光電檢測技術 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《光電檢測技術》係統介紹瞭光電檢測技術的基本概念，各類光電器件的工作原理、特性和典型應用等。主要內容包括：光的度量、發光器件、光電導探測器的應用、結型光電探測器的應用、光電倍增管的應用及光電成像器件的應用。
　　《光電檢測技術》包括較多的光電檢測技術應用項目，可以用於項目製教學。《光電檢測技術》將理論與實踐相融閤，既係統闡述瞭光電檢測技術的基本概念和基本知識，又加強瞭其實踐應用的描述和分析。
　　《光電檢測技術》可作為高職高專院校、成人高校、民辦高校及本科院校舉辦的二級職業技術學院光電子專業、檢測技術及應用等相關專業的教學用書，並可作為社會從業人士的業務參考書及培訓用書。

內頁插圖

目錄

第1章 光的度量
1．1 輻射度量
1．2 光度的基本物理量
1．3 光度量基本定律
1．4 照度計與亮度計
1．4．1 照度計
1．4．2 亮度計
習題

第2章 發光器件
2．1 發光二極管
2．1．1 發光二極管的發光機理
2．1．2 發光二極管的結構與分類
2．1．3 發光二極管的特性
2．1．4 白光LED
2．1．5 發光二極管的簡單檢測
2．1．6 發光二極管的應用
2．2 激光器
2．2．1 激光工作原理
2．2．2 激光器的結構
2．2．3 激光的特性
2．2．4 激光的應用
習題

第3章 光電導探測器的應用
3．1 光電導探測器的工作原理
3．2 光敏電阻的結構及分類
3．2．1 光敏電阻的結構
3．2．2 光敏電阻的分類
3．3 光敏電阻的特性
3．3．1 光敏電阻特性的測試電路
3．3．2 光敏電阻的光電特性
3．3．3 光敏電阻的光譜特性
3．3．4 光敏電阻的頻率特性
3．3．5 光敏電阻的伏安特性
3．3．6 光敏電阻的前曆效應
3．4 光敏電阻的應用
3．4．1 光敏電阻應用的注意事項
3．4．2 光敏電阻應用實例
習題

第4章 結型光電探測器的應用
4．1 結型半導體光伏效應
4．1．1 半導體PN結
4．1．2 光照下的半導體PN結——光伏效應
4．2 光電池
4．2．1 光電池的結構與原理
4．2．2 光電池的特性
4．2．3 光電池在太陽能利用中的應用
4．2．4 光電池在光電檢測中的應用
4．3 光電二極管
4．3．1 光電二極管的結構與原理
4．3．2 光電二極管的特性
4．3．3 光電二極管的簡易檢測
4．3．4 光電二極管在光電檢測與控製中的應用
4．4 光電三極管
4．4．1 光電三極管的結構與工作原理
4．4．2 光電三極管的特性
4．4．3 光電三極管的簡易檢測
4．4．4 光電三極管的應用
4．5 光電開關與光電耦閤器
4．5．1 光電開關
4．5．2 光電耦閤器
4．6 光電位置探測器
4．6．1 象限探測器
4．6．2 PSD位置探測器
習題

第5章 光電倍增管的應用
5．1 光電倍增管的工作原理
5．1．1 光電發射效應
5．1．2 光電倍增管的工作原理
5．1．3 光電信增管的組成
5．2 光電倍增管的主要參量與特性
5．3 光電倍增管的應用
5．3．1 光電倍增管供電電路
5．3．2 光電倍增管供電電路的高壓穩壓源
5．3．3 光電倍增管信號的放大
5．3．4 光電倍增管使用注意事項
5．3．5 光電倍增管的應用實例
習題

第6章 光電成像器件的應用
6．1 CCD圖像傳感器
6．1．1 CCD的結構與工作原理
6．1．2 CCD的特性
6．1．3 CCD圖像傳感器的類型及形式
6．1．4 CCD圖像傳感器的應用
6．2 CMOS圖像傳感器
6．3 變像管與像增強管
6．3．1 變像管
6．3．2 圖像增強管
習題
參考文獻

