基于光反射的高温玻璃厚度在线检测技术

对玻璃厚度的失误检测及滞后检测将导致产品的次品率升高,影响工业生产的生产效率.因此,需要开发出一套能够快速、实时、精确的在线厚度测量系统来对高温玻璃进行检测.文中针对浮法玻璃制造工艺,利用二次反射、折射法测厚原理和线阵CCD图像采集技术,设计了一套高温区在线测量系统.系统采用空调制冷方法使探头工作在正常温度范围内.文中...     

基于光纤光栅滤波的新型光纤瓦斯传感系统

根据比尔-朗伯定律, 设计了一种用于检测瓦斯气体浓度的新型光纤瓦斯传感系统。该系统利用光纤布拉格光栅优良的窄带滤波特性来产生差分吸收测量所需的窄谱光信号, 具有光路全光纤化、结构简单的特点。采用非球面光纤准直器构成光纤瓦斯传感探头, 提高了探头的光学稳定性, 进一步提高了测量灵敏度和测量稳定性。实验数据及结果表明, 系统具有良好的稳定性, 其测量灵敏度可达0.01%的体积分数, 测量范围大于5%的体积分数。     

基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定

三维荧光光谱结合多元校正分析对石油类污染物复杂多组分体系测定方法多谱图混叠,且易受到空白荧光和干扰物荧光影响降低了测定准确性。提出在三维荧光光谱中增加一维温度信息构造激发波长-发射波长-温度-样品（EEM-temperature data array）的四维荧光光谱数据阵列,应用四线性成分模型建立高维荧光光谱定性定量分析的方法。实验证明在15～25 ℃温度范围内,矿物油荧光光谱轮廓形状不随温度变化,而其强度随温度线性变化,满足四线性要求,这为构建四维荧光光谱发展高维数据的三阶校正提取更丰富的有效信息提供了可能。三阶校正不仅可以在干扰物共存的情况下对感兴趣组份进行定量测定,即具有“二阶优势”,还具有更高的选择性和灵敏性,可以对高共线性和背景干扰的重叠光谱表现更好的解析能力,即“三阶优势”。对0#柴油、97#汽油和机油为混合油待测组分,腐殖酸为水体干扰组分组成的复杂体系污染油样品为进行实验,得到的三维荧光光谱利用平行因子（PARAFAC）算法和交替惩罚三线性分解（APTLD）算法进行二阶校正分析,将三维荧光光谱在温度方向上堆叠构成增加温度维度的四维荧光光谱数阵,并将其利用四维平行因子算法（4-PARAFAC）和交替惩罚四线性分解（APQLD）算法进行三阶校正分析,比较,0#柴油、97#汽油和机油的预测结果表明增加了影响荧光光谱的温度因素构造的四维荧光光谱提高了有效信息提取能力,四维荧光光谱结合高阶校正算法能提高油种光谱识别和浓度精确检测,较传统的三维荧光光谱分析提高了回收率（recovery rate）和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）,有利于石油类污染物的有效,准确,实时,绿色环保检测。同时指出了4-PARAFAC和APQLD算法各自的特点及其不同适用环境,为油类污染物检测具体情况提供算法选择依据。引入温度参量的四维荧光光谱结合三阶校正算法的检测技术较三维荧光光谱技术,在组分光谱定性分辨和浓度定量检测方面能对复杂体系油类污染物实现快速有效,绿色无污染地检测,实现“数学分离”更有效代替“化学分离”。     

