【摘 要】
:
拉曼光谱以其独特的分子光谱特性常被用于医疗、环保、安防、质检等多个领域。随着激光技术和制造业技术的发展,拉曼光谱技术越来越成熟,以该技术为基础的光谱仪也越来越多样化。为了满足户外实时检测、高温高压等特殊环境下的操作需求,手持式拉曼光谱仪应运而生。然而,目前已有的手持式拉曼光谱仪多存在有效信号微弱、应用范围窄、产品价格昂贵等不足,影响用户使用体验,因此本文意在研制一款成本较低、性能优良的高通量手持式
论文部分内容阅读
拉曼光谱以其独特的分子光谱特性常被用于医疗、环保、安防、质检等多个领域。随着激光技术和制造业技术的发展,拉曼光谱技术越来越成熟,以该技术为基础的光谱仪也越来越多样化。为了满足户外实时检测、高温高压等特殊环境下的操作需求,手持式拉曼光谱仪应运而生。然而,目前已有的手持式拉曼光谱仪多存在有效信号微弱、应用范围窄、产品价格昂贵等不足,影响用户使用体验,因此本文意在研制一款成本较低、性能优良的高通量手持式拉曼光谱仪,并主要对其数据采集系统进行研究与设计。本文首先详细介绍了手持式拉曼光谱仪在国内外的发展现状,并对拉曼散射原理、CCD工作原理等进行了研究,在此基础上对所涉及的光路结构进行了改进以适用本文所研制的手持式拉曼光谱仪。然后对其数据采集系统的电路进行了合理设计,主要包括激光器模块、微型光谱仪模块、电源模块。根据实际的设计需求,选用FPGA作为底层硬件的控制芯片,UART通讯协议作为数据的传输协议,保证了数据的稳定转换、缓存和传输。最后为了克服系统硬件以及外在环境造成的信号干扰,设计了多种算法对信号进行滤波、平滑、基线校正等优化操作,同时添加了数据匹配算法以使待测样品匹配结果更加可信。经过对各大功能模块和算法的调试与实验,激光器输出功率稳定可调,算法有效可行,样机分辨率为1.5nm,信噪比高达312:1;并使用样机对无水乙醇、乙酸乙酯、甲醇、朱砂和苯巴比妥进行检测,均可在6s内得到与标准库匹配度高达90%的定性检测结果,表明该样机目前能够满足少数样品的测量需求,后续可持续优化。
其他文献
直线二级倒立摆是一种典型的欠驱动机械系统,在机器人、航空航天等领域具有广泛的应用,并常常被用来验证各种先进的控制算法。由于直线二级倒立摆系统具有多变量、非线性、强耦合等特性,其位置跟踪问题具有一定的挑战性。与此同时,输出调节理论可以同时实现轨迹跟踪和干扰抑制等控制目标,在控制领域得到了广泛关注,并被用来解决各种工程应用方面的控制问题,但往往缺乏实验验证。因此,采用输出调节方法解决时变参考信号下直线
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术作为一种切实可行的机器人定位与建图技术,能使机器人快速熟悉周围的环境,有助于实现机器人的自主化和智能化。单目摄像头由于其采集的数据量较小、安装方便、价格低廉等优点,被广泛应用在视觉SLAM中。但是,单目摄像头无法获得图像中像素点的深度,而目前的深度估计方法普遍存在计算量大,推理时间长的问题;同时ORB(Ori
在“中国制造2025”的背景下,我国制造业掀起了以机器人智能化为核心的研究浪潮。六自由度机械臂因为其可靠性高、通用性强等特点在制造业中被广泛运用,可是由于机械臂所在的工作环境里存在诸多不确定的因素,如何为机械臂规划出一条从起点到终点的无碰撞路径是机械臂研究方向的重难点问题。针对这一课题,本文以六自由度机械臂为研究对象,提出一种结合改进人工势场算法(Artifical Potential Field
蔡氏电路是一个典型非线性电路,其内部充满不确定性,可以产生丰富的混沌现象。混沌现象自提出以来就受到广泛关注,其在信息科学、生命科学、经济学、航空航天等领域都有重要应用。蔡氏电路在混沌理论和非线性电路之间建立联系,虽然此电路结构简单,但以其为控制对象,研究控制策略对电路中的不确定性和混沌现象进行补偿和同步具有重要意义,有利于混沌现象在各类电路系统中的工程应用。此外,关于不确定性控制策略的硬件电路设计
多智能体系统是一类具有复杂的系统内通信关系和个体计算决策能力的智能系统,该系统通常面向复杂的应用场景,用以满足特定的功能要求,同时采用分布式设计思路来应对可能出现的系统问题。在编队、集群等依赖协同控制的场景,由于具备不依赖中央控制和全局通信的优点,基于多智能体系统的协同控制方法得到了广泛应用,一致性控制是其中尤为重要的部分。本文结合多智能体系统一致性控制的具体场景要求,开展了多智能体系统的理论模型
随着“中国制造2025”计划的提出,国内的机器人技术与产业都得到了飞速发展。同时也对机器人的各项性能提出了新要求。在这其中,串联机器人的奇异位形规避一直是串联机器人研究领域的热点问题。本文基于六自由度串联机器人的奇异位形分析,对奇异位形下的轨迹规划进行了一定的研究,主要内容如下:首先,阐述串联机器人相关数学理论基础,为后面机器人的运动分析及轨迹规划做必要准备。其次,运用改进的D-H法对机器人建模,
近年来,汽车行业的发展变革是科技进步的真实写照,智能化的出行方式已是未来的发展方向。车辆场景理解技术作为提高车辆智能化水平的前提和实现自动驾驶的“关键一步”,在辅助驾驶乃至自动驾驶领域中备受关注。而如何在有限的车载计算空间内为智能汽车提供充足的视觉信息,仍然是具有挑战的问题。语义分割和目标检测是实现车辆场景理解的两大核心任务,得益于深度学习的发展,目前针对单一任务的算法模型相继涌现,但应用在车辆场
柔性应变传感器具有轻质、柔性、可弯曲、可贴附、曲面兼容性等众多特点,可应用于柔性穿戴器件,在人体运动监测、医疗健康以及人机交互等领域发挥重要作用。离子型应变传感器是其中的重要一类,它是由两侧的电极层和中间的聚电解质层所组成的三层结构器件,通过内部可移动离子在外部应力作用下的定向移动,从而在两侧电极上产生电势差,实现力-电能量转换以及对于应变的感知。离子型应变传感器具有对不同方向的应变的感知能力以及
自工业机器人问世以来,工业生产格局发生了很大变化。随着工业场景的复杂化以及任务的多样性,传统的六自由度工业机器人已不能完全满足需求。相比于传统六自由度机械臂,带有冗余关节设计的双臂七自由度机器人具有较好的容错性、柔顺性和避障能力,也提升了机械臂的工作效率。双臂协作也使机器人的作业能力得到巨大提升,双臂机器人的协作控制成为一个重要内容。机器人应用开发涉及到底层的数值计算、上层应用开发以及机器人位置控
我国应急管理体系建设时间尚短,应急管理基础支撑技术发展还比较薄弱,防范化解重大风险、高效应对重特大自然灾害仍然面临巨大的挑战。以“大智移云”为特征的新一代信息技术的快速发展,给应急管理的信息化、智能化和科学化提供了新的机遇和挑战。为此,应急管理部在《应急管理信息化发展战略规划框架(2018-2022年)》中明确提出,要利用大数据、人工智能、机器学习等新一代信息技术提高我国重特大自然灾害风险感知、监