基于高光谱成像的纸质文物“狐斑”检测方法研究

受保存条件影响,很多纸质文物表面会形成狐斑（foxing）,如果不能进行有效监测和科学判断,会进而影响纸质文物安全。纸质文物狐斑病害检测存在滞后性、主观性等问题,对于书画藏品被墨色、颜料及印章等覆盖的区域更是难以通过肉眼进行识别,因此,基于文物的预防性保护理念,亟待开发对于狐斑高效、精确识别的无损检测技术。可见光-近红外高光谱图像结合了光谱和图像,包含丰富的空间信息与光谱信息,可以实现无损批量地平面采集样本光谱信息。该研究提出一种基于高光谱成像技术检测纸质文物狐斑的快速识别方法,获取模拟纸质文物在360～970 nm的高光谱图像,因360～450 nm受噪声影响过大,所以选择剔除这部分光谱数据;选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较健康区域与被狐斑感染区域,发现两者的光谱曲线存在差异;在450～600 nm附近,受狐斑影响区域比健康区域的光谱反射率偏高,并在600 nm附近出现波峰形态;而在600～900 nm范围内,被感染区域与健康区域的光谱都趋于平稳,两者之间差异逐渐减小。选取从特征波长对应的图像中提取的特征信息建立图像识别模型,运用波段运算观察狐斑图像特征,狐斑的大小和分布情况都能清晰地显示,但与印章和墨迹重叠部分,狐斑被印章和墨迹遮盖,难以识别;利用最小噪声分离,虽然不同部分有重叠,但能发现仅凭肉眼难以识别的隐藏的狐斑;180条高光谱数据（450～970 nm）建立狐斑判别模型,随机地分为120条数据为训练集,60条数据为测试集,应用K-近邻法与BP神经网络建立纸质文物狐斑光谱判别模型,总体上两种方法对狐斑判别率分别达到73.3%和85%;BP神经网络相较于K-近邻模型,总体判别率更高,识别效果也更好。结果表明,利用高光谱成像可高效准确识别纸质文物狐斑,为后续研究狐斑分布发展提供可靠的技术手段,也为博物馆馆藏文物的保存提供指导意见。     

基于薄包层极大倾角光纤光栅的灵敏度增强型振动传感器

提出了一种薄包层极大倾角光纤光栅悬臂梁振动传感器,采用基于标准单模光纤的极大倾角光纤光栅,从理论上分析包层半径的减小对波导色散因子、包层模的有效折射率、轴向应变灵敏度因子、轴向应变灵敏度及模式阶数的影响,并进行数值仿真,为其振动传感增敏方法提供理论依据。然后使用氢氟酸腐蚀光纤包层,构成不同直径的极大倾角光纤光栅并进行相关振动传感实验。实验结果表明:在40~200 Hz的频率范围内,随着包层直径的减小,极大倾角光纤光栅振动传感器在C波段的同阶和不同阶TE/TM模加速度灵敏度逐渐增大,且两者之间具有较好的线性关系;其中,同阶TE和TM模的最大加速度灵敏度分别可达到100.46 mV/g与88.68 mV/g,相对于标准直径极大倾角光纤光栅振动传感器分别提高了1.36倍、1.53倍;不同阶TE和TM模的最大加速度灵敏度可达到159.35 mV/g与133.37 mV/g,分别提高了2.15倍、2.31倍。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

氧化石墨烯修饰腐蚀型长周期光纤光栅的禽流感病毒免疫传感器

提出了一种使用基于氧化石墨烯修饰包层腐蚀型长周期光纤光栅应用于检测禽流感病毒的免疫传感器.氧化石墨烯通过氢键结合在包层腐蚀型长周期光纤光栅表面上,并通过共价键将禽流感病毒单克隆抗体与氧化石墨烯表面的羧基相结合.利用氧化石墨烯上吸附的禽流感病毒单克隆抗体与禽流感病毒抗原的特异性结合引起的长周期光纤光栅谐振波长变化进行检测.结果表明,该氧化石墨烯修饰包层腐蚀型长周期光纤光栅免疫传感器对禽流感病毒的检测极限为40 ng/mL,传感器的解离常数为~1.6×10^-7 mol/L,检测范围为40 ng/mL^200μg/mL.通过对禽流感病毒空白尿囊液、禽流感病毒尿囊液和新城疫病毒尿囊液进行检测,表明免疫传感器具有良好的特异性和临床性.该免疫传感器具有应用于禽流感病毒的快速和早期诊断的可能.     

