一种基于超薄二维半导体材料涂敷石英音叉的气体传感器

    公开(公告)号:CN111735797B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010651359.0

    申请日:2020-07-08

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于超薄二维半导体涂敷石英音叉的吸收光谱气体传感器,其特征在于,包括可调谐激光器(1)、光纤准直器(2)、气体池(3)、CaF2透镜(4)、石英音叉(5)、低噪声前置放大器(6)、数据采集系统(7)、计算机(8)、双通道DAQ(9)。本发明提出了一种低成本、结构简单的波长调制光谱(WMS)气体传感器,采用以甲烷(CH4)气体为目标气,验证了二维掺铁氧化钴涂层QCTF用于光电探测的可行性;本发明具有良好的灵活性、化学稳定性和较低成本的优点。

    基于深度学习优化S-G滤波的激光光谱降噪方法及装置

    公开(公告)号:CN111678599B

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202010645694.X

    申请日:2020-07-07

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化S‑G滤波的激光光谱降噪方法及装置,属于激光光谱领域;包括:采用基于QCL量子级联激光器或其他可调谐激光光源的气体激光吸收光谱实验装置采集吸收光谱数据,获取待测气体的吸收光谱数据作为Adam算法神经网络训练样本;根据光谱数据训练样本建立Adam算法神经网络拓扑模型,选取最优滤波参数组合;采用S‑G滤波算法按照优化后的滤波参数进行自适应滤波;构建的Adam算法神经网络对滤波值进行校正;根据优化后的S‑G滤波算法进行光谱数据的降噪处理。本发明提供的基于深度学习优化S‑G滤波的激光光谱降噪方法,可以提高光谱滤波信噪比,使气体的吸收谱线测量变得更为准确。

    多谐振增强型光声光谱多组分气体同时检测装置及方法

    公开(公告)号:CN114002184A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111282874.7

    申请日:2021-11-01

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 李劲松

    Abstract: 本发明公开了一种多谐振增强型光声光谱多组分气体同时检测装置及方法,包括:多波长可调谐激光器阵列、光纤耦合器、光纤准直器、聚焦透镜、光声共振器、光声探测器、低噪声前置放大器、数据采集卡、激光器阵列控制器、计算机控制单元。本发明以多波长可调谐激光器阵列作为不同分子的光声光谱信号激发光源,结合声学共振器的多谐振特性和光纤传输特性,可用于多组分气体分子的同时检测。该发明采用单个光声共振器,整体结构简单,有利于基于多个激光光源的多组分气体光声光谱传感器的小型化集成和开发,具有实用性强和应用范围广等优点。

    一种基于石英音叉的双光谱气体检测装置及方法

    公开(公告)号:CN110044824B

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN201910372601.8

    申请日:2019-05-06

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 李劲松 许林广

    Abstract: 本发明公开了一种基于石英音叉的双光谱气体检测装置及方法,其特征在于,包括波长可调谐激光器、聚焦准直透镜、孔径可调光栏、样品池、透光窗片、第一音叉、进出气口、第二音叉、第一前置放大电路和第二前置放大电路、激光器控制模块、模数转换模块、数模转换模块、计算机控制单元。本发明利用石英音叉的谐振特性和压电效应,将其同时作为光信号探测器和声信号探测器,实现了一种同时获取直接吸收光谱信号和光声光谱信号的双光谱技术,通过直接吸收光谱信号反演出的气体浓度信息,为光声光谱提供校正,校正后的光声光谱和直接吸收光谱分别用于低浓度和高浓度的样品分析,能够充分利用激光光强,实现宽动态范围的气体浓度测量。

    一种全光纤型开放式气体监测系统和检测方法

    公开(公告)号:CN111982813A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010848024.8

    申请日:2020-08-21

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 李劲松

    Abstract: 本发明公开了一种全光纤型开放式气体监测系统及检测方法,包括波长可调谐激光器、光纤耦合器和光纤分束器、光纤准直器、基于空芯光纤的参考池、光纤环形腔干涉计、三镜腔系统、聚焦透镜、光电探测器、激光器控制模块、模数转换模块、数模转换模块、计算机控制单元。本发明利用小体积、高柔韧性的空芯光纤和光纤环形腔干涉计分别代替传统的易碎玻璃型吸收池和对光路敏感的F-P型标准具实现激光中心频率锁定与光谱系统校正及调谐频率范围校正;利用三镜腔系统代替传统的两面镜直线反射式实现大范围区域开放式气体监测。

