微型长波近红外物联网节点及实验研究

研制基于线性渐变滤光片和InGaAs焦平面的微型化物联网节点,实现长波近红外光谱数据的采集和无线传输,针对节点的波长范围、分辨率、波长准确性和波长稳定性等参数指标开展性能研究实验.实验结果表明,节点的波长范围为950~1 700 nm,光谱分辨率随波长增加而增大,约为峰值波长的1%,与滤光片特性相符,波长准确性优于1.3 nm,波长重复性优于0.1 nm,可以满足物联网中的近红外光谱分析应用需求.

集成线性渐变滤光片和InGaAs焦平面的微型光谱模组及其波长定标（英文）

提出一种集成线性渐变滤光片和InGaAs焦平面的微型近红外光谱模组.作为核心分光元件,线性渐变滤光片被紧密耦合在光敏芯片表面.相比于光栅分光方式,模组具有紧凑的光学结构和稳定的光学特性.对此光谱模组进行波长定标实验,并给出了标定准确性评价.实验结果表明,该光谱模组的波长范围为900~1 700nm,波长准确性优于1.3nm,光谱分辨率小于通道中心波长的1.25%.基于此光谱模组的波长定标方法准确、可行,可以被用于微型近红外仪等在线光谱分析领域.

焦化蜡油加氢处理催化剂的研制

本文阐述了用于劣质焦化蜡油加氢处理催化剂的研制 ,并利用 LTOC、TPR、XRD及 TEM技术对所研制的催化剂进行了表征 ,同时对所研制的催化剂进行了活性和稳定性试验 ,取得了良好结果。目前该催化剂己应用在长岭炼油厂 3 0 0 kt/ a加氢装置上 。

残差时间计数型InGaAs脉冲频率调制数字读出电路研究

为提高动态范围,提出一种针对InGaAs焦平面电容负反馈放大型输入级的残差时间计数型两步式脉冲频率调制数字读出电路。建立了电容负反馈放大型输入级的脉冲频率调制数字化理论转换模型,分析了积分电容残余电荷和复位遗失电荷引起的转换误差和线性度问题。基于0.18μm CMOS工艺设计了线列光谱组件用双积分电容残差时间计数型两步式脉冲频率调制数字化结构,改善了转换误差和线性度,实现了16位粗略转换与最大16位精细转换的融合,为短波红外光谱组件的野外复杂场景应用提供了一种大动态范围的数字读出方案。

集成滤光片型近红外光谱组件的时空域性能改善研究

提出针对线性渐变滤光片型近红外光谱组件的时空域性能改善方法,并通过研制微型化512×2元InGaAs光谱组件,结合多帧数据融合算法完成了实验验证。光谱通道采用基于多次测量的两列相邻光敏元动态组合实现,相比单个大光敏元作为光谱通道,可以改善探测器盲元引起的不良影响。波长标定和测试结果表明,该光谱组件在线性渐变滤光片的分辨率限制下,可以有效减小相邻光谱通道间的波长间隔。

光谱传感物联网节点的无线通信接口设计

根据近红外光谱数据的格式和特点,设计一种光谱传感物联网节点的无线通信接口,实现近红外光谱数据从物联网节点到电脑上位机的无线传输。主要进行了无线通信接口的硬件电路和软件程序设计,使用C#语言编写了接收端上位机,并借助单色仪进行了功能验证。实验结果表明,该无线通信接口的传输速率和通信距离可以满足物联网节点的近红外光谱数据传输应用需求,物联网节点一帧光谱数据的采集和传输时间小于1秒,总体功耗小于300 mW,最大通信距离大于150米,具有微型化和低功耗的特点。

一种新型单片集成光谱传感器的波长定标方法（英文）

新型短波红外单片集成光谱传感器(MCSS)是光谱传感物联网的核心感知部件.提出了一种MCSS的波长定标方法,根据相对光谱响应度和波长分配原则把相邻像素组成一个定标通道.分别采用MCSS和两款商用光谱仪测量标准物质的光谱.实验结果表明,平均定标偏差为1.8 nm,与一款具有相似FWHM和取样间隔的商用光谱仪接近,能够满足实际应用的需要.

