-
Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf Verbesserungen bei der Gasentladungsspektroskopie.
-
In
den letzten Jahren ist das Interesse an künstlichen Geruchsapplikationen,
auch als „künstliche
Nasenapplikationen" bezeichnet,
gewachsen. Der Zweck dieser Applikationen ist es, zu versuchen, eine
Gasprobe mit einer Form von Kennzeichnung zu assoziieren. Zahlreiche
kommerzielle Applikationen sind hierfür verfügbar, die eine Vielzahl unterschiedlicher
Sensoren verwenden. Elektronische Nasensensoren fallen in einige
unterschiedliche Kategorien: Leitfähigkeitssensoren; piezoelektrische
Sensoren; MOSFET und optische Sensoren.
-
GB 2344212 offenbart ein
Beispiel eines Plasmagenerators. Dieser beinhaltet einen Substratchip,
der eine oder mehrere Kammern definiert, in denen Plasma erzeugt
wird. Jede Kammer weist ein zugehöriges Paar Elektroden auf,
das verwendet wird, um das Plasma zu erzeugen. Ein Analyt wird in
die oder jede Kammer geführt,
ionisiert durch die Erzeugung des Plasmas, und die Emission, Absorption oder
das Fluoreszenzspektrum des Analyts wird gemessen.
-
US3798501 offenbart ein
Beispiel eines Plasmagenerators, der eine Leiteranordnung des Typs
eines gekreuzten Gitters beinhaltet.
-
Es
gibt zwei Typen von Leitfähigkeitssensoren,
die für
elektronische Nasenapplikationen verwendet werden: Metalloxid und
Polymer, von denen beide eine Veränderung im Widerstand vorweisen, wenn
sie flüchtigen
organischen Verbindungen (VOC) ausgesetzt werden. Von den zwei Typen
sind Metalloxidhalbleiter weit reichender bei elektronischen Naseninstrumenten
verwendet worden und sind weitgehend im Handel erhältlich.
Typische Angebote umfassen Oxide von Sn, Zn, Ti, W und Ir, dotiert
mit einem Edelmetallkatalysator wie etwa Palladium oder Platin.
Das dotierte Halbleitermaterial, mit dem die VOC interagieren, ist
zwischen zwei Metallkontakten über
einem Widerstandsheizelement deponiert, das bei 200°C bis 400°C betrieben
wird. Bei diesen erhöhten
Temperaturen wird Wärmeabgabe ein
bedeutender Gesichtspunkt des mechanischen Entwurfs der Fühlkammer.
Feinstzerspanung wird oft verwendet, um das Sensorsubstrat unter
dem aktiven Material auszudünnen,
so dass die Erfordernisse des Energieverbrauchs und der Wärmeabgabe
reduziert werden. Während
eine VOC über
das dotierte Oxidmaterial läuft,
verändert
sich der Widerstand zwischen zwei Metallkontakten im Verhältnis zu
der Konzentration der VOC.
-
Das
Sensormaterial des aktiven Metalloxids ist typischerweise entworfen,
um die Reaktion auf spezifische Odoranzien wie etwa Kohlenmonoxid oder
Ammoniak zu steigern. Die Selektivität kann durch das Abändern der
Betriebstemperatur verbessert werden. Die Sensitivität des Sensors
reicht von 5 bis 500 ppm. Die Sensoren reagieren ebenfalls auf Wasserdampf,
insbesondere auf Unterschiede in der Feuchtigkeit zwischen der Gasprobe,
die analysiert wird, und einem bekannten Referenzgas, das verwendet
wird, um den Sensor zu initialisieren.
-
Ein
Nachteil von Metalloxidsensoren ist, dass die Reaktion der Grundlinie
dazu neigt, über Zeiträume von
Stunden zu Tagen zu driften. Um dagegen zu wirken, werden gewöhnlich Signalverarbeitungsalgorithmen
eingesetzt. Ein weiterer Nachteil ist, dass die Sensoren anfällig für Vergiftung
durch in der Odoransmischung vorhandene Sulfurverbindungen ist.
Dies kann Probleme verursachen. Die niedrigen Kosten und die große Verfügbarkeit
dieses Typs von Sensor machen ihn jedoch zu dem am meisten verwendeten
Typ Gassensor.
-
Polymersensoren
können
ebenfalls als elektronische Nasenleitfähigkeitssensoren verwendet werden.
