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公开(公告)号：CN117288246A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311592313.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于热电子效应的多象限探测器校正检测方法及系统，包括：校正信号采集单元，用于测量多象限探测器的不同象限芯片在不同光源输出光功率下和标准黑体下的响应电压；校正计算单元，用于根据不同条件下采集的响应电压，计算多象限探测器的不同象限芯片的校正参数，并写入对应信号放大器中；合格判定单元，用于根据计算的分压电阻比例和在不同温度下的暗电压是否符合预设阈值；若符合预设阈值，则认为多象限探测器中对应象限的芯片合格；否则认为多象限探测器中对应象限的芯片不合格。本发明通过对各象限芯片的响应电压值和不同温度下暗电压进行校正，有效解决了因制造工艺限制，导致每个象限芯片的性能参数都存在一定差异的问题。
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公开(公告)号：CN117110250A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311387558.5
申请日：2023-10-25
Applicant: 南昌大学
IPC: G01N21/47 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种深度学习辅助的物质定量分析方法，利用光源及驱动单元产生入射光波；利用光散射及物质作用单元与待测物质作用形成多模态散射光；利用多象限红外探测器通过N个独立光电探测芯片接收多模态散射光，并形成N个电压信号；利用智能分析单元对实时探测的N个电压信号以相同序列组成向量组，通过半监督型深度学习进行物质定量识别。本发明不受光谱分辨力局限、且无复杂通用光谱仪光谱结构实现了物质（混合气体和水污染物等）的高精度定量监测，同时采用半监督深度学习算法，有利于提高训练速度，节省硬件资源。
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公开(公告)号：CN115807219A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310102877.0
申请日：2023-02-13
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种光电薄膜材料制备控制系统及方法，包括：薄膜生长实时监测单元，通过至少两个波段光源，汇聚透镜和宽光波段光电探测器组成，其中，光源采用正弦波调制，通过分析至少两个波段光源发出光束在基片上生长过程中的薄膜反射后，被汇聚透镜汇聚到光电探测器，通过分析薄膜对特定波长的吸收和反射特性，来判断薄膜是否达到预设的吸收信号阈值和反射信号阈值；光电薄膜生长控制系统，通过薄膜生长实时监测单元连续采集薄膜对特定波长的吸收和反射特性，以及吸收强度信号，通过模糊PID控制器控制加热块温度，惰性气体流量，以达到既定材料单晶结构和薄膜厚度，保障薄膜材料生长的一致性。
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公开(公告)号：CN119984515A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510467392.0
申请日：2025-04-15
Applicant: 南昌大学
IPC: G01J4/04 , G01J9/00 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及光探测技术领域，尤其是涉及一种多维光信息探测方法及系统。包括获取多个目标光信号的参考光信息作为标记集、光电流响应矩阵作为信号集，建立多层感知器模型以输出多维光信息，根据相同随机种子函数，将上述数据集随机抽样分成训练集、测试集和验证集；对多层感知器模型进行训练，输出作为模型文件；采用验证集对训练的模型文件进行验证，得到的准确率大于第一阈值范围则为合格，否则采用新的随机种子函数重复上述步骤进行迭代模型训练及验证，直至准确率大于第一阈值范围。本发明不仅实现了对偏振、波长等多维光信息的高精度探测，而且显著提高了测量精度和数据处理效率，有效解决了传统探测系统仅能实现二维参数检测的局限性。
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公开(公告)号：CN116666291B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310947006.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种掩模预对准控制系统及方法，包括：粗调光源和精调光源，两光源分别发出不同光斑大小的准直光束通过合束光学元件形成同轴光束经过掩模预对准光机单元；掩模预对准光机单元，包括掩模预对准光路、掩模板和掩模位置调整运动单元、以及光束整形透镜组；多电极热电薄膜位置分析单元，根据不同光斑大小及位置的光束照射在多电极热电薄膜上，产生热电子扩散而形成多个电极上电压值组成的向量计算光斑位置；信号处理与控制单元，对所述光斑位置进行计算，并对光源和掩模位置调整运动单元进行控制，实现粗调和精调的控制。本发明采用粗调和精调模式，以及多电极大面积热电薄膜位置智能定位方法，大大提升了光刻机的良品率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN117110250B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311387558.5
申请日：2023-10-25
Applicant: 南昌大学
IPC: G01N21/47 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种深度学习辅助的物质定量分析方法，利用光源及驱动单元产生入射光波；利用光散射及物质作用单元与待测物质作用形成多模态散射光；利用多象限红外探测器通过N个独立光电探测芯片接收多模态散射光，并形成N个电压信号；利用智能分析单元对实时探测的N个电压信号以相同序列组成向量组，通过半监督型深度学习进行物质定量识别。本发明不受光谱分辨力局限、且无复杂通用光谱仪光谱结构实现了物质（混合气体和水污染物等）的高精度定量监测，同时采用半监督深度学习算法，有利于提高训练速度，节省硬件资源。
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公开(公告)号：CN115579402A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211232712.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 南昌大学
IPC: H01L31/0203 , H01L31/0216 , H01L31/0224 , H01L31/0232 , H01L31/0264 , H01L31/09
Abstract: 本发明公开了一种热电子效应的红外探测器，包括红外探测器件，管座，管帽，所述红外探测器件包括基底，铅盐半导体薄膜，金属导电电极，钝化层，金属反射层，所述红外探测器器件基底使用绝缘胶固定在管座中心，所述金属导电电极使用金属丝焊接到所述管座的管脚上。本发明结构简单，节省材料，可直接焊线，无需制冷能在室温下正常工作，且有利于大批量生产。
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公开(公告)号：CN119295860B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411805695.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/774 , H04N23/54 , H04N23/55 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/067 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及光学探测成像技术领域，尤其是涉及一种单像素成像方法及系统。包括获取光信号得到参考图像和目标光场信息并将其分别作为标记集和信号集，建立神经光场模型和特征提取网络；根据相同随机种子函数，将对应数据集，随机抽样分成训练集、测试集和验证集；以神经光场模型进行训练，经过训练得到损失函数的最小值小于设定阈值时，输出作为模型文件；采用验证集对训练的模型文件进行验证，得到准确率大于第一阈值范围则为合格，否则采用新的随机种子函数重复进行迭代模型训练及验证，本发明无复杂的光机结构和空间调制方式，可采用单像素传感器实现了物体的高精度成像，同时采用半监督深度学习算法，有利于提高训练速度，节省硬件资源。
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公开(公告)号：CN119295860A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411805695.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/774 , H04N23/54 , H04N23/55 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/067 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及光学探测成像技术领域，尤其是涉及一种单像素成像方法及系统。包括获取光信号得到参考图像和目标光场信息并将其分别作为标记集和信号集，建立神经光场模型和特征提取网络；根据相同随机种子函数，将对应数据集，随机抽样分成训练集、测试集和验证集；以神经光场模型进行训练，经过训练得到损失函数的最小值小于设定阈值时，输出作为模型文件；采用验证集对训练的模型文件进行验证，得到准确率大于第一阈值范围则为合格，否则采用新的随机种子函数重复进行迭代模型训练及验证，本发明无复杂的光机结构和空间调制方式，可采用单像素传感器实现了物体的高精度成像，同时采用半监督深度学习算法，有利于提高训练速度，节省硬件资源。
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