Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Флуоресцентный волоконно-оптический сенсор на основе самокодирующейся матрицы модифицированных микрочастиц






Матричный сенсор, описанный в этом пункте, является наиболее продвинутым, то есть создано устройство или аппаратно-программный комплекс, включающий в себя все стадии анализа газовых образцов от пробоподготовки до обработки результатов измерений посредством специализированного программного обеспечения. Сердцем этого прибора, конечно, является матрица, состоящая из неспецифических сенсорных элементов. Для данного прибора, как и для предыдущего, разработаны технологии получения сенсорного материала и матрицы на основе этого материала. Но есть существенный аспект, который выгодно выделяет данную разработку от других сенсоров – это хорошо отработанная процедура обработки сложного оптического сигнала от матрицы. Данная процедура реализуется пакетом программ предназначенных для обработки и распознавания образов.

Рассмотрим устройство этого сенсора, начиная с сенсорного материала. Материалом для устройства являются микрочастицы, на поверхность которых нанесен сольватофлуорохромный краситель. Таким образом, в качестве оптического отклика используется сигнал флуоресценции. В качестве сольватофлуорохромного красителя используется широко известный Нильский Красный (рисунок 11).

Рисунок 11. Краситель Нильский Красный.

 

Краситель наносится на модифицированную поверхность кремниевой микросферы. В качестве микросфер используется стандартный силикагель для хроматографических колонок, данный материал является легко доступным и хорошо стандартизированным, можно приобрести сферы различных размеров от 2 мкм до 10 мкм. На рисунке 12 показаны способы прикрепления красителя к поверхности микросферы.

(а)

 

(б)

 

Рисунок 12. (а) модификация поверхности микросфер с помощью силанов, (б) модификация поверхности микросфер с помощью аминокислот.

 

Таким образом, изменяя способ прикрепления красителя к поверхности микросферы можно получать различные типы сенсорного материала.

Для получения матриц на основе сенсорного материала используются специально обработанные оптические волокна. Модифицированные микросферы помещаются на торец волокна и возбуждаются светом, распространяющимся по волокну. Обработанное волокно показано на рисунке 13, упрощённая методика получения матрицы показана на рисунке 14.

Рисунок 13. Обработанный торец оптического волокна.

 

 

Рисунок 14. Методика получения матриц.

 

В результате получается матрица, на которой случайным образом распределены микросферы различных типов. Для детектирования паров обычно используется пять или шесть типов микросфер по шестьсот-семьсот сфер каждого типа. Торец волокна наблюдается под микроскопом с 20-кратным увеличением. На рисунке 15 помещено изображение матрицы под микроскопом.

 

Рисунок 15. Матрица под микроскопом.

 

Изображение матрицы фиксируется CCD-камерой. С помощью программного обеспечения для обработки изображений отслеживается изменение интенсивности флуоресценции каждой сферы при взаимодействии матрицы с аналитом. Затем изменение интенсивности флуоресценции усредняется по всем сферам каждого типа, на выходе получается сложный сигнал, характеризующий отклик матриц на тот или иной аналит или смесь аналитов. Сложный сигнал изображён на рисунке 16.

Рисунок 16 (а). Отклик матрицы при взаимодействии

с парами бензина Аи-92.

 

Рисунок 16 (б). Отклик матрицы при взаимодействии

с парами бензина Аи-95.

 

Рисунок 16 (в). Отклик матрицы при взаимодействии

с парами бензина Аи-98.

 

Далее эти сложные сигналы поступают в блок предварительной обработки, где происходит их нормализация и уменьшение размерности сложного сигнала, а также кластеризация. После предварительной обработки сложный сигнал пересчитывается в вектор признаков, который поступает на вход нейронной сети. На данном, последнем этапе происходит классификация аналитов. На рисунке 17. приведён результат кластеризации после обработки сложного сигнала методом главных компонент.

 

Рисунок 17. Обработка отклика матрицы методом главных компонент.

 

В рассмотрении данного устройства не рассматривались технические подробности такие как: система пробоподготовки и введения аналита, оптическая ситема регистрации сложного сигнала от матрицы, специализированное программное обеспечение для обработки изображений и распознавания образов.

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.