西安工业大学材料与化工学院, 陕西 西安 710021
表面增强拉曼散射(SERS)技术具有高效, 灵敏, 无损检测等特点, 能实现对分析物分子的极低浓度检测, 被广泛应用于痕量分析领域。 在生产和生活中, 有些毒性物质或非法添加剂被人体摄入或长期接触后, 在体内不断累积, 最终导致中毒或者组织器官发生病变; 环境中过量的有害物质残留, 由于其本身的毒性或者使菌株和害虫产生抗药性而造成的生态系统破坏, 会严重影响人们的正常生活; 有些生物分子伴随疾病产生, 可作为疾病的标志物, 能给予人体健康诊断信息; 有些抗癌药物由于本身具有毒性, 使用时需要严格控制用量。 因此, 利用SERS技术对各领域分析物分子的微量检测意义重大。 对SERS技术的发展、 SERS增强机理和检测分析物分子的意义做了简单介绍, 以化学分析、 环境监测、 生物医学和食品安全等领域部分分析物分子为切入点, 重点介绍了SERS基底的制备工艺和检测分析物分子的检出限, 并对拉曼增强机理进行阐述。 检测低浓度的分析物分子, 主要依靠SERS基底与分析物分子之间的有效吸附, 通过基底产生的局域电磁场或者基底与分析物分子形成新的化学状态, 使分析物分子拉曼信号增强。 同时指出在对分析物分子定性定量分析方面面临的诸多挑战: (1)SERS基底大多以金银为原材料, 成本高且不稳定, 对分析物分子检测能力随时间延长而降低; (2)分析物分子在基底表面分布不均, 导致点对点之间差异大, 分析物分子浓度无法通过拉曼特征峰强度来准确获得且拉曼信号易受荧光和背景噪声干扰; (3)微量毒性分析物分子无法被检测出来, 通过食物链或生态系统持续在人体累积, 最终对人体造成不可逆的损伤。 总结了不同领域常见的分析物分子, 为利用SERS技术检测各领域分析物分子提供了分析和比较的基础, 并为不同SERS基底的拉曼增强效果提供参考, 对于推动SERS技术检测不同领域分析物分子具有重要意义。
表面增强拉曼散射 化学分析 环境监测 生物医学 食品安全 Surface-enhanced Raman scattering Chemical analysis Environmental monitoring Biomedical detection Food safety
1 国防科技大学电子科学学院, 湖南 长沙 410073
2 国防科技大学气象海洋学院, 湖南 长沙 410073
激光雷达可以准确、快速获取目标的三维(3D)空间信息,是一种常用的高分辨率成像技术。结合高频脉冲激光器、条纹相机以及信号处理技术,设计了一套激光雷达3D成像系统。其中,脉冲激光具有高峰值功率的特点,可以有效探测远距离目标物。相比高频微波调制的激光脉冲,结合脉冲压缩和法布里-珀罗腔振荡可以获得高能量的激光脉冲。条纹相机是一种具有快速微弱光探测能力的高速相机,可对远距离目标进行探测。采用均值滤波和邻域均值滤波方式抑制条纹相机的背景噪声,采用带通滤波和匹配滤波抑制低频噪声、提高信噪比,根据噪声的强度分布,用阈值滤波滤除剩余噪声,最终获得高精度的3D目标图像。在空气、烟雾中的3D目标成像实验结果表明,本系统具有较高的距离分辨率和目标细节捕捉能力。
遥感 激光雷达 高分辨率 条纹相机 噪声处理 光学学报
2021, 41(16): 1628002
1 上海大学力学与工程科学学院，上海 200444
2 深圳大学土木与交通工程学院，广东 深圳 518060
3 深圳大学未来地下城市研究院，广东 深圳 518060
4 香港理工大学3D打印研究中心，香港 九龙999077
