Номер части:
Журнал

Возможные пути усовершенствования системы обработки результатов когерентной спектроскопии



Науки и перечень статей вошедших в журнал:


DOI:
Дата публикации статьи в журнале:
Название журнала: Евразийский Союз Ученых, Выпуск: , Том: , Страницы в выпуске: -
Автор:
, ,
Автор:
, ,
Автор:
, ,
Анотация:
Ключевые слова:                     
Данные для цитирования: . Возможные пути усовершенствования системы обработки результатов когерентной спектроскопии // Евразийский Союз Ученых. Технические науки. ; ():-.





В настоящее время получили широкое распространение спектральные методы контроля параметров. К ним относятся: во-первых, акустооптическая спектроскопия  –  метод получения  спектральных данных, предназначенных для оценки спектрального распределения оптического излучения, позволяющего определять состав исследуемого  вещества. По сравнению с традиционными спектральными приборами, акустооптическая спектроскопия обладает целым рядом особенностей, которые позволяют  использовать в недоступных ранее областях измерений. В России разработан широкий спектр приборов [1] для различных методов анализа  и различных областей. Наибольшее применение технология получила в оборонной сфере, мониторинге окружающей среды и медицине [2].

Во вторых лазерная резонансная спектроскопия, к которой, например, относится спектроскопия комбинационного рассеивания [3].  В настоящее время, в течении ряда лет в МАТИ на базе двух кафедр «Приборостроения», «Системного анализа» и ОАО СЭРРЭТ разрабатывается также лазерный метод контроля наночастиц и патогенных организмов в воде и коллоидных растворах. Этот метод хорошо зарекомендовал себя, при разработке таких средств защиты как «Серебряный щит» и др.[4]

Методика контроля основана на комбинации люминесцентных методов и метода вынужденного рассеивания Мандельштамма-Бриллюэна (ВРМБ) [4].  Метод люминесценции позволяет получить спектр, который определяет зависимость интенсивности свечения на фиксированной частоте от частоты (или длины волны) возбуждающего света. При этом люминесценция исследуемых биологических составов лежит в области от 0,2 до 0,9 мкм., далее с увеличением длины волны люминесценция  слабеет. В этой же спектральной области находится паразитное свечение примесей содержащихся в воде и  коллоидных растворах [4]. В то время как ВРМБ наблюдается в ВК области, где отсутствует паразитное свечение [4].

Однако ограничением метода ВРМБ является отсутствие достаточной (пороговой) плотности излучения [4]. Необходимая (пороговая) плотность излучения достигается за счет комбинации лазерного излучения и излучения люминесценции от объекта. При этом концентрация патогенного организма является линейной функцией логарифма интенсивности стоксовой и анти стоксовой составляющих [4].

Развитие и внедрение  устройств на основе  когерентной спектроскопии в определенной степени сдерживается отсутствием адекватных методов и средств обработки информации, получаемой с этих приборов. Это связано с тем, что информация, поступаемся с этих приборов, отлична от  традиционных спектрограмм. Это отличие заключается в том, что  в результате измерения получаем узкополосные спектры в результате того, например в методе акустооптической спектроскопии используется  акустооптический фильтр,  представляющий собой принципиально новый класс спектральных оптических элементов, позволяет  получать определенные участки в спектральном диапазоне, в отличие от сплошного спектра, регистрируемыми классическими спектрометрами. В комбинированном методе ВРМБ, стоксовые и антистоксовые составляющие  также представляют узкополосный спектр. [4] Это диктует необходимость разработки специализированных методов обработки, отображения и хранения этой информации, нового программного обеспечения.

Программное обеспечение должно позволять, во-первых, сократить время и трудоемкость измерений, во-вторых, существенно расширять функциональные и аналитические возможности, а в целом обеспечивает более высокую экономическую эффективность использования прибора. Создание программного обеспечения существенно осложняется без информационной поддержки, основанной на специализированном языке описании сценариев обработки информации. Создание таких языков базируются на особенностях области обработки информации и могут быть реализованы в виде процедурного языка программирования.  Для данной предметной области [5] требуется  разрабатывать собственную информационную среду,  позволяющую в терминах конкретной области обрабатывать информацию. Особое внимание в данном вопросе следует уделить тому факту, что предметом преобразований будут не конкретные значения, а целые наборы дискретных данных, описывающих тот или иной спектр.  Более того, для получения результатов, удовлетворяющих определенной точностной оценке, стоит учитывать множество факторов, влияющих на результат — состояние окружающей среды, износ частей и элементов измерительного прибора, чистоту образцов. При анализе предметной области, связанной с обработкой информации, получаемой с установки спектроанализатора  было принято решение разрабатывать систему автоматизации, функциональные методы которой будут представлять  оболочку тех или иных функций математического аппарата, учитывающего все вышесказанные особенности предметной области, и функции общего действия, применимые к подобным последовательностям данных.

