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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114034653B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202111362939.9
申请日：2021-11-17
Applicant: 清华大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了属于激光吸收光谱技术、计算机层析成像技术及机器学习技术领域的基于深度学习的波长调制吸收光谱层析重建系统。数据采集系统产生低频扫描信号和高频调制信号作用至激光控制器，L个激光器产生激光通过多路复用器耦合后，再经过分束器进行分束，分束后的激光经过准直器进入燃烧流场测量区域；数据采集装置采集探测器接收的燃烧流场测量区域中的光信号并进行锁相信号提取和低通滤波，得到不同投影路径处每条吸收谱线所对应的归一化二次谐波值，通过卷积神经网络进行层析反演重建，得到燃烧二维温度场及组分浓度场。本发明可进一步推动高精度、实时性的二维重建测量在实际燃烧环境中的应用。
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公开(公告)号：CN114034653A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111362939.9
申请日：2021-11-17
Applicant: 清华大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了属于激光吸收光谱技术、计算机层析成像技术及机器学习技术领域的基于深度学习的波长调制吸收光谱层析重建系统。数据采集系统产生低频扫描信号和高频调制信号作用至激光控制器，L个激光器产生激光通过多路复用器耦合后，再经过分束器进行分束，分束后的激光经过准直器进入燃烧流场测量区域；数据采集装置采集探测器接收的燃烧流场测量区域中的光信号并进行锁相信号提取和低通滤波，得到不同投影路径处每条吸收谱线所对应的归一化二次谐波值，通过卷积神经网络进行层析反演重建，得到燃烧二维温度场及组分浓度场。本发明可进一步推动高精度、实时性的二维重建测量在实际燃烧环境中的应用。
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公开(公告)号：CN112229827B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010926773.8
申请日：2020-09-07
Abstract: 本发明公开了一种实时的多光谱层析拍摄方法和装置，属于计算机视觉领域。本发明方法的具体步骤包括：首先脉冲激光器产生一定频率的脉冲激光，诱导待分析物层析面上的相关组分产生荧光；接着，在与激光器相同的触发信号下，利用棱镜掩膜式拍摄系统拍摄待分析物层析面上采样点的光谱数据；最后通过光谱重建算法重建出实时的多光谱层析数据。本发明装置包括激光光路和棱镜掩膜式拍摄系统。本发明在光谱层析的基础上能够实现实时的效果，从而能够同时满足光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。
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公开(公告)号：CN113607687A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111091111.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于气体吸收光谱的单端漫反射多组分测量系统，包括用于控制多个激光器产生激光并进行耦合的高精度显微物镜耦合单元；用于对经高精度显微物镜耦合单元的多个激光进行全光纤化的多合一光纤束单元；用于对经多合一光纤束单元光纤化的激光的光路进行控制的壁面单端漫反射单元；用于接收经壁面单端漫反射单元的光并进行分析，从而实现对待测区域内的介质的多组分测量的极弱光强信号接收单元。本发明提高了在极端复杂环境中，多组分吸收光谱测量系统的集成度、稳定性、抗振动性及检测下限，同时为中红外激光器件在实际复杂测量环境的应用与推广提供新的解决方案。
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公开(公告)号：CN112229827A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010926773.8
申请日：2020-09-07
Abstract: 本发明公开了一种实时的多光谱层析拍摄方法和装置，属于计算机视觉领域。本发明方法的具体步骤包括：首先脉冲激光器产生一定频率的脉冲激光，诱导待分析物层析面上的相关组分产生荧光；接着，在与激光器相同的触发信号下，利用棱镜掩膜式拍摄系统拍摄待分析物层析面上采样点的光谱数据；最后通过光谱重建算法重建出实时的多光谱层析数据。本发明装置包括激光光路和棱镜掩膜式拍摄系统。本发明在光谱层析的基础上能够实现实时的效果，从而能够同时满足光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。
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