Das aktive Material ist hier ein leitendes Polymer von solchen Familien
wie den Polypyrrolen, Thiophenen, Indolen oder Furanen. Veränderungen in
der Leitfähigkeit
dieser Materialien treten auf, wenn sie verschiedenen Typen von
Chemikalien, die mit dem Polymerrückgrat binden, ausgesetzt werden. Die
Bindung kann ionisch oder kovalent sein. Die Interaktion beeinflusst
den Transfer von Elektronen entlang der Polymerkette, das heißt, deren
Leitfähigkeit.
Die Affinität
einer gegebenen Verbindung für
ein Polymer und deren Auswirkungen auf die Leitfähigkeit des Polymers werden
stark durch die Gegenionen und funktionalen Gruppen, die an dem
Polymerrückgrat
befestigt sind, beeinflusst.
-
Um
Polymere in einer Sensorvorrichtung zu verwenden, werden Mikrofabrikationstechniken
eingesetzt, um zwei Elektroden zu bilden, die durch eine Lücke von
10 bis 20 μm
getrennt sind. Dann wird das leitende Polymer zwischen den Elektroden
durch das Zyklieren der Spannung zwischen ihnen elektropolymerisiert.
Schichten von Polypyrrolen können
zum Beispiel durch das Zyklieren zwischen –0,7 und +10,4 V gebildet werden.
Das Variieren der Wobbelgeschwindigkeit der Spannung und das Anwenden einer
Reihe von Polymervorläufern
ergibt eine große Vielzahl
an aktiven Materialien. Die Reaktionszeit ist invers proportional
zu der Dicke des Polymers. Um die Reaktionszeiten zu beschleunigen,
werden leitende Polymerbrücken
in Mikrometergröße zwischen den
Kontaktelektroden gebildet.
-
Da
leitende Polymersensoren bei Umgebungstemperatur betrieben werden,
brauchen sie keine Heizgeräte
und sind leichter zu fertigen als Metalloxidsensoren. Die elektronische
Schnittstelle ist geradlinig und für tragbare Instrumente geeignet.
Die Sensoren können
Gerüche
bei Sensitivitäten
von 0,1 ppm erfassen, 10 bis 100 ppm ist jedoch gewöhnlicher.
Der größte Nachteil
bei solchen Sensoren ist, dass es schwierig und zeitaufwendig ist,
das aktive Material zu elektropolymerisieren, und so weisen sie unerwünschte Variationen
von einem Ansatz zum nächsten
vor. Sensorreaktionen driften ebenfalls im Lauf der Zeit, und ihre
gewöhnlich
größere Sensitivität als Metalloxide
gegenüber
Wasserdampf macht sie anfällig
für Feuchtigkeit.
Diese Anfälligkeit
kann die Reaktionen auf riechende flüchtige organische Verbindungen
maskieren. Zusätzlich
dazu können manche
Odoranzien die Polymermasse durchdringen, wodurch die Erholzeit
des Sensors verlängert wird,
indem das Entfernen der VOC von dem Polymer verlangsamt wird. Dies
erweitert die Zykluszeit zur sequentiellen Verarbeitung der Odoransproben. Dies
ist ein Nachteil.
-
Eine
weitere Gruppe der gegenwärtig
erhältlichen
elektronischen neuen Sensoren ist die piezoelektrische Gruppe. Es
gibt zwei Typen von Sensoren, piezoelektrischen Sensoren:
Quarzkristallmikrowaage(QCM)-
und Oberflächenwellen(SAW)- Vorrichtungen. Diese
Sensoren können
Temperatur, Massenveränderungen,
Druck, Kraft und Beschleunigung messen, in den E-Nasen-Applikationen
sind sie aber als Massenveränderungs-Fühlvorrichtungen konfiguriert.
-
QCM-Sensoren
bestehen aus einer schwingenden Scheibe mit ein paar mm im Durchmesser mit
Metallelektroden auf jeder Seite, verbunden mit einer Verbindungsleitung.