В настоящей работе разработано программное обеспечение, которое позволяет выполнять операции над спектральными данными (например, разлагать спектральное распределение по функциям Лоренца и Гаусса), определять максимальные значения и особые точки распределения, автоматически определять количество максимумов и расстояние между ними, получать суммарные и разностные большого количества распределения спектральных распределений и определять вероятностные характеристики, а также имеется встроенный язык обработки спектров. Это программное обеспечение необходимо для определения информативных параметров при распознавании объекта в исследуемых сложных смесях.

На рис. 1 представлен интерфейс  меню управления графиками, на котором видны основные возможности программы обработки спектров.

Предлагаемое программное обеспечение было применено для оценки выявления информативных параметров  сложных составов патогенных организмов.  на примере двух патогенов  E-coli   и шигеллы.  На  рис.  1 представлен типовой спектр одной из данных смесей, обработанный разработанным   программным обеспечением.

Обработка подобных сложных спектров позволила определить  погрешность значения одного из информативных параметров, разницы между основной модой и модой патогенного организма, определенного с помощью данного программного обеспечения. Было показано, что эта погрешность не превышает сотых долей процента для всех исследованных спектров и эта информация представляет серьезный интерес для разработки автоматизированного программного обеспечения приборов контроля.

Применение описанного подхода позволяет оперативно решать поставленные задачи, достигая высокую степень автоматизации и точности процесса интерпретации полученной информации, что значительно расширяет возможности, не прибегая к усложнению аппаратного комплекса или повышению требований к обслуживающему персоналу.

Выводы:

1  Проведен анализ предметной области, связанной с обработкой информации спектров, полученных методами когерентной спектроскопии, получаемой с установки спектроанализатора

2 Была разработана оболочка  функций математического аппарата, учитывающего все вышесказанные особенности предметной области, и функции общего действия, применимые к подобным последовательностям данных.

3 Разработано программное обеспечение, позволяющее обрабатывать распределения узкополосных спектров , полученных методами когерентной спектроскопии.

4 Проведена апробация программы на примере спектральных распределений сложных смесей патогенных организмов.

Список литературы:

  1. В.И. Пустовойт, В.Э.Пожар. Радиотехника и электроника, 1998, т.43, в.1, с.121-127. Управление характеристиками коллинеарного         акустооптического фильтра путем модуляции ультразвука.
  2. С.Н. Королев, А.А. Кучерявый, В.А. Мироненко, В.С. Суэтин. Исследование Земли из космоса, 1992, в.4, с.32. Опыт испытательной   аппаратуры «Трассер» для наблюдения океана из космоса.
  3. Amira C. Padilla-Jiménez William Ortiz-Rivera Carlos Rios-Velazquez Iris     Vazquez-Ayala Samuel P. Hernández-River Amira C. Padilla-Jiméne          Detection and discrimination of microorganisms on various substrates with   quantum cascade laser spectroscopy. Optical ngineering 53(6), 061611 (June       2014.
  4. T.Yu. Moguilnaya,1 P.V. Bobkov,2 and V.A. Tomilin 3 4 Monitoring toxicants      by stimulated Mandelstam-Brillouin scattering (SMBS) in a turbulent water        flow.          International  journal «Laser Physics», 2013, doi:10.1088/1742-  6596/414/1/12023.
  5. Шулепко Н.М. «Разработка программного обеспечения для обработки          информации с акусто — оптического прибора», 2014г. XL Гагаринские      чтения. Научные труды Международной молодёжной научной   конференции в 9 томах. Москва 7-11 апреля 2014г. М.:МАТИ, 2014. Т.4,        264с.[schema type=»book» name=»Возможные пути усовершенствования системы обработки результатов когерентной спектроскопии» author=»Шулепко Никита Михайлович, Шерышев Алексей Евгеньевич, Могильная Татьяна Юрьевна» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-04-21″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_ 28.03.2015_03(12)» ebook=»yes» ]
Список литературы:


Записи созданы 6778

Похожие записи

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх