基于双开口金属环的太赫兹超材料吸波体传感器

本文提出了一种用于生物样品检测的高灵敏度太赫兹折射率超材料吸波体传感器.该传感器由2个同心开口金属环组成,是一种多模谐振器.传感器在0.7—2.5 THz频率范围内具有2个独立可调的工作频段,即1.079 THz和2.271 THz,可观测样品在太赫兹波段的不同电磁效应.采用吸收特性、灵敏度等指标评估太赫兹传感器的性能,自由空间中的吸收率超过99.9%,具有较高的频率选择特性,灵敏度达到693.7 GHz/RIU,检测生物样品最小折射率变化量为0.004,传感性能较好.所提出的传感器使用低介电常数的柔性材料,具有生物相容性、便携性等优点,且在0°—60°斜入射角下及4%的制作误差内显示出高度稳定性.此外,通过乙醇-水混合物模拟实验,验证了传感器的检测效果.本文设计的传感器单元结构之间相互作用小、稳定、易制作,能够显著增强光与物质之间相互作用,在太赫兹高灵敏生物传感检测中具有广阔的应用前景.     

小麦品质的太赫兹波段光学与光谱特性研究

采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS),以储藏小麦为研究对象,研究了霉变、虫蛀、发芽等小麦与正常小麦样品在0.2～1.6 THz波段的光学与光谱特性,采用傅里叶变换得到被测样品的频域光谱,并计算获得THz吸收系数和折射率等光学参数。结果表明,不同品质小麦具有不同的折射率和吸收系数,其中正常小麦比霉变、虫蚀和发芽小麦的吸收系数和折射率都高,且吸收系数在有效波段随频率的增加而增加,进而可以根据其在THz波段的特征谱进行判别。THz-TDS在小麦品质检测中的应用,为该技术在储粮品质检测和分析中提供新的实验方法,具有重要的应用前景。     

基于THz技术的农产品品质无损检测研究

农产品品质备受关注,而由品质变化引发的农产品安全事故频繁,开发农产品品质的快速无损检测技术成为研究热点。太赫兹波(THz)是介于微波与红外之间的电磁辐射,由于其独特的优势,具有重要的科学研究价值。近年来,随着THz辐射源和探测器研究的不断突破,大大丰富了THz的应用研究。与其他检测技术相比,作为一种新型检测技术,THz辐射具有安全和高信噪比等重要特征,能获得传统检测方法无法获得的物理、化学和生物等信息,在质量安全检测与控制、生物医学和通信等领域的应用前景广阔。首先介绍了THz波的概念和主要性质,接着对THz技术在农产品品质检测应用上的研究进展进行综述,分析THz探测技术存在的问题,对THz技术的应用潜力进行展望,最后提出THz技术在储粮品质检测中新的应用和广阔前景。     

太赫兹技术在农产品检测中的应用研究进展

我国是农业大国,保障粮食安全是国家发展的战略需要。农产品检测技术的应用和发展对监控质量,预防由农产品品质问题引发的安全事故至关重要。太赫兹（Terahertz,THz）波位于电磁频谱空隙,频率高于微波而低于红外线,具备光子能量低、穿透性好、能表征分子结构等优点。基于太赫兹波的光谱检测技术受到研究人员广泛关注,在生物医学、安全检查等方面得到应用,被证明是一种可靠的检测手段。在农产品应用领域,太赫兹波特有的非接触、无标记检测能力为农产品成分分析、质量控制提供了技术手段,其良好的穿透性和无损害性,可以用来在不破坏农产品表面及外包装的前提下,检测内部成分变化。与其他光谱（超声、X射线、红外等）检测手段相比,太赫兹波频率范围宽、表征能力强,可实现对目标物质的快速无损检测。近几年,随着太赫兹发射源、探测器等设备以及光谱和成像技术的发展,其在农产品领域的应用有了新的进展。通过收集整理近期的文献资料,综述了太赫兹技术在农产品检测方面的应用拓展和研究成果,总结了目前存在的应用局限。在此基础上,对未来太赫兹光谱和图像检测的研究方向进行了展望,提出提高检测灵敏度和检测速度是农产品领域太赫兹技术产业化应用的研究重点。在检测系统中引入基于超材料的传感器是提升灵敏度的一种有效手段,可以突破原有的太赫兹光谱检测极限,对研究农药残留、真菌毒素等危害农产品安全的痕量污染物具有重要意义。在农产品快速成像检测方面,基于单像素成像和压缩感知理论的太赫兹计算成像技术是提高检测速度的可行方案。这些研究成果将为后续太赫兹技术的发展提供方向性指导,对农产品检测领域的应用推广具有重要参考价值。     

基于THz光谱和多信息融合的小麦品质无损检测研究

为进一步提高不同品质小麦分类模型的检测精度,提出采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS),融合小麦样品的吸收光谱和折射率光谱信息,对其品质进行检测识别。以正常小麦、发芽小麦、霉变小麦和虫蚀小麦样品为研究对象,获取样品THz波段光学参数,在特征层选用AdaBoost(AdaBoost)分类器和支持向量机(SVM)方法,建立了小麦品质多项光学指标的分类融合模型。并将融合模型的识别结果进行比较,结果表明融合模型对小麦样品的识别率达到95%。最后,为了验证融合模型的有效性,将其与单光谱分析回归模型进行了对比,表明融合模型比单光谱模型在小麦样品的识别率上有了较大的提高,且SVM融合模型的识别率最高,是一种最优的多源信息融合方法。     

基于太赫兹成像技术的小麦麦芽糖定量检测研究

粮食芽变初始于内部胚芽部分，萌芽早期活动发现困难，成为制约粮食储备安全的一个瓶颈。粮食芽变过程主要是将淀粉转化为用于生长的麦芽糖。采用太赫兹(Terahertz，THz)成像技术，研究不同浓度的小麦麦芽糖混合物的图像特征，在图像中样品区域各个像素点提取出一条THz光谱，并求平均，得到一条平均光谱。通过主成分分析方法(principal component analysis，PCA)前5个主成分的累计方差贡献率达到98%以上，用前5个主成分的得分值矩阵代替原始光谱数据，建立基于径向基核函数的支持向量机(support vector machine，SVM)定量分析模型。对比结果表明，太赫兹成像技术结合化学计量学方法对小麦麦芽糖含量具有较好的判别效果，其中SVM模型获得最好的预测结果，为通过小麦种麦芽糖含量实现对小麦芽变程度的检测，保障粮食品质，提升国家储藏科技水平奠定了理论和技术基础。