作为痕量证据的玻璃碎片有多种分析方法。玻璃的物理特性，如颜色、厚度、形状或纹理，可以作为首次筛选进行直观研究。折射率(RI)也被用作将玻璃碎片与已知来源相匹配的技术。然而，单独RI不能区分某些玻璃类型。例如，浮法玻璃和容器玻璃的折射率值非常相似，尽管这两种玻璃具有非常不同的化学成分。此外，平板玻璃制造工艺的巨大改进，使得使用物理性质和RI的检测来区分非常相似的玻璃碎片的有效性降低。
在法医学调查工具箱中加入元素分析可以显著提高玻璃鉴定结果的可信度。在玻璃制造过程中会添加不同的微量元素，如改性剂、着色剂、脱色剂或精制剂。因此，以高灵敏度分析玻璃碎片中诸如Li、B、Al、Ca、Mg、K、Sr、Ti、Fe和Zr等元素的能力，是充分利用元素分析进行玻璃鉴别的关键。
激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种新兴的基于等离子体光发射光谱的快速元素分析技术。与XRF和SEM-EDS相比，LIBS可以提供更高的检测灵敏度和测量更轻的元素。LIBS是一种保持样品完整性的微采样技术。LIBS的检测速度也非?？欤ジ鲅返牟饬砍中奔洳怀该耄馐狗治鋈嗽蹦芄皇占罅康谋冉鲜?，以减少类型I(假阳性)和类型II(假阴性)的错误。本应用简报将重点介绍如何利用J200 LIBS有效地分析玻璃样品。

可疑玻璃碎片和已知来源玻璃的元素组成的差异将导致不同的LIBS发射线特征。同样，关键元素的光谱强度值也会随着不同玻璃中这些元素的含量而变化。图3突出显示了被测玻璃标准之间的元素差异。它还显示了几个关键元素的光谱强度差异，即Ca、Mg、Ba和Si。

图3 NIST 1411、1831和621的叠加LIBS谱

另一种鉴别玻璃的方法是利用基于玻璃样品宽带LIBS光谱的主成分分析(PCA)。在主成分分析中，复杂的LIBS光谱是基于几个称为“主成分”的维度重新绘制的，这些维度强调了光谱的差异。J200数据分析软件提供了一个集成的主成分分析算法来使LIBS数据可视化，以图形化分类玻璃样品。内置的PCA算法允许分析人员建立一个玻璃碎片样本的数据库，然后将一个未知样本与该库进行比较，利用样本中的所有光谱信息对未知进行分类。结果以图形化方式显示，具有相似的样本聚类，如图4。

图4 NIST SRM样本集的主成分分析结果图