基于卟啉化學傳感器的氣體檢測系統(tǒng)軟件研究.pdf

1、針對環(huán)境中氣體污染嚴重，氣體檢測和控制變得越來越重要的情況，開發(fā)了一種基于卟啉化學傳感器的的氣體檢測系統(tǒng)。依據(jù)卟啉與有機氣體反應會產(chǎn)生顏色變化的原理，采用CCD自動采集卟啉化學傳感器陣列與目標氣體在發(fā)生化學反應前后的圖片，運用圖像處理技術(shù)獲得目標氣體的特征信息，并結(jié)合合適的模式識別算法實現(xiàn)對目標氣體的檢測。應用該系統(tǒng)對常見的9種VOCs和氨氣進行檢測，實驗表明了其在VOCs的定性和氨氣的定量檢測識別的有效性。文章主要研究氣體檢測系統(tǒng)的上

2、位機軟件系統(tǒng)和模式識別方法，完成了以下幾個方面的研究工作：
　　 ① 實現(xiàn)了信號采集功能：包括圖像信號的采集，分為手動采集和自動采集兩種模式；反應氣室溫度、濕度、流量的實時采集和顯示。
　　 ② 實現(xiàn)了信號處理分析功能：針對兩種圖像采集模式，信號處理分為單張反應前后圖像處理和序列圖像處理兩種模式。單張反應前后圖像處理包括反映前后圖片的打開，同時或單獨旋轉(zhuǎn)、剪切、自動處理、結(jié)果打印等功能。
　　 ③ 具體的圖像自動

3、處理算法上，針對卟啉化學傳感陣列芯片的特點，實現(xiàn)了圖像的濾波、灰度化、基于投影的自動網(wǎng)格劃分、敏感點區(qū)域分割和識別、特征信息提取和傳感器陣列芯片可視化顯示等。
　　 ④ 運用該系統(tǒng)對常見的9種VOCs進行了檢測，圖像處理結(jié)果證明了該系統(tǒng)在對其進行定性和定量識別方面的作用。
　　 ⑤ 運用該系統(tǒng)對4種不同濃度的NH3進行了檢測，結(jié)合PCA提取了兩種不同的特征向量，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡對這4個濃度進行了識別，