CN104914072A - 一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 - Google Patents
一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104914072A CN104914072A CN201510231644.6A CN201510231644A CN104914072A CN 104914072 A CN104914072 A CN 104914072A CN 201510231644 A CN201510231644 A CN 201510231644A CN 104914072 A CN104914072 A CN 104914072A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detection method
- porous silicon
- refractive index
- micro
- reflectivity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 229910021426 porous silicon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 53
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000000018 DNA microarray Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 239000004038 photonic crystal Substances 0.000 title claims abstract description 14
- 238000002493 microarray Methods 0.000 claims abstract description 42
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 229910021421 monocrystalline silicon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 9
- 238000001259 photo etching Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000000623 plasma-assisted chemical vapour deposition Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 15
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 15
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims description 9
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 5
- 239000013078 crystal Substances 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 4
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 239000004606 Fillers/Extenders Substances 0.000 claims description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 239000008151 electrolyte solution Substances 0.000 claims description 3
- 239000004005 microsphere Substances 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 229910052581 Si3N4 Inorganic materials 0.000 abstract 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000002189 fluorescence spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- CPBQJMYROZQQJC-UHFFFAOYSA-N helium neon Chemical compound [He].[Ne] CPBQJMYROZQQJC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000000155 melt Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- NHDHVHZZCFYRSB-UHFFFAOYSA-N pyriproxyfen Chemical compound C=1C=CC=NC=1OC(C)COC(C=C1)=CC=C1OC1=CC=CC=C1 NHDHVHZZCFYRSB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,所述测量方法包括以下步骤: S1、通过等离子体增强化学气相沉积法将Si3N4沉积在P型单晶硅上,用标准的光刻工艺制备出8*8的微阵列器件;S2、在黑暗和常温环境下对所述微阵列器件进行电化学腐蚀,所述微阵列器件中每个圆形单元为多孔硅微腔;S3、将所述多孔微腔连接至所述微阵列器件的表面光学特性的检测光路;S4、所述检测光路测量所述微阵列器件表面的反射率,然后将所述反射率的变化转变成数字图像中对应区域亮度的变化,分析所述对应区域亮度变化所对应的数字图像的灰度级,检测到高灵敏度的折射率。
Description
技术领域
本发明涉及生物传感器领域,具体地,涉及一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法。
背景技术
生物传感器是一类特殊形式的传感器,由生物分子识别元件与各类物理、化学换能器组成,用于各种生命物质和化学物质的分析和检测。生物传感器融生物学、化学、物理学、信息科学及相关技术于一体,已经发展成为一个十分活跃的研究领域。