三维荧光光谱结合EEMD与SWATLD测定水中多环芳烃

多环芳烃（PAHs）类物质具有致畸、致癌、致突变的性质,严重污染生态环境,进而对人类的健康及动植物生长造成威胁。PAHs通过排污、大气沉降、地表径流等各种循环途径进入水环境中,由于种类众多且化学性质相似,常规的检测方法如化学滴定法、电化学法等很难实现快速准确的测定。为实现复杂体系中PAHs的定性与定量,工作中基于三维荧光光谱分析法,结合集合经验模态分解（EEMD）去噪与自加权交替三线性分解（SWATLD）二阶校正,对超纯水以及池塘水环境中的苊（ANA）和萘（NAP）进行分析测定。首先选择合理的浓度配制样本,用FS920荧光光谱仪测得样品的三维荧光光谱,利用空白扣除法将光谱数据中的散射消除,得到真实的光谱数据。然后对去除散射的数据进行EEMD降噪处理,该方法具有自适应性强、参数设置简便的优点,能够去除嘈杂信息,提高数据信噪比,并将去噪参数与快速傅里叶变换、小波滤波和经验模态分解进行比较。最后用SWATLD算法以“数学分离”代替“化学分离”,对超纯水和池塘水环境中光谱重叠的ANA和NAP进行定性识别和定量预测,该算法对组分数的选择不敏感,能够在未知干扰物共存情况下实现多组分目标分析物的同时检测,即具有“二阶优势”,并将预测结果与平行因子分析进行比较。结果表明空白扣除法能够成功将拉曼散射消除。EEMD降噪方法使ANA和NAP的光谱更加规整平滑,有效信息更加突出,该方法去噪后数据信噪比为16.845 2,均方根误差为11.136 6,波形相似系数为0.990 9,三项指标均优于快速傅里叶变换和经验模态分解等其他去噪方法,能达到小波滤波的去噪效果并且不用设置先验参数。利用SWATLD二阶校正方法得到验证样本中ANA与NAP的分解光谱与实际光谱基本吻合,平均预测回收率分别为96.4%和104.2%,预测均方根误差分别为0.105和0.092 μg·L-1;在存在未知干扰物的池塘水样本中,分解出的光谱依然能与实际光谱吻合,ANA与NAP两者的平均预测回收率分别为94.8%和105.5%,预测均方根误差分别为0.067和0.169 μg·L-1;与平行因子分析相比,两项指标均具有优势。     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

Ensemble empirical mode decomposition based fluorescence spectral noise reduction for low concentration PAHs

A new noise reduction method based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is proposed to improve the detection effect for fluorescence spectra. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) pollutants, as a kind of important current environmental pollution source, are highly oncogenic. Using the fluorescence spectroscopy method, the PAHs pollutants can be detected. However, instrument will produce noise in the experiment. Weak fluorescent signals can be affected by noise, so we propose a way to denoise and improve the detection effect. Firstly, we use fluorescence spectrometer to detect PAHs to obtain fluorescence spectra. Subsequently, noises are reduced by EEMD algorithm. Finally, the experiment results show the proposed method is feasible.     

光子晶体光纤非线性光谱特性的理论与实验研究

光子晶体光纤具有特殊的导光机制和结构可调性,可以产生奇异的色散特性及高非线性,为非线性光纤光学领域的研究提供了新的条件。受多种非线性光学效应的共同作用,在不同泵浦光脉冲参数条件下,不同结构参数及传输特性的光子晶体光纤能产生丰富的非线性光谱。利用分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程,模拟飞秒激光脉冲在光子晶体光纤中的传输过程,获得输出光谱与入射光脉冲参数(泵浦光峰值功率P、泵浦光波长λ、光脉冲形状、光脉冲宽度T_FWHM)、光纤结构参数(孔间距Λ、空气填充比d/Λ、光纤长度z)、传输特性(色散、非线性系数)的关系,分析拉曼孤子、色散波、自相位调制等非线性效应产生的光谱特性。利用光子晶体光纤包层节区进行非线性光学实验研究,获得了孤子波和色散波的宽带光谱输出。理论分析与实验测量的光谱中都包括了波长0.5 μm附近可见光波段的蓝移色散波、0.82 μm波段的剩余泵浦光、1.1 μm波段的孤子波、2 μm附近的红移宽带色散波。理论分析与实验测量结果一致,阐明光子晶体光纤中非线性光谱产生的物理原理,实现了对宽带光谱的可控输出,为高非线性光子晶体光纤的结构设计、制备及非线性光谱的应用研究奠定基础。     