Die Vorrichtung schwingt bei einer charakteristischen Frequenz,
typischerweise im Bereich von 10 MHz bis 30 MHz, wenn sie durch
ein Schwingungssignal angeregt wird. Während der Herstellung wird
eine Polymerbeschichtung auf die Scheibe angewendet, um als das
aktive Fühlmaterial
zu dienen. Bei Betrieb wird eine Gasprobe an der Oberfläche des
Polymers absorbiert, was die Masse der Scheiben-Polymer-Vorrichtung erhöht und dadurch
die Resonanzfrequenz reduziert. Die Reduzierung ist invers proportional
zu der Odoransmasse, die durch das Polymer absorbiert wird.
-
Über QCM-Vorrichtungen
ist viel bekannt. Das Militär
hat seit Jahren mit diesen experimentiert und hat diese dazu verwendet,
Spurengehälter
von Sprengstoffen und anderen gefährlichen Verbindungen zu erfassen
und Massenveränderungen
bei einer Auflösung
von 1 pg zu messen. 1 pg Methan in einem Probenvolumen von 1 Liter
im Normzustand produziert zum Beispiel eine Methankonzentration von
1,4 ppb. Zusätzlich
dazu sind QCM-Vorrichtungen über einen
großen
dynamischen Bereich bemerkenswert linear. Ihre Reaktion auf Wasser
hängt von eingesetzten
absorbierenden Materialien ab, und ihre Sensitivität gegenüber Veränderungen
der Temperatur kann nebensächlich
gemacht werden.
-
Das
Maßschneidern
eines QCM-Sensors auf spezifische Applikationen wird durch das Einstellen seiner
Polymerbeschichtung vorgenommen. Eine große Anzahl von Beschichtungen
ist verfügbar.
Die Reaktions- und Erholzeiten der resonanten Struktur werden durch
das Reduzieren der Größe und Masse des
Quarzkristalls zusammen mit der Dicke der Polymerbeschichtung minimiert.
Variabilität
von Ansatz zu Ansatz ist kein Problem, da diese Vorrichtungen eine
normalisierte Frequenzänderung
messen, eine Differenzmessung, die eine Gleichtaktstörung entfernt.
-
Der
SAW-Sensor unterscheidet sich von der QCM auf viele unterschiedliche
Weisen. Als erstes bewegt sich eine Rayleighwelle über die
Oberfläche der
Vorrichtung, nicht durch deren Volumen. SAW-Sensoren werden bei
viel höheren
Frequenzen betrieben und können
so eine größere Veränderung in
der Frequenz erzeugen. Eine typische SAW-Vorrichtung wird in den
Hundertsten der MHz-Region betrieben, aber SAW-Vorrichtungen können Veränderungen
in der Masse in der gleichen Größenordnung wie
QCM messen. Obwohl die Frequenzänderung größer ist,
bedeutet ein größeres Verhältnis von Oberfläche zu Volumen,
dass das Signal-Rausch-Verhältnis
gewöhnlich
schwächer
ist. Folglich können
SAW-Vorrichtungen unter manchen Umständen sogar weniger empfindlich
als QCM sein.
-
Wie
bei QCM sind zahlreiche Polymerbeschichtungen für SAW verfügbar, und wie bei den anderen
Sensortypen können
Differenzmessungen Moduseffekte eliminieren. Zwei angrenzende SAW-Vorrichtungen
auf dem gleichen Substrat können
zum Beispiel als ein Differenzpaar betrieben werden, um Variationen
in der Temperatur und Netzgeräusche
zu entfernen.
-
Ein
Nachteil von sowohl QCM- als auch SAW-Sensoren ist ihr Bedarf an
Frequenzdetektoren, deren Resonanzfrequenzen driften können, wenn
die aktive Membran altert.
-
Metall-Oxid-Silicium-Feldeffekttransistoren (MOSFET)
werden ebenfalls als Fühlvorrichtungen für Gerüche verwendet.
Diese werden nach dem Prinzip betrieben, dass VOC in Kontakt mit
einem katalytischen Metall eine Reaktion in dem Metall produzieren
können.
-
Die
Produkte der Reaktion können
durch das Gatter eines MOSFET diffundieren, um die elektrischen
Eigenschaften der Vorrichtung zu verändern. Die Sensitivität und Selektivität der Vorrichtungen kann
durch das Variieren des Typs und der Dicke des Metallkatalysators
und deren Betreiben bei unterschiedlichen Temperaturen variiert
werden.