多孔硅作为基底材料用于生物检测已经被广泛的作为实验研究和应用。多孔硅通过电化学腐蚀的时候交替使用不同电流,可以制备出各种多孔硅多层结构,电化学腐蚀技术配合光刻等技术还可以制备出多孔硅波导、多孔硅光栅等各种结构。无论哪种类型的多孔硅生物传感器归根到底原理都是生物分子进入了多孔硅层的多孔结构后增大了多孔硅层的折射率,折射率增大的多少和进入生物分子的多少有关,因此利用多孔硅层的折射率的改变,就可以通过计算机模拟加入生物的实验。
目前报道的基于多孔硅微腔的生物传感器很多,检测方法包括:反射光谱的检测和拉曼、荧光光谱的检测。
多孔硅是一种优良的生物材料,其比表面积大、生物亲和性好、能形成多种光子晶体结构,在生物传感领域具有很好的应用。目前已报道的各种多孔硅生物传感器,主要有基于折射率变化和荧光变化的两类传感器,其中基于折射率变化的生物传感器具有免标记的优点。结合多孔硅光子晶体技术,基于折射率变化检测的生物传感器可以获得极高的检测灵敏度。在生物芯片研究领域,具有布拉格结构的多孔硅传感器阵列已应用于生物传感。这类阵列因需要通过光谱仪逐一分析每一个单元的折射率的变化,很难应用于高通量、快速的生物检测。
因此,需要提供一种生物芯片的检测方法,可以实现快速、实时并且高灵敏度的生物测量。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,实现了对生物传感器阵列或生物芯片免标记、并行、快速、实时的高灵敏度折射率的测量。
一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,所述检测方法包括以下步骤:
S1、通过等离子体增强化学气相沉积法将Si3N4沉积在P型单晶硅上, 用标准的光刻工艺制备出8*8的微阵列器件;
S2、在黑暗和常温环境下对所述微阵列器件进行电化学腐蚀, 所述电化学腐蚀完成后,所述微阵列器件中每个圆形单元为多孔硅微腔;
S3、将所述多孔微腔连接至所述微阵列器件的表面光学特性的检测光路;
S4、所述检测光路测量所述微阵列器件表面的反射率,然后将所述反射率的变化转变成数字图像中对应区域亮度的变化,分析所述对应区域亮度变化所对应的数字图像的灰度级,检测到高灵敏度的折射率。
优选地,所述P型单晶硅晶向为100,电阻率为0.03Ω·cm,厚度为400μm,所述Si3N4膜厚度为1.5μm。
优选地,所述每个圆形单元表面为直径为300nm、间距为200nm的单晶硅。
优选地,所述电化学腐蚀包括两个腐蚀步骤:电解抛光和形成多孔硅微腔结构。
优选地,所述电解抛光用的电解液为体积比为1:1的浓度为40%的氢氟酸和浓度≥99%的酒精混合液。
优选地,所述光学检测电路为光源通过光阑,经过两个透镜进行准直扩束,再经过另一个光阑时,控制光斑大小,最后经过半透半反镜到达微阵列表面。
优选地,所述折射率变化的量程范围为0到0.01。
优选地,所述圆形单元都是含缺陷态的一维多孔硅光子晶体,由两个完全对称的布拉格反射镜和中间的法布里-珀罗谐振腔构成。
优选地,所述布拉格反射镜由低孔隙率层和高孔隙率层交替堆叠构成,分别对应于高折射率和低折射率的区域。
本发明的技术方案具有以下有益效果:
本发明提供一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,这种方法利用微阵列的光学特性,通过测量阵列单元反射率变化来得到单元有效折射率的变化,用数字图像将阵列每一单元反射率变化的测量转化为图像对应区域亮度(平均灰度级)变化的分析,该方法非常适合与生物传感器阵列或生物芯片,实现了对生物传感器阵列或生物芯片免标记、并行、快速、实时的高灵敏度折射率的测量。
附图说明
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1为本发明微阵列表面的扫描电子显微镜图;
图2为本发明多孔硅微腔的缺陷态波长处于633nm的反射谱图;
图3为本发明多孔硅微腔的微阵列表面光学特性的检测光路图;
图4为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的反射率变化 R与折射率变化n之间的关系图;
图5为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化10-3时,R 与λ之间的关系图;
图6为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的透射波长为633nm和折射率变化0.01后,透射波长为638nm的反射谱图;
图7为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化0.01前的数字图像所显示的亮度;
图8为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化0.01后的数字图像所显示的亮度。
具体实施方式
为了清楚了解本发明的技术方案,将在下面的描述中提出其详细的结构。显然,本发明实施例的具体施行并不足限于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的优选实施例详细描述如下,除详细描述的这些实施例外,还可以具有其他实施方式。
本发明提供一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,所述检测方法包括以下步骤:
S1、结合图1,图1为本发明微阵列表面的扫描电子显微镜图。通过等离子体增强化学汽相沉积法(PECVD)将Si3N4沉积在晶向为<100>,电阻率为0.03Ω·cm,厚度为400μm的P型单晶硅上,Si3N4膜厚度为1.5μm,然后利用标准的光刻工艺,制备出8×8的微阵列器件,微阵列中每个圆形单元表面为单晶硅,其直径为300nm,间距为200nm。除圆形单元外的其它区域都覆盖着Si3N4膜。
S2、制备多孔硅微腔,在黑暗和常温环境下对所述微阵列器件进行电化学腐蚀, 电化学腐蚀包括两个腐蚀步骤:电解抛光和多孔硅微腔结构的形成。体积比为1:1的氢氟酸(浓度为40%)和酒精(浓度≥99%)的混合液作为电解液。对微阵列进行电解抛光,电流密度为450mA/cm2,得到一个14μm的微室;在得到的微室上进行多孔硅微腔的腐蚀,折射率为1.58的多孔硅层,电流密度为60mA/cm2,厚度为100nm;折射率为1.13的多孔硅层,电流密度为110mA/cm2,厚度为140nm;缺陷层,电流密度为110mA/cm2,厚度为560nm。介质层的总数为25层。多孔硅微腔的缺陷态波长即光透射波长位于633nm,结合图2,图2为本发明多孔硅微腔的缺陷态波长处于633nm的反射谱图。曲线200表示本发明多孔硅微腔的缺陷态波长与反射率之间的变化关系。电化学腐蚀完成后,微阵列中每个圆形单元成为多孔硅微腔,其它区域仍覆盖有Si3N4膜,缺陷层厚度为560nm,整个多孔硅微腔厚度为3.3μm。