微型近红外物联网节点的传感器输出数字化应用研究

物联网光谱分析技术的兴起,推动近红外光谱传感器向着微型化、数字化和智能化方向发展。针对InGaAs焦平面数字化、智能化的发展需求,研究InGaAs光谱组件输出数字化方案。设计一种集成自研ADC的数字化光谱传感电路,并研制了新型微型近红外光谱节点。该节点内部集成202个有效光谱通道,波长范围为900~1 700 nm,光谱分辨率优于16 nm,波长准确性小于1 nm,波长重复性优于0.3 nm,节点系统信噪比约为500:1,帧扫描时间约3 ms。研究结果表明:该微型物联网光谱节点满足近红外光谱分析实际应用需求,为传感器片上数字化输出发展和近红外光谱分析物联网应用提供技术支持。

短波红外InGaAs线性焦平面数字化输出研究（英文）

提出了一种适用于短波红外铟镓砷线性焦平面的数字化输出研究.针对实验室自主研制出的短波红外256×1铟镓砷焦平面,结合SAR ADC的基本原理,以高分辨率、低功耗、小面积为设计原则,设计一款逐次逼近(SAR)模数转换器.ADC采用0.18μm CMOS工艺流片,采用3.3 V电压供电,采样率235 KS/s,功耗460μW,信噪比66.6 dB.将ADC芯片与256×1铟镓砷焦平面在变积分时间条件下进行耦合测试.结果表明ADC芯片可以满足短波红外线列256×1铟镓砷焦平面的应用需求.

512×2元InGaAs光谱传感物联网节点研制

基于512×2元InGaAs光谱组件研制一款新型光谱传感物联网节点。针对中心距为25μm的双列小像元探测器结构,在信号处理电路中对双通道数据进行均值处理,减小了单个光敏元响应异常对系统测试结果带来的影响。实验结果表明,此节点的测试波长范围为976~1700 nm,光谱分辨率达到13.5 nm,波长准确性优于3.2 nm,波长重复性优于0.3 nm,动态范围达到2300:1,吸光度重复性0.0011 AU,光源基线稳定性优于0.0001 A/h。采用多种标称酒精浓度的酒类样本对此光谱传感节点进行测试,验证其功能。

基于Android系统的光谱传感物联网移动终端设计

提出了一种基于Android系统的光谱传感物联网移动终端软件设计,可以实现用户与光谱传感物联网的数据交互及数据处理功能;移动终端包括用户信息,节点信息,数据信息三个模块,使用ViewPager类搭建双列表界面展示节点信息,使用SOAP协议与云服务器进行数据交互,可以将得到的光谱以及环境数据以图像的形式展示,并支持图像的保存功能;进一步在移动终端上实现了光谱数据的归一化,一阶微分,二阶微分,峰值寻找等数据处理功能;环境数据包括温度、湿度、二氧化碳浓度以及光照强度数据,可以实时显示最新环境数据,也可选择时间段对环境数据进行查询绘图;经测试,该应用程序运行稳定,可满足光谱传感物联网移动终端的基本应用需求。

一种应用于短波红外焦平面的大动态范围像素级ADC

针对短波红外焦平面的大动态范围需求,设计了一种像素级脉冲频率调制(PFM)模数转换器(ADC)。传统PFM ADC采用DI输入级,进行弱信号探测时,注入效率会下降,造成动态范围的损失。设计的PFM ADC采用CTIA输入级,弱信号探测时仍能维持高注入效率;同时采用两档增益和增益自选择技术,使得每个像素都能够根据输入的光电流自动选择增益,在提升动态范围的同时,不增加额外的功耗。在0.18μm CMOS工艺模型下,仿真结果表明该电路的动态范围达到100.1 dB,单元ADC功耗小于10.54μW,并且基于所设计的改进型PFM ADC设计了规模为32×32、中心距为50μm的像素级数字化读出电路。

茶叶掺糖含量检测算法中光谱数据有效性及冗余度研究

基于近红外光谱(NIRS)技术和遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络建立模型,分析茶叶掺蔗糖样品的1~2.5μm原始光谱数据的有效性及冗余度。固定样本数据,对模型的参数优化选择后建立茶叶蔗糖含量定量检测模型。将1~2.5μm原始数据分1~1.7,1~1.3,1.3~1.7,1.7~2.5和2~2.2μm。利用建立的模型对同一分辨率下的不同波段进行模型训练。预测结果表明,1~1.7和1~2.5μm波段存在数据冗余。仅使用1.3~1.7或1.7~2.5μm波段即可有效建立模型。预测模型对同一波段下的不同分辨率进行研究,从2nm到20nm改变分辨率,当波段范围为1~2.5μm时,模型的R均介于0.9和0.95之间,且RMSEP也在1.7和2.1之间。当波段范围为1~1.7μm时,模型的R均在0.9和0.93之间,且RMSEP也在1.95和2.25之间。结果表明,1~2.5μm原始数据中确实存在波长范围和光谱分辨率的冗余。通过光谱特征分析和算法建模,可以显著提高光谱数据获取的有效性;对于茶叶中蔗糖含量的检测,可以采用更窄的波长范围和更低的光谱分辨率。