-
Ein
Vorteil der MOSFET-Sensoren ist, dass sie mit IC-Fertigungsprozessen gefertigt werden
können,
so dass Variationen von Ansatz zu Ansatz minimiert werden können. Ein
Nachteil ist, dass die katalysierten Reaktionsprodukte wie etwa
Wasserstoff, die katalytische metallische Schicht durchdringen müssen, um
die Ladung an dem Kanal zu beeinflussen. Dies bedeutet, dass die
Einheit ein Fenster aufweisen muss, um Gas das Interagieren mit
der Gatterstruktur auf dem IC-Chip zu erlauben. Es ist folglich
wichtig, eine luftdichte Abdichtung für elektrische Verbindungen
an die Chips aufrechtzuerhalten. MOSFET-Sensoren werden ebenfalls
einem Driften der Grundlinie ähnlich
zu dem von Leitfähigkeitssensoren
unterzogen. Wie zuvor ist dies ein Nachteil.
-
Optische
Fasersensoren werden ebenfalls als elektronische Nasensensoren verwendet.
Diese benutzen Glasfasern mit einer dünnen chemisch aktiven Materialbeschichtung
auf ihren Seiten oder Enden. Eine Lichtquelle an einer Monofrequenz
(oder an einem engen Frequenzband) wird verwendet, um das aktive
Material abzufragen, das wiederum mit einer Farbveränderung
auf die Anwesenheit der zu erfassenden und zu messenden VOC reagiert.
Das aktive Material enthält
chemisch aktive fluoreszierende Farbstoffe, die in einer organischen
Polymermatrix immobilisiert werden. Da VOC damit interagieren, wird
die Polarität
der fluoreszierenden Farbstoffe abgeändert, und sie reagieren, indem
sie ihr Fluoreszenzemissionsspektrum verschieben. Wenn ein Lichtimpuls
von einer externen Quelle den Sensor abfragt, reagiert der fluoreszierende
Farbstoff durch das Emittieren von Licht bei einer unterschiedlichen Frequenz.
Da die Intensität
der Quelle viel größer ist als
die Reaktion des Sensors, ist Sorgfalt geboten um sicherzustellen,
dass die Photodetektoren der Reaktion vor der Emission der Quelle
geschützt
werden.
-
Ein
Nachteil optischer Fasersensoren ist, dass die Instrumentierung
und das Steuerungssystem komplex sind, was zu den Fertigungskosten
beiträgt.
Zusätzlich
dazu haben diese Sensoren aufgrund von Photobleaching eine begrenzte
Lebensdauer, wo die fluoreszierenden Farbstoffe langsam durch den
Fühlprozess
aufgebraucht werden.
-
Bei
den existierenden elektronischen Nasensensoren existieren zahlreiche
Probleme. Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein neues
Verfahren und ein Sensorsystem zum Identifizieren von Gasen bereitzustellen.
-
Gemäß einem
Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein System zum Identifizieren
von Gasen gemäß Anspruch
1 bereitgestellt. Das System beinhaltet Mittel zum Bilden eines
Plasmas unter Verwendung des zu identifizierenden Gases, einen Sensor
zum Fühlen
des von dem Plasma emittierten Lichts und einen Prozessor, der angepasst
ist, um die Informationen auf dem gefühlten Licht zu verwenden, um
das Gas zu identifizieren, wobei das Mittel zum Bilden eines Plasmas
Elektroden beinhaltet, die als Teil einer Zelle bereitgestellt werden,
wobei die Zelle sich gegenüberliegende
erste und zweite Substrate beinhaltet, wobei das erste Substrat
eine erste Anordnung von Elektroden aufweist und das zweite Substrat
eine zweite Anordnung von Elektroden aufweist, wobei die Elektroden
zusammen eine Anordnung individuell adressierbarer Elemente definieren.
-
In
gewisser Hinsicht schafft jede Überlappung
zwischen den ersten und zweiten Anordnungen der Elektroden eine
Reihe von „Pixeln" zur individuellen
Anregung und folglich Verwendung als ein Sensorelement des Spektrometers.
-
Vorzugsweise
wird zumindest eines der Substrate betrieben, um für das durch
das Plasma emittierte Licht als ein Wellenleiter zu wirken.
-
Vorzugsweise
sind die Elektroden auf jeder Anordnung linear.
-
Vorzugsweise
befinden sich die Elektrodenanordnungen auf internen Zelloberflächen der
Substrate.