增材制造技术可以制备高灵活度的测斜传感器，即传感器的灵敏度、分辨率、量程均可以根据需求进行设计与制作，因此，基于光纤布拉格光栅和增材制造技术研发了一种新型测斜传感器。为了验证该传感器的性能，推导了该传感器的测量原理并开展了标定实验和边坡模型加载实验。实验结果表明，该传感器的测斜灵敏度为0.0824 （°）/pm，分辨率为12.14 pm/（°），量程大于60°；且该传感器与线性可变差动变压器传感器的边坡实验结果相吻合，位移差小于0.08 mm。
光纤光学 光纤布拉格光栅 增材制造技术 测斜传感器 激光与光电子学进展
2021, 58(9): 0906005
1 江西农业大学工学院, 江西 南昌 330045
2 江西省现代农业装备重点实验室, 江西 南昌 330045
3 江西省果蔬采后处理关键技术与质量安全协同创新中心, 江西 南昌 330045
猕猴桃形状特征是猕猴桃在产后分级处理过程的一项重要指标, 不仅影响果实外观, 也决定果实等级高低的划分。 传统的形状分级方法大多采用人工分级, 存在耗时长、 效率低、 重复性差且易受人为主观影响等问题。 针对传统猕猴桃形状分级存在的问题, 研究利用高光谱成像建立猕猴桃正常果和畸形果的分类检测方法。 以成熟期的248个金魁猕猴桃（正常果107个, 畸形果141个）作为研究样本, 先利用可见-近红外高光谱成像系统采集猕猴桃样本的光谱数据, 再采用主成分分析法对光谱数据进行降维, 得到第一主成分图像。 随后提取第一主成分图像的3个特征波长（682, 809和858 nm）, 并对其进行融合计算, 生成新的光谱图像（融合图像）。 然后利用四叉树分解算法对融合图像进行分割处理, 并计算掩膜图像所对应的12组形状特征参数, 结合偏最小二乘线性判别分析（PLS-LDA）、 反向传播神经网络（BPNN）、 最小二乘支持向量机（LSSVM）建立判别模型, 对比分析, 最终得到猕猴桃形状特征的最佳分类模型。 结果表明, 所建立的三种分类模型中, BPNN和LSSVM模型的分类效果较好, 总体分类准确率均在95%以上; PLS-LDA的效果略差, 训练集和测试集的总体准确率分别为80.12%和76.83%。 其中BPNN模型训练集和测试集的总体分类准确率分别为98.19%和97.56%, 总体误判个数分别为3和2, 而LSSVM模型的总体准确率分别为97.59%和95.12%, 总体误判个数分别为4和4。 对猕猴桃正常果的检测, 三种模型的分类效果分别为: LSSVM最好、 BPNN其次、 PLS-LDA最差。 对猕猴桃畸形果的检测, 三种模型的分类效果分别为: BPNN最优、 LSSVM其次, PLS-LDA效果最差。 因此, 猕猴桃形状特征的最佳分类模型是BPNN模型。 试验结果说明, 可利用高光谱成像对猕猴桃形状特征进行分类判别。 为猕猴桃形状特征的快速、 准确无损检测研究提供了理论支持。
高光谱成像技术 形状特征 分类 Hyperspectral imaging technique Shape characteristics Classification 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2564
西安工业大学材料与化工学院, 陕西 西安 710021
为了获得分布均匀、有序排列、可重复性高的表面增强拉曼散射基底(SERS),选取银离子导体RbAg4I5薄膜,结合真空热蒸镀工艺和固态离子学方法在外加电流作用下制备出高表面粗糙度的银纳米线。同时,选取罗丹明6G(R6G)溶液作为探针分子,研究高表面粗糙度银纳米线作为SERS基底时的表面增强拉曼特性。实验结果表明:制备得到的银纳米线在宏观上呈现为树枝状,在微观上呈现为有序排列,并且其纳米结构的分形维数为1.59;采用银纳米线作为SERS基底时,能够检测到R6G溶液的浓度低至10
-17 mol/L。制备的高表面粗糙度和有序密集排列的银纳米线SERS基底在环境科学等领域具有潜在的应用前景。
材料 高表面粗糙度 固态离子学方法 SERS基底 分形结构