探尋材料世界的微觀律動：高光譜成像技術在物質分析中的前沿應用 簡介 在物質科學、環境監測、食品安全以及生物醫學等眾多領域，我們都迫切需要一種能夠深入洞察物質內部細微成分和結構，且非侵入式的分析手段。傳統的光譜分析技術雖然取得瞭長足的進步，但往往受限於空間分辨率和信息維度，難以全麵捕捉材料的復雜性和異質性。近年來，高光譜成像技術以其獨特的數據獲取方式——同時獲取目標物體的空間信息和連續的光譜信息，為我們打開瞭一扇全新的觀察窗口。它不僅能“看見”物體，更能“讀懂”物體，揭示其隱藏的化學指紋和物理特性。 本書將聚焦於高光譜成像技術在物質分析領域的最新發展和應用。我們不再局限於單一維度的光譜信息，而是將空間維度與光譜維度深度融閤，構建齣“數據立方體”。這個數據立方體如同一個三維的“X光片”，每一層代錶一個窄帶的反射或透射光譜，而每一個像素點則承載著該空間位置上豐富的物質成分信息。通過對海量光譜數據的智能處理和分析，我們可以實現對物質的精確識彆、定量評估以及空間分布的精細描繪，極大地拓展瞭我們理解和利用物質世界的能力。 第一章：高光譜成像技術原理與係統構成 本章將深入剖析高光譜成像技術的理論基礎。我們將從光的本質齣發，闡述不同物質與光相互作用的物理原理，包括吸收、反射、透射、散射等現象，以及它們如何形成獨特的“光譜特徵”。在此基礎上，我們將重點介紹高光譜成像的核心技術：光譜分離與空間成像的耦閤。 光譜分離技術：我們將詳細介紹主流的光譜分離方法，包括基於棱鏡或光柵的光學分光技術（如推掃式、凝視式成像儀的工作原理），以及基於濾光片陣列的成像技術。我們將探討不同方法的優缺點、適用場景，以及在實際應用中麵臨的挑戰，如分辨率、信噪比、雜散光等問題。 空間成像技術：介紹相機、傳感器、鏡頭等關鍵成像組件，以及它們在高光譜成像係統中的作用。我們將探討不同類型的傳感器（如CCD、CMOS）在高光譜數據采集中的性能錶現，以及鏡頭設計對成像質量的影響。 係統集成與校準：深入分析一個完整的高光譜成像係統的組成部分，包括光源、光學係統、光譜儀、探測器、數據采集與處理單元等。我們將詳細講解係統集成時需要考慮的關鍵因素，以及精確的係統校準對於獲得高質量光譜數據的必要性。這包括輻射定標、光譜定標、幾何校準等內容，並提供實際操作的指導。 第二章：高光譜數據預處理與特徵提取 獲取的高光譜數據往往包含噪聲、散射效應以及不同探測器響應的差異，因此，高效且魯棒的數據預處理是進行後續分析的關鍵。本章將詳述一係列先進的數據預處理方法。 噪聲抑製與去除：介紹多種信號處理技術，如平滑濾波（Savitzky-Golay、移動平均）、小波變換、主成分分析（PCA）降噪等，用於有效去除隨機噪聲和係統噪聲，提升光譜數據的信噪比。 輻射定標與大氣校正：講解如何將原始的傳感器響應值轉換為具有物理意義的反射率或透射率。對於遙感應用，我們將重點介紹大氣校正技術，去除大氣散射和吸收對地物光譜信息的影響，獲得真實的地麵光譜。 光譜展開與歸一化：討論如何處理不同光譜響應範圍或強度差異。光譜展開技術（如一階或二階導數）可以突齣光譜麯綫的細節特徵，而歸一化技術則有助於消除儀器和環境變化帶來的影響，便於光譜麯綫的比較和分析。 特徵提取：介紹從海量光譜數據中提取具有代錶性信息的技術。這包括： 主成分分析（PCA）：一種經典的降維技術，用於提取數據中的主要變異成分，減少數據冗餘，提高計算效率。 獨立成分分析（ICA）：用於分離混閤在一起的獨立信號源，在識彆特定物質的光譜指紋時具有獨特優勢。 光譜指數（Spectral Indices）：針對特定物質或現象，構建的數學運算組閤，如植被的NDVI，用於快速識彆和量化特定目標。 連續介數（Continuum Removal）：用於消除光譜麯綫的連續背景，突齣吸收或反射特徵峰。 微分光譜（Derivative Spectroscopy）：通過計算光譜的一階或二階導數，增強光譜細節，減弱寬泛吸收的影響。 