可同时测量蔗糖浓度和温度的组合光纤光栅传感器

为了实现蔗糖溶液浓度与温度的同步精确测量,采用组合式光纤光栅,通过线性折射率分区,构成相应的系数矩阵。首先,基于模式耦合理论,采用光纤布拉格光栅（FBG）和长周期光纤光栅（LPBG）形成组合式光纤光栅,实现了双参数测量的光学传感器。此组合式光纤光栅结构中,FBG响应温度测量,LPFG同时响应蔗糖溶液浓度和温度测量。然后,在两个线性折射率范围,即1.33~1.42和1.42~1.44中,校正温度和蔗糖溶液浓度的相关系数。最后,构成两个敏感系数矩阵,来讨论蔗糖溶液浓度和温度同时测量的方法。实验结果表明：蔗糖溶液浓度测量灵敏度达到-213.5 pm/RIU,温度测量灵敏度达到117.9 pm/K。因此,组合式光纤光栅传感器作为光化学传感器具有高灵敏度的特性。     

双波长激光路面气象传感方法

为解决传统接触式路面气象传感器寿命低、安装不便、易破坏路基等问题,用1 310 nm、1 430 nm两种波长的激光器作为探测光源,结合红外测温辅助,研究了一种非接触的路面气象传感方法。该方法通过测量不同路面状态下由光源照射形成的后向散射光强,得到水、冰介质膜在两个特征波长下的反射率;通过设定反射率和红外温度信号的判别逻辑,可以分辨多种路面状态,包括干燥、潮湿、积水、结冰和结霜;以朗伯比尔定律为基础建模实现积水、结冰厚度检测,利用反射率零点自动判别校准测量模型参数,无需现场标定即可在不同道路条件下实现精准测量。实验证明,该方法路面状态判别准确,水/冰厚度检测量程达到3 mm,精度均为±0.2 mm,具有结构简单、探测距离远、成本低等特点,有良好的实用价值。     

氧化石墨烯集成腐蚀型81°倾斜光栅生物传感器

为了改善普通81°倾斜光纤光栅在生化检测中灵敏度低、检测极限不理想等问题,提出一种基于氧化石墨烯修饰腐蚀型81°倾斜光纤光栅的牛血清蛋白生物传感器,分析了该传感器的原理与传感特性。使用氢氟酸溶液腐蚀减小光栅直径,提高其对折射率的灵敏度,并用氧化石墨烯修饰光栅,然后将牛血清蛋白单克隆抗体固定于光栅表面,用于对牛血清蛋白的特异性检测。实验结果表明,氧化石墨烯集成腐蚀型81°倾斜光纤光栅生物传感器对牛血清蛋白的检测范围为0.15～15nmol/L,检测极限为～0.165nmol/L,其线性响应区域的灵敏度为～182pm/(nmol·L~(-1)),传感器的检测范围较氧化石墨烯集成标准直径81°倾斜光纤光栅有所降低,但其灵敏度提高了5.3倍,且检测极限有较大的改善。     

极大倾角光纤光栅悬臂梁振动传感器性能优化

提出一种利用极大倾角光纤光栅(Ex-TFG)谐振峰的3 dB点进行悬臂梁低频振动检测的优化方法。对Ex-TFG的轴向应变和弯曲应变特性进行理论分析和实验验证;对基于光强调制的Ex-TFG振动传感的光谱响应特性进行理论分析,采用Ex-TFG谐振峰的3 dB点对振动进行实验研究。实验结果表明:1)Ex-TFG在轴向应变和弯曲应变条件下,其谐振波长均发生蓝移,横电(TE)模和横磁(TM)模的轴向应变灵敏度分别为-2.8 pm/με和-1.8 pm/με,透射强度基本不变,在0～0.4 m~(-1)的曲率范围内基于光强变化的弯曲应变灵敏度分别为2.6 dB/m~(-1)和1.2 dB/m~(-1),基于波长漂移的弯曲应变灵敏度分别为-3.34 nm/m~(-1)和-2.53 nm/m~(-1);2)在低频振动的检测中,Ex-TFG的TE模和TM模的谐振峰3 dB点的振动加速度灵敏度分别为113.54 mV/g和100.93 mV/g,比谐振峰的峰值波长点(100%点)的振动加速度灵敏度高2倍多,且信噪比(SNR)高约10 dB。此外,SNR随悬臂梁厚度的增大而增大;3)在相同条件下,TE模具有比TM模更高的振动响应灵敏度,但TM模比TE模具有更好的输出稳定性。     

基于荧光光谱的水体分类与荧光组分识别方法

提出了一种基于MobileNetV2和VGG11组分拟合（CF-VGG11）卷积神经网络（CNN）与平行因子分析（PARAFAC）结合的水样分类和荧光组分拟合方法，通过输入单个三维荧光光谱（3D-EEM）数据来预测水样类别、溶解性有机物（DOM）质量浓度等级和荧光组分。算法以PARAFAC结果为基础建立荧光光谱数据集，分两步完成类别与组分的预测：第一步使用MobileNetV2算法对不同水样进行类别预测和DOM质量浓度分级；第二步使用CF-VGG11网络拟合荧光组分。采集地表水、工业废水处理水、污水处理厂进出口水和乡村饮用水4种类型的水样构建数据集，获得了95.83%的分类精度和98.11%的组分拟合精度。实验结果表明，所提方法可对不同水样和DOM质量浓度等级进行准确分类，拟合特定荧光组分，精确定位污染源，并能进行超标预警。