阵列的每一个单元都是含缺陷态的一维多孔硅光子晶体,这种结构是由两个完全对称的布拉格反射镜和中间的法布里-珀罗谐振腔构成,布拉格反射镜由低孔隙率层和高孔隙率层交替堆叠构成,分别对应于高折射率和低折射率的区域。布拉格反射镜与缺陷层的光学厚度满足以下关系:
( 1 )
( 2 )
其中dH,和分别是高折射率层,低折射率层和缺陷层的厚度;,和分别是两个对称分布的布拉格反射镜的高、低折射率和缺陷层的折射率。
S3、将所述多孔微腔连接至所述微阵列器件的表面光学特性的检测光路;结合图3,图3为本发明多孔硅微腔的微阵列表面光学特性的检测光路图。图3中用氦氖激光器作光源306,激光通过光阑300,经过两个透镜301和302进行准直扩束,经过光阑303时,控制光斑大小,再经过半透半反镜304到达微阵列S表面,经过透镜305进入图像采集307中进行采集图像。
S4、所述检测光路测量所述微阵列器件表面的反射率,然后将所述反射率的变化转变成数字图像中对应区域亮度的变化,分析所述对应区域亮度变化所对应的数字图像的灰度级,检测到高灵敏度的折射率。
下面给出在0°入射情况下,通过测量阵列单元表面反射率的变化来确定单元内折射率变化的方法。当折射率增加0.0001时,通过转移矩阵法可以算出,其光子晶体缺陷态对应的透射波长633nm将发生红移,因此对633nm的入射光,其反射率将增加。通过理论计算可以得到反射率变化R和折射率变化n之间的关系,如图4所示, 图4为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的反射率变化R与折射率变化n之间的关系,曲线400为具体变化趋势。
由图4我们可以看出,当阵列单元折射率发生变化时,其反射率将会发生明显变化,上述方法可用来测量因多孔硅各层孔洞中生物分子发生反应所引起有的效折射率的变化,具有极高的灵敏度。例如被测的折射率变化10-3时,其反射率变化R为0.11,缺陷态波长变化λ为0.52nm。用测量反射率法测量折射率的灵敏度取决于激光源的稳定性和光探测器的灵敏度。参照图5,图5为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化10-3时,R 与λ之间的关系图,曲线500为折射率变化变化前,曲线501为折射率变化变化后。
反射率测量法与光谱测量法相比,具有极大的优势。对于微阵列来说,用光谱法不能并行测量每一单元的波长变化。若逐一测量每一单元的波长变化,很难完成。特别对高密度的阵列,即使逐一测量也无法进行。而对于微阵列各个单元反射率变化的测量,可转变成数字图像中对应区域亮度变化的测量。采用数字图像呈现整个阵列区域,每一微腔单元的亮度就是该图像区域的平均灰度级。用图像处理软件分析每一单元的亮度(反射率)变化,从而实现快速、实时且并行的高灵敏度折射率测量。
用本阵列测量折射率变化的量程范围大致为0到0.01。参照图6, 图6为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的透射波长为633nm和折射率变化0.01后,透射波长为638nm的反射谱图。图6给出了透射波长分别为633nm和638nm的反射谱图,曲线600为波长为633nm的反射普,曲线601为波长为638nm的反射普。从图中可以看出,当λ=5nm时,透射波长由633nm移至638nm处,反射率达到0.96。经过计算可得,对应的折射率变化为0.01。我们可以用多孔硅微腔阵列结合反射率测量法,应用于因生物分子发生反应所产生的折射率变化的检测。图7和图8给出了阵列所有单元折射率变化0.01时,用数字图像所显示的亮度变化情况,图7为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化0.01前的数字图像所显示的亮度;图8为本发明多孔硅微腔的微阵列单元的折射率变化0.01后的数字图像所显示的亮度。
对阵列的每一单元区域的折射率变化进行的检测,可通过对数字图像每一单元区域的平均灰度级变化的分析来完成,并且具有极高的检测灵敏度。从图4可知,当单元折射率增加10-4时,反射率将增加2%,对应的图像平均灰度级将减小。由于数字图像的灰度级为256,灰度级减小1级,变化率为0.4%。因激光器不稳定造成激光功率波动而产生对测量结果的影响,可通过对阵列中折射率不变化区域的图像灰度级变化的检测,予以消除。因此通过分析数字图像灰度级的变化,可达到高灵敏度的折射率变化检测,也即实现了基于折射率变化的生物芯片的高灵敏度检测。而且这种检测是免标记、并行、快速和实时的。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的权利要求保护范围之内。
Claims (9)
1.一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法,其特征在于,所述检测方法包括以下步骤:
S1、通过等离子体增强化学气相沉积法将Si3N4沉积在P型单晶硅上, 用标准的光刻工艺制备出8*8的微阵列器件;
S2、在黑暗和常温环境下对所述微阵列器件进行电化学腐蚀, 所述电化学腐蚀完成后,所述微阵列器件中每个圆形单元为多孔硅微腔;
S3、将所述多孔微腔连接至所述微阵列器件的表面光学特性的检测光路;
S4、所述检测光路测量所述微阵列器件表面的反射率,然后将所述反射率的变化转变成数字图像中对应区域亮度的变化,分析所述对应区域亮度变化所对应的数字图像的灰度级,检测到高灵敏度的折射率。
2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述P型单晶硅晶向为100,电阻率为0.03Ω·cm,厚度为400μm,所述Si3N4膜厚度为1.5μm。
3.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述每个圆形单元表面为直径为300nm、间距为200nm的单晶硅。
4.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述电化学腐蚀包括两个腐蚀步骤:电解抛光和形成多孔硅微腔结构。
5.根据权利要求4所述的检测方法,其特征在于,所述电解抛光用的电解液为体积比为1:1的浓度为40%的氢氟酸和浓度≥99%的酒精混合液。
6.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述光学检测电路为光源通过光阑,经过两个透镜进行准直扩束,再经过另一个光阑时,控制光斑大小,最后经过半透半反镜到达微阵列表面。