-
Vorzugsweise
ist zumindest eines der Substrate aus einem Material gebildet, das
für die
relevanten Wellenlängen
des Spektrometers transparent ist.
-
Vorzugsweise
ist zumindest eines der Substrate gänzlich oder im Wesentlichen
aus Glas gebildet.
-
Folglich
kann das Substrat als ein Lichtleiter wirken, um den Sensorsignalen
zu ermöglichen,
zu geeigneten, möglicherweise
distalen Spektrometerdetektoren geleitet zu werden, die sich möglicherweise
entlang einer oder mehreren Kanten der Glassubstrate befinden. Zumindest
eines der Substrate kann gänzlich
oder im Wesentlichen aus Silicium gebildet sein.
-
Die
Elektroden können
aus jedem beliebigen geeigneten leitfähigen Material gebildet sein.
Die Elektroden können
transparent sein. Geeignete Materialien umfassen Zinnoxid und Titandioxid.
Andere Materialien umfassen Kohlenstoff, diamantähnlichen Kohlenstoff, Nanoröhren, Zwiebelringe,
jede beliebige andere Form von Fulleren oder jede beliebige Beschichtung,
die eine hohe Feldemission aufweist. Dies hat den Vorteil, dass
es das Einschaltpotential (die Durchschlagsspannung) senkt. Alternativ
könnten
diese Materialien verwendet werden, um Zinnoxid- oder Titandioxidelektroden
zu beschichten.
-
Vorzugsweise
sind die Elektroden um einen Betrag im Bereich von im Wesentlichen
40 bis 200 μm,
vorzugsweise 50 bis 100 μm
mit Abstand angeordnet.
-
Vorzugsweise
sind die Elektroden durch ein Abstandsstück getrennt.
-
Vorzugsweise
werden die Elektroden durch induktive Kopplung angeregt.
-
Vorzugsweise
beinhaltet das System ferner einen Speicher zum Abspeichern von
einem bekannten Gas zugehörigen
Spektren oder Daten, wobei die Spektren oder die Daten durch den
Prozessor verwendet werden, um das Gas zu identifizieren.
-
Gemäß einem
weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein System zum Identifizieren von
Gasen gemäß Anspruch
11 bereitgestellt. Das Verfahren involviert das Bilden eines Plasmas
unter Verwendung des zu identifizierenden Gases, wobei von dem Plasma
emittiertes Licht gefühlt
und das gefühlte
Licht zur Identifizierung des Gases verwendet wird, wobei der Schritt
des Bildens eines Plasmas das Bereitstellen von Elektroden als Teil
einer Zelle umfasst, wobei die Zelle gegenüberliegende erste und zweite
Substrate umfasst, wobei das erste Substrat eine erste Anordnung
von Elektroden aufweist und das zweite Substrat eine zweite Anordnung
von Elektroden aufweist, wobei die Elektroden zusammen eine Anordnung
individuell adressierbarer Elemente definieren.
-
Jedes
Gas weist ein einzigartiges optisches Spektrum auf, das als ein
Fingerprint zu dessen Identifikation verwendet werden kann. Durch
das Erzeugen eines Plasmas und das Erfassen von optischen Emissionen
davon wird folglich ein effektives Verfahren zur Identifizierung
eines Gases bereitgestellt. Ein Vorteil dieses Verfahrens ist es,
dass es mit einer großen
Vielzahl von Gasen verwendet werden kann und keine vorherige Oberflächenbehandlung
der Plasmaelektroden erfordert.
-
Das
Verfahren kann ferner das Bilden eines Plasmas unter Verwendung
eines bekannten Gases, das Fühlen
eines von dem bekannten Gasplasma emittierten Lichts und das Abspeichern
eines dem bekannten Gas zugehörigen
Spektrums involvieren. Auf diese Weise kann eine Bibliothek von
Spektren für
bekannte Gase aufgebaut werden.
