基于卟啉微阵列传感器系统的实现与研究

论文摘要

基于卟啉的微阵列传感器系统是电子鼻的一种,它以敏感阵列反应前后的图像信息为响应信号,经过特征提取,作为识别目标物质的指纹信息,因此亦称为可视化电子鼻系统。电子鼻系统体积小,数据处理能力强,具有微全分析的功能,因此他在工业、农业、国防、医疗等行业都具有可观的应用前景,因此这一领域的研究层出不穷,近年来发展迅速。已有的系统不同程度地存在检测范围窄、检测精度不够高、系统综合抗干扰能力差、数据处理能力不够等缺点,因此目前的研究重点集中在提高系统检测精度、检测范围以及识别精确度上。本文针对电子鼻系统的核心技术,在信号的采集、处理、特征提取、模式识别方法上,从系统硬件以及软件上进行了改进,对敏感物质的可视化信息进行合理的采集和提取,取得了很好的识别效果。微流控图像采集模块以嵌入式系统为核心,选用高像素CMOS图像传感器为敏感单元,CMOS器件具有高分辨率,体积小,系统集成度高等显著优点,近年来借助其图像解析能力不断提升,直接通过嵌入式系统控制,采集图像,保证系统精度的同时,最大限度地减小了图像采集系统的体积,增强了集成度。另外根据系统的化学以及电子等方面特性的要求,采用高亮度白色表贴LED,设计了体积小、亮度高、温度低的光源系统,再一次在硬件设计上减小了系统的体积,并且将电子系统同化学系统的相互影响降到了最低。为了提高系统的精度,利用图像处理系统,对图像信息进行了光源校正以及标准化等工作,大大提高了图像的质量,保证了信息的准确度。以大量的实验为基础,筛选出了最优的图像特征提取方式,提高了图像识别的精度以及准确度。整个系统以嵌入式为平台,在计算机上进行数据处理,可以避免由嵌入式系统相对于PC机的不足带来的处理速度慢、数据存储能力较低等缺点,大大提高系统检测性能;另一方面,随着课题的深入以及改进,借助后续的远程传输功能,可以避免操作人员与目标气体直接接触,尤其是在有害气体的检测以及不便操作人员直接接触的场合,极大的提高系统的实用性能。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 电子鼻传感系统研究背景
• 1.2 电子鼻传感系统的核心技术
• 1.2.1 气体传感器敏感阵列
• 1.2.2 可视嗅觉的图像传感器系统
• 1.2.3 计算机模式识别技术
• 1.3 电子鼻传感系统国内外研究现状及发展
• 1.4 本论文主要研究内容
• 2 数字色彩理论体系
• 2.1 数字色彩基本原理
• 2.1.1 数字色彩的形成
• 2.1.2 点阵图与分辨率
• 2.2 数字色彩模型
• 2.2.1 加色法混合模型
• 2.2.2 减色法混合系统
• 2.3 数字色彩的获取与生成
• 2.3.1 计算机绘制生成的色彩
• 2.3.2 通过扫描获取的色彩
• 2.3.3 通过数码照相机和数字摄像机获取的色彩
• 2.4 RGB格式与YUV格式及其相互转换
• 2.4.1 RGB格式与YUV格式
• 2.4.2 色彩模型转换
• 3 基于ARM的图像采集系统
• 3.1 基于ARM及CMOS的图像采集系统设计
• 3.2 图像传感器选型
• 3.3 OV9650图像采集实现
• 3.3.1 SCCB总线原理及工作时序
• 3.3.2 图像数据采集实现
• 3.4 LED微流控光源系统设计及研究
• 3.4.1 LED照明原理
• 3.4.2 白光LED光源系统设计
• 3.4.3 光源性能测试
• 3.4.4 白光LED光谱性能
• 3.5 图像数据格式转换及采集结果
• 3.5.1 图像数据格式转换
• 3.5.2 图像采集结果
• 4 MATLAB图像处理及图像识别
• 4.1 卟啉微阵列传感器的原理与实现
• 4.2 基于LED及CMOS的图像白平衡及图像校正
• 4.2.1 图像色温分析
• 4.2.2 CMOS自动白平衡
• 4.2.3 MATLAB白平衡处理及图像校正
• 4.3 微流控气体检测系统图像识别技术
• 4.3.1 图像识别技术
• 4.3.2 基于微流控气体检测系统的图像识别系统设计
• 4.4 MATLAB图像处理及识别系统
• 4.4.1 总体算法分析
• 4.4.2 图像预处理
• 4.4.3 边缘检测
• 4.4.4 特征参数提取及标准化
• 4.4.5 算法及流程设计
• 4.4.6 实验结果验证
• 5 结束语
• 5.1 论文的总结
• 5.2 论文的展望及后继工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
• B. 附图