三维荧光结合二阶校正快速测定水中酚类

酚类化合物在冶金、炼油、机械制造、医药、农药和油漆等工业有广泛的应用,但酚类化合物具有毒性,若不加以处理将会对环境造成污染。水是生命之源,水环境中酚类化合物检测显得尤为重要。三维荧光光谱分析法具有灵敏度高、检测速度快、预处理方便和痕量检测等特点,二阶校正分析法可以在混合物中分辨出感兴趣的成分。采用三维荧光光谱结合二阶校正方法对水环境中酚类化合物进行测定。实验选用间甲酚和间苯二酚作为被测物质,配置添加干扰物和不添加干扰物两类样本,通过FLS920稳态荧光光谱仪测得8个校正样本和8个预测样本的三维荧光光谱数据,并对其进行数据预处理,扣除原始光谱中所包含的散射干扰,并对原始光谱数据进行激发/发射校正,然后采用db3小波函数生成的小波包对光谱数据进行数据压缩,去除光谱数据中的冗余信息,其中压缩分数达到91.67%,恢复分数达到96.62%。然后分别采用平行因子分析(PARAFAC)和自加权交替三线性分解(SWATLD)两种二阶校正方法对预处理后的光谱数据进行定性和定量分析。根据核一致分析法结合残差判别分析法的分析结果,设定未添加干扰物样品组分数为2,添加干扰物样品组分数为3。定性分析结果显示,无论有无添加干扰物,两种二阶校正法都能准确的分辨出样本中的间甲酚和间苯二酚,其中间甲酚的荧光峰位置为λem=298 nm/λex=274 nm;间苯二酚的荧光峰位置为λem=304 nm/λex=275 nm。定量分析结果显示,用PARAFAC算法测定不添加干扰物的样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.37%±4.92%和95.19%±5.25%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到92.09%±2.64%和97.08%±5.26%。用SWATLD算法测定不添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.11%±4.73%和96.80%±5.04%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到97.30%±4.52%和96.92%±5.61%,且两种二阶校正方法得出的预测样本均方差(RMSEP)均小于0.03 mg·L-1。实验结果表明,在荧光光谱峰位置相近、光谱严重重叠且有干扰物的情况下, PARAFAC和SWATLD两种二阶校正算法都能对水溶液中的酚类化合物进行快速、准确地测定。     

基于光声光谱法的光纤气体传感器研究

论述了光声光谱信号的产生。提出用光纤相位传感器代替传统的微音器检测光声信号 ,讨论了光纤中光波的相位变化与光声信号的关系。设计了光学长程结构 ,有效增加了对光功率的吸收。用染料激光器作光源对SO2气体浓度进行测量。实验表明 ,最低检测灵敏度可达 1 2× 10 -10 。由于采用光谱技术与光纤技术相结合 ,使研制的传感器具有较高的灵敏度 ,信号的传输通道具有强的抗电磁干扰及防燃防爆能力。气体探头体积小 ,响应速度较快。信号处理电路具有较强的抑制噪声干扰能力。该传感器及其系统在灵敏度、精度、响应时间等性能指标上达到了检测气体含量要求     

基于拟Monte-Carlo方法测定油类混合物组分含量的研究

汽油、煤油、柴油是由原油加工而成,但其相应馏程特征有所不同,其中汽油的沸程约为35~205 ℃,煤油的沸程约为140~250 ℃,柴油的沸程约为180~370 ℃,同时,其碳链长度有所不同,汽油在C7～C11范围内,煤油在C12～C15范围内,柴油在C15～C18范围内,由于其碳数分布特征有所差异,其荧光光谱也相应有所差别,这是对三类不同油种进行识别与定量检测的基础。由于海洋时常发生油类污染,监测海洋中油类有机物的含量十分重要,采用拟Monte-Carlo方法计算三维荧光光谱特征峰幂次积分,结合最优算法求解最佳特征峰数量及积分区域范围,利用BFGS法解非线性方程组,提出一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的方法。由于对选定特征区域内确定点列对应峰值的幂次进行累加,对荧光谱线微小变化敏感,从而对组分含量微小变化敏感。同时由于点列的选取,相比于单点测量法,在一定程度上减小了随机误差的影响,可以进一步提高测量灵敏度。以煤油、柴油、汽油为研究对象,将单一油种视为整体,不考虑每种油的具体组分,测量单一油种及混合物的三维荧光光谱及等高线图谱,经最优算法选择六个特征峰进行特征峰幂次积分,测定混合油中组分含量,与峰值法,均值法等单点测量方法相比较,测量灵敏度提高约50倍,实现了混合物组分含量的高精度测量,为不需化学分离直接测定光谱重叠混合物组分含量提供了一种实用算法。