基于ATR-FTIR光谱与机器学习的奢侈品手袋真伪鉴别及仿冒品牌溯源研究

针对奢侈品手袋仿冒品泛滥的全球性难题，研究人员创新性地将衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）与机器学习（ML）相结合，构建了非破坏性鉴别体系。通过主成分分析（PCA）实现真皮与合成革的区分，并利用子空间K近邻（Subspace KNN）等算法实现真伪鉴别（100%准确率）及仿冒品牌分类（97.58%准确率），为奢侈品司法鉴定提供了高效客观的技术方案。

　　

奢侈品手袋仿冒产业链每年造成数百亿美元经济损失，而传统鉴定方法如显微镜观察或热分析技术存在破坏样本、耗时长等缺陷。尤其当仿冒品使用视觉近似的高分子材料（如聚氨酯PU/聚氯乙烯PVC）时，常规手段难以应对。中国研究人员敏锐捕捉到这一技术空白，将原本用于化学分析的衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）与机器学习结合，在《Microchemical Journal》发表的研究中开辟了奢侈品鉴伪新范式。

研究团队采用三步法技术路线：首先通过ATR-FTIR采集39种真皮与60种合成革的光谱指纹，利用Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换（SNV）预处理数据；随后采用主成分分析（PCA）降维提取特征；最终构建包含Subspace KNN、高效逻辑回归等算法的机器学习模型。样本涵盖三大高仿品牌（L、G、C）的真品及仿品，确保数据代表性。

光谱表征揭示分子差异
真皮在酰胺I带（1640 cm^-1）和酰胺II带（1550 cm^-1）显示胶原蛋白特征峰，而PU/PVC分别在1720 cm^-1（羰基）和1250 cm^-1（C-Cl）呈现聚合物标志峰。这种分子层面的差异为后续建模奠定基础。

真伪鉴别模型创完美记录
经PCA筛选特征后，所有测试算法均实现100%真伪区分准确率，证明ATR-FTIR对材质差异的极端敏感性。研究特别指出，真皮中残留的植物单宁酸等处理剂产生的微小光谱波动，反而成为机器学习捕捉的"指纹特征"。

仿冒品牌分类突破行业瓶颈
针对更复杂的品牌溯源任务，Subspace KNN以97.58%准确率领先其他算法。该算法通过构建多个子空间分类器集成学习，有效克服了不同批次仿品间的光谱偏移问题。值得注意的是，某些品牌仿品在2900 cm^-1（脂肪族C-H）区域的微弱差异成为分类关键。

结论与行业启示
该研究首次建立奢侈品鉴伪的双层分析框架：基础层解决材质真伪，高级层实现品牌溯源。其非破坏性特点尤其适合文物级奢侈品的司法鉴定。未来若结合X射线荧光（XRF）等元素分析技术，可进一步追踪仿冒品的地理来源。研究团队特别强调，该方法已具备产业化条件，建议品牌商将其整合至供应链管理系统。论文通讯作者Jixin Zou牵头的团队获得中国国家重点研发计划支持（2022YFC3300803），预示着该技术有望成为遏制奢侈品犯罪的标准化工具。