7.根据权利要求1-6任意一项权利要求所述的检测方法,其特征在于,所述折射率变化的量程范围为0到0.01。
8.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述圆形单元都是含缺陷态的一维多孔硅光子晶体,由两个完全对称的布拉格反射镜和中间的法布里-珀罗谐振腔构成。
9.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述布拉格反射镜由低孔隙率层和高孔隙率层交替堆叠构成,分别对应于高折射率和低折射率的区域。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510231644.6A CN104914072B (zh) | 2015-05-08 | 2015-05-08 | 一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510231644.6A CN104914072B (zh) | 2015-05-08 | 2015-05-08 | 一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104914072A true CN104914072A (zh) | 2015-09-16 |
CN104914072B CN104914072B (zh) | 2018-12-11 |
Family
ID=54083326
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510231644.6A Expired - Fee Related CN104914072B (zh) | 2015-05-08 | 2015-05-08 | 一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104914072B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106053390A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-10-26 | 燕山大学 | 含吸收介质石墨烯的表面缺陷腔光子晶体折射率传感器 |
CN108931510A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-12-04 | 新疆大学 | 多孔硅荧光生物传感器的检测方法 |
CN109100308A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-12-28 | 江苏大学 | 一种基于布洛赫表面波的多孔硅生物传感器及其设计方法 |
CN110243286A (zh) * | 2019-06-30 | 2019-09-17 | 深南电路股份有限公司 | 一种背钻偏移检测装置及图像获取装置 |
CN111551517A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-18 | 浙江省农业科学院 | 一种蔬菜农药残留检测装置及方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013170377A1 (en) * | 2012-05-12 | 2013-11-21 | Khorasaninejad Mohammadreza | Structural colorimetric sensor |
CN104034693A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-09-10 | 新疆大学 | 一种基于反射光强的多孔硅微腔生物传感器检测生物分子的方法 |
CN104406936A (zh) * | 2014-11-17 | 2015-03-11 | 新疆大学 | 一种基于多孔硅的阵列生物芯片及其制备方法和应用 |
CN104535502A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-22 | 新疆大学 | 一种基于多孔硅的高血压血清学的检测方法 |
-
2015
- 2015-05-08 CN CN201510231644.6A patent/CN104914072B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013170377A1 (en) * | 2012-05-12 | 2013-11-21 | Khorasaninejad Mohammadreza | Structural colorimetric sensor |
CN104034693A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-09-10 | 新疆大学 | 一种基于反射光强的多孔硅微腔生物传感器检测生物分子的方法 |
CN104406936A (zh) * | 2014-11-17 | 2015-03-11 | 新疆大学 | 一种基于多孔硅的阵列生物芯片及其制备方法和应用 |
CN104535502A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-22 | 新疆大学 | 一种基于多孔硅的高血压血清学的检测方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
DHARMALINGAM M.等: "Porous silicon based Bragg reflectors and Fabry-Perot interference", 《SILICON PHOTONICS》 * |
LLARIA REA等: "Fabrication and characterization of a porous silicon based microarray", 《JOURNAL OF APPLIED PHYSICS》 * |
PETER Y. LI等: "A new method for label-free imaging of biomolecular interactions", 《SENSORS AND ACTUATORS B.》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106053390A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-10-26 | 燕山大学 | 含吸收介质石墨烯的表面缺陷腔光子晶体折射率传感器 |