    基于深度学习优化S-G滤波的激光光谱降噪方法及装置

    公开(公告)号:CN111678599A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010645694.X

    申请日:2020-07-07

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化S-G滤波的激光光谱降噪方法及装置,属于激光光谱领域;包括:采用基于QCL量子级联激光器或其他可调谐激光光源的气体激光吸收光谱实验装置采集吸收光谱数据,获取待测气体的吸收光谱数据作为Adam算法神经网络训练样本;根据光谱数据训练样本建立Adam算法神经网络拓扑模型,选取最优滤波参数组合;采用S-G滤波算法按照优化后的滤波参数进行自适应滤波;构建的Adam算法神经网络对滤波值进行校正;根据优化后的S-G滤波算法进行光谱数据的降噪处理。本发明提供的基于深度学习优化S-G滤波的激光光谱降噪方法,可以提高光谱滤波信噪比,使气体的吸收谱线测量变得更为准确。

    光学自由曲面自适应非零位干涉检测系统

    公开(公告)号:CN106918303B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201710148284.2

    申请日:2017-03-14

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种光学自由曲面自适应非零位干涉检测系统,包括自由曲面非零位干涉检测系统、自适应数据处理与控制系统,其中自由曲面非零位干涉检测系统包括稳频激光器、准直系统、分束器、参考平面镜、成像镜、探测器、可变形反射镜DM、反射镜、消球差镜;自适应数据处理与控制系统包括系统光线追迹模块、理论面形分解模块、DM形变控制模块、干涉图匹配处理模块、被测波前拟合模块和回程误差校正模块。本发明利用连续可变形反射镜DM可以实现不同Zernike低阶像差的补偿,通过系统光线追迹模型指导可变形反射镜形变,使得大曲率变化自由曲面的高精度通用化检测成为现实。

    基于宽调谐外腔式量子级联激光器的危化品遥感探测方法和装置

    公开(公告)号:CN105911022A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201610415837.1

    申请日:2016-06-06

    Applicant: 安徽大学

    CPC classification number: G01N21/39

    Abstract: 本发明公开基于宽调谐外腔式量子级联激光器的危化品遥感探测方法和装置,该装置包括:波长可调谐的量子级联激光器、离轴抛物面镜、卡塞格林望远镜接收系统、微悬臂梁?迈克尔逊干涉系统、基于计算机的信号处理单元;宽调谐外腔式量子级联激光器发射可调谐脉冲光经离轴抛物面镜反射到目标气体,反射或散射回的激光经望远镜接收系统收集后聚焦到微悬臂梁表面,其振动信息由迈克尔逊干涉计解调获得,光电探测器将干涉光信号转换成电信号,经信号采集和分析系统反演出危化品种类和浓度信息。本发明可实现微弱光信号的高灵敏度检测,测量精度高,可同时检测多种危化品,装置结构紧凑,操作简单、便携性和实用性强。

    一种基于物候和光谱特征多作物分类方法

    公开(公告)号:CN118115886A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202311816139.9

    申请日:2023-12-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于物候和光谱特征多作物分类方法,包括:下载Sentinel‑2卫星影像数据,进行预处理,得到影像集;采集和标记地面数据,得到地面数据点集;通过分类规则提取耕地,得到耕地影像集;对提取到的物候特征和光谱特征进行筛选,得到关键特征影像集;建立多作物分类模型,并对多作物分类模型进行精度评估;将目标区域的物候和光谱特征影像输入多作物分类模型,多作物分类模型输出作物分类结果,根据作物分类结果绘制作物分布地图。本发明利用卫星遥感影像和地面点数据,通过分析NDVI近似积分构建分类规则提取耕地,避免其他地物干扰作物分类;最终实现多作物分类,有效解决了传统作物分类技术在应对多种作物时存在的准确性低和效率低的问题。

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