第三章：高光譜數據分類與識彆算法 識彆和區分不同物質是高光譜成像技術的關鍵應用之一。本章將深入探討用於高光譜數據分類和識彆的各種算法。 基於光譜相似度的分類： 最小距離法（Minimum Distance）：一種簡單有效的基於歐氏距離的分類方法。 最大似然法（Maximum Likelihood）：一種統計學方法，基於類彆的概率分布進行分類。 光譜角度映射（Spectral Angle Mapper, SAM）：通過計算像素光譜與參考光譜之間的角度來度量相似度。 基於機器學習的分類： 支持嚮量機（SVM）：在處理高維數據和非綫性分類問題上錶現優異。 隨機森林（Random Forest）：集成學習方法，通過構建多棵決策樹進行投票分類，魯棒性強。 神經網絡與深度學習： 多層感知機（MLP）：基礎的神經網絡模型。 捲積神經網絡（CNN）：特彆適用於從高光譜圖像的空間-光譜特徵中學習。 循環神經網絡（RNN）：在處理光譜序列信息時具有優勢。 注意力機製（Attention Mechanisms）：提升模型對光譜信息的關注度。 混閤像元分解：分析單個像元包含多種物質的情況，並估計各組分的豐度。我們將介紹綫性混閤模型（LMM）和非綫性混閤模型（NLMM）。 異常檢測：在沒有先驗知識的情況下，識彆與背景光譜顯著不同的異常區域。 第四章：高光譜成像技術的應用實例 本章將展示高光譜成像技術在不同領域的實際應用，強調其解決現實世界問題的能力。 遙感與環境監測： 土地覆蓋與土地利用分類：精確繪製地圖，監測城市擴張、森林砍伐、濕地變化等。 農作物健康監測與産量預測：識彆作物病蟲害、營養缺乏，預測産量，優化農業生産。 水體質量評估：監測水體富營養化、懸浮物含量、藻類爆發等。 汙染源識彆與監測：檢測大氣汙染物、土壤汙染物、油汙等。 食品安全與質量控製： 食品成分分析與鑒彆：檢測食品中的添加劑、汙染物、摻假物質，如肉類成分識彆、榖物質量評估。 水果蔬菜成熟度與新鮮度評估：通過光譜特徵判斷果實的成熟度和保質期。 農藥殘留檢測：非破壞性地檢測農産品上的農藥殘留。 生物醫學應用： 組織病理學分析：無損地識彆癌變組織、檢測生物標記物。 藥物成分分析與分布監測：評估藥物在體內的吸收和分布情況。 傷口愈閤與皮膚疾病診斷：通過光譜信息評估傷口愈閤過程或診斷皮膚病變。 工業檢測與材料分析： 礦産資源勘探與分類：識彆不同礦石成分，輔助勘探工作。 文物保護與考古：無損分析文物顔料、材料成分，輔助修復和鑒定。 塑料與高分子材料的識彆與分類：在迴收利用領域，快速識彆不同種類的塑料。 第五章：高光譜數據分析的挑戰與未來展望 盡管高光譜成像技術取得瞭顯著進展，但仍麵臨一些挑戰，同時也展現齣廣闊的發展前景。 數據體量巨大與計算效率：高光譜數據立方體包含瞭海量信息，如何高效地存儲、管理和處理這些數據是重要課題。 模型泛化能力與魯棒性：如何在不同環境、不同傳感器下，保證算法的泛化能力和魯棒性。 高光譜成像係統的成本與便攜性：目前高光譜係統的成本較高，如何開發更經濟、更便攜的係統是推動其廣泛應用的關鍵。 多源數據融閤：如何有效地將高光譜數據與其他類型的數據（如高光譜、熱紅外、激光雷達等）進行融閤，以獲取更全麵的信息。 實時處理與應用：在一些領域，如工業在綫檢測、自動駕駛，需要實現高光譜數據的實時處理和分析。 智能化算法的發展：隨著人工智能技術的進步，將有更多先進的機器學習和深度學習模型被應用於高光譜數據分析。 新的光譜探測技術：新型光譜探測器和成像技術的齣現，將進一步提升高光譜成像的性能和應用範圍。 本書旨在為讀者提供一個全麵深入的視角，理解高光譜成像技術如何以前所未有的方式揭示物質世界的奧秘。通過掌握這些先進的技術和方法，我們能夠更準確、更高效地分析和利用物質，為科學研究、工業生産和社會發展帶來新的突破。