CN108931510A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-12-04 | 新疆大学 | 多孔硅荧光生物传感器的检测方法 |
CN109100308A (zh) * | 2018-08-23 | 2018-12-28 | 江苏大学 | 一种基于布洛赫表面波的多孔硅生物传感器及其设计方法 |
CN110243286A (zh) * | 2019-06-30 | 2019-09-17 | 深南电路股份有限公司 | 一种背钻偏移检测装置及图像获取装置 |
CN111551517A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-18 | 浙江省农业科学院 | 一种蔬菜农药残留检测装置及方法 |
CN111551517B (zh) * | 2020-04-21 | 2022-11-29 | 浙江省农业科学院 | 一种蔬菜农药残留检测装置及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104914072B (zh) | 2018-12-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7869032B2 (en) | Biosensors with porous dielectric surface for fluorescence enhancement and methods of manufacture | |
CN104914072A (zh) | 一种多孔硅光子晶体生物芯片的检测方法 | |
US8920729B2 (en) | Porous membrane waveguide sensors and sensing systems therefrom for detecting biological or chemical targets | |
CN107941710B (zh) | 基于量子弱测量的表面等离子体共振传感器及金属表面介质折射率测量方法 | |
JP2021532335A (ja) | 蓄電装置の充電状態を光ファイバーによってオンラインで監視するシステムおよび方法 | |
CN105190295B (zh) | 用于细菌监测的方法和设备 | |
CN102262051A (zh) | 光学传感装置和使用该光学传感装置检测样本的方法 | |
CN110208220B (zh) | 一种多芯少模光纤局域表面等离子体共振传感器 | |
CN113433067B (zh) | 基于金属纳米间隙表面等离激元本征辐射的折射率传感器 | |
JP2012132886A (ja) | 金属薄膜上誘電体の光学特性測定方法及び金属薄膜上誘電体の光学特性測定装置 | |
Hernández et al. | Prism-based surface plasmon resonance for dual-parameter sensing | |
CN101813622B (zh) | 光波导双通道干涉仪阵列 | |
Jing et al. | Chip-scale in situ salinity sensing based on a monolithic optoelectronic chip | |
Chen et al. | Refractive index change detection based on porous silicon microarray | |
Lillie et al. | Multimode interferometric sensors on silicon optimized for fully integrated complementary-metal-oxide-semiconductor chemical-biological sensor systems | |
Piya et al. | Optimising porous silicon Bragg reflectors for narrow spectral resonances | |
Peng et al. | In situ plasmonic & electrochemical fiber-optic sensor for multi-metal-ions detection | |
Bobbitt et al. | Extracting interface locations in multilayer polymer waveguide films using scanning angle Raman spectroscopy | |
Bergstein et al. | Resonant cavity imaging: A means toward high-throughput label-free protein detection | |
Jiang et al. | Label-free integrated microfluidic plasmonic biosensor from vertical-cavity surface-emitting lasers for SARS-CoV-2 receptor binding domain protein detection | |
Qian et al. | Plasmonic fiber-optic sensing system for in situ monitoring the capacitance and temperature of supercapacitors | |
CN113959988A (zh) | 基于毛细管光纤的串联式spr传感器 | |
Tabbakh et al. | Optoelectronics and optical bio-sensors | |
CN111208060A (zh) | 传感芯片及其制备方法、检测系统和检测方法 | |
Zhou et al. | Effect of spectral power distribution on the resolution enhancement in surface plasmon resonance |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20181211 |