基于GA-BP神经网络的茶叶蔗糖量检测模型研究

采用近红外光谱技术结合反向传播人工神经网络算法建立了茶叶中蔗糖含量的检测模型,并通过引入遗传算法改进了模型预测质量。预测模型采用120个茶叶掺蔗糖样品的傅里叶变换漫反射光谱数据建立。对另外42个样品的预测结果表明,基于传统的反向传播人工神经网络算法模型的相关系数为0.738 0,预测均方根误差为3.075 4,正确识别率为83.3%;增加遗传算法后相关系数提高到0.941 9,预测均方根误差为1.317 6,正确率为88.1%,训练误差减小一个量级以上。实验结果表明,反向传播人工神经网络模型可用来检测茶叶中的蔗糖含量,同时,引入遗传算法优化了神经网络的初始权值和阈值,使预测误差更小。

一种单一增益下实现红外探测器大动态范围读出方法研究

目前红外探测器采用传统读出方法很难通过一次积分实现其本身的动态范围。为实现红外探测器的大动态范围不换档读出,引入脉冲频率调制(Pulse Frequency Modulation,PFM)结构,同时为保证弱信号时的注入效率,结合CTIA输入级,对红外探测器不换档大动态范围读出方法进行研究。提出一种CTIA输入级脉冲频率调制(PFM)读出方法,在系统级层面搭建实验系统并结合短波红外InGaAs单元探测器进行数字量化实验。详细分析了强信号时由系统结构延迟时间引起的转换线性度问题,并建立非理想条件下的数字量化转换模型。实验结果显示,提出的CTIA输入级PFM红外探测器读出方法动态范围达到97 dB,为红外探测器不换档大动态范围读出提供了一种可行方案,并为数字化读出电路设计奠定理论基础。

计算光谱成像:光场编码与算法解码(特邀)

光谱成像旨在获取目标场景空间-光谱三维数据立方体,从而显著提高对目标的识别和分类能力,广泛应用于军事和民用等多个领域。传统光谱成像技术多基于奈奎斯特采样理论构建,受制于三维数据立方体和二维传感器阵列之间的矛盾,难以兼顾空间、光谱和时间分辨率。新型计算光谱成像基于压缩感知理论体系,首先通过光学系统对三维数据立方体进行光场编码压缩投影,然后通过光谱重建算法实现三维数据立方体解码,可兼顾空间、光谱和时间分辨率。本文从统一的计算光谱成像理论出发,系统性梳理了光场编码的3种方式:像面编码、点扩散函数编码和光谱响应编码。同时,探讨了两种算法解码方式:基于物理模型与先验知识、基于深度学习的端到端重建两类算法。并讨论了各类方法之间的区别与联系,分析了各自的优缺点。最后对计算光谱成像技术的未来发展趋势及研究方向进行了展望。

近红外光谱传感物联网研究与应用进展

通过在感知层中加入定制化的微型光谱感知节点,近红外(NIR)光谱传感物联网(IoT)实现了NIR光谱分析技术和IoT技术的集成应用,进而可以满足IoT感知层中对物质成分传感的应用需求。近年来,中国科学院上海技术物理研究所依托成熟的InGaAs焦平面探测器技术,与山东大学联合,在NIR光谱传感IoT的研究和应用上取得了良好进展。首先,介绍了NIR光谱传感IoT的系统架构和关键技术。接着,为了实现光谱感知节点的微型化设计,重点介绍了集成多通道滤光片和集成线性渐变滤光片的两种微型光谱组件结构及其波长定标方法,并结合制备工艺对光谱组件的性能展开对比和分析。最后,基于集成式光谱组件,进一步介绍了NIR光谱感知节点、云服务器和手机客户端的研究应用情况,并对NIR光谱传感IoT的未来发展进行展望。

我国注册会计师行业“诚信危机”成因及对策

市场经济是诚信经济,注册会计师行业是诚信行业,然而,因注册会计师独立性不够而导致的审计质量不高、法律纠纷频繁的现象日益突出,并已引起社会的广泛关注。一系列会计舞弊欺诈案件以及与之关联的审计失败案例,使注册会计师行业的公信力受到严峻的挑战,正面临一场严重的“诚信危机”。本文首先介绍引发“诚信危机”的原因,并提出了解决注册会计师“诚信危机”的对策。