-
Die
Verwendung einer Vielzahl von Sensorelementen ermöglicht,
auf ein oder mehrere Sensorelemente als „Kalibrierungs"-Elemente Bezug zu
nehmen, denen es möglich
ist, ein bekanntes Kalibrierungssignal zum simultanen Vergleich
mit (einem) Signal(en), das/die von dem Gasplasma, das geprüft wird,
erhalten wird/werden, bereitzustellen. Dies bewältigt die bekannte Schwierigkeit,
dass Eingabekonditionen in ein beliebiges Spektrometer immer leicht variieren,
und sogar „reine" Kalibrierungsproben
stellen unter sogar nur leicht unterschiedlichen Bedingungen unterschiedliche
Spektren bereit. Die Verwendung einer Vielzahl von Sensorelementen
stellt ebenfalls die Möglichkeit
bereit, die statistische Analyse zu verwenden, um die durchschnittliche
erfasste Probe zu bestimmen, wobei der Durchschnitt eine bessere
Bestimmung des relevanten Abschnitts der Gasprobe bereitstellen
sollte als die Erfassung nur durch ein Sensorelement. Zusätzlich dazu
kann unter Verwendung einer Vielzahl von Sensorelementen auf individuelle
Gastypen Bezug genommen werden, wie etwa ein einzelnes Element,
z. B. Wasserstoff, oder ein Molekül/eine Verbindung wie etwa
Aceton. Die Verwendung einer Vielzahl von Sensorelementen stellt
ebenfalls Stabilität
bei der Verwendung und Selbsttests auf Fehler oder Lebensdauer bereit.
Das heißt,
das Nicht-Funktionieren eines beliebigen einzelnen Sensorelements
oder sogar das komplette Versagen von diesem sollte ein mehrfach
erfasstes Signal nicht beeinflussen. Zusätzlich dazu kann bei Versagen
eines existierenden Elements sofort ein neues Sensorelement zur
Verwendung gebracht werden.
-
Verschiedene
Systeme und Verfahren, in denen die Erfindung verkörpert ist,
werden nun lediglich beispielhaft und unter Bezugnahme auf die begleitenden
Zeichnungen beschrieben, von denen:
-
1 ein
Blockdiagramm eines ersten optischen Emissionsspektroskops für Plasma
ist;
-
2 die
Schritte eines Analyseprozesses darstellt;
-
3 eine
schematische Darstellung eines Perzeptrons ist, das bei der Analyse
von Spektren, die unter Verwendung des Spektroskops aus 1 gesammelt
werden, verwendet wird;
-
4 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für fünf Luft- und Stickstoffproben zeigt;
-
5 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für fünf Luft-, Aceton- und Essigproben zeigt,
deren Ergebnisse unter Verwendung eines ersten Satzes von Analysekriterien
erhalten wurden;
-
6 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für fünf Luft-, Aceton- und Essigproben zeigt,
deren Ergebnisse unter Verwendung eines zweiten Satzes von Analysekriterien
erhalten wurden;
-
7 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für zehn Luft-, Aceton- und Essigproben zeigt,
deren Ergebnisse unter Verwendung eines dritten Satzes von Analysekriterien
erhalten wurden;
-
8 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für zwei unbekannte Proben A
und B zeigt, wobei diese Proben unter Verwendung eines ersten Verfahrens
gesammelt wurden;
-
9 eine
Tabelle ist, die Identifikationsergebnisse für die Proben A und B zeigt,
wobei diese Proben unter Verwendung eines anderen Verfahrens gesammelt
wurden;
-
10 ein
Blockdiagramm eines weiteren optischen Emissionsspektroskops für Plasma
ist;
-
11 eine
auseinander gezogene Ansicht der Bestandteile eines Sensors ist,
der in dem Spektroskop von 10 verwendet
wird, und
-
12 verschiedene
Spektren für
eine Probe zeigt, die unter Verwendung des Systems aus 10 analysiert
wird.
-
1 zeigt
ein Edwards-Vakuumsystem 8, das eine Vakuumkammer 10 aufweist,
die eine parallele Plattenelektrode enthält, die eine obere isolierte angetriebene
Elektrode 12 und eine untere geerdete Elektrode 14 aufweist.
Die obere (angetriebene) Elektrode 12 weist einen Durchmesser
von 4,5 cm auf, und die geerdete Elektrode 14 weist einen Durchmesser
von 21 cm auf. Der Abstand zwischen den Elektroden 12 und 14 beträgt 2 cm.
Mit dem Vakuumsystem verbunden ist ein Plasma-Therm-HF-Generator
13,56 MHz 16, der eine Energieversorgung aufweist, die
von 0 bis 550 W variiert werden kann und einen Automatikbetrieb
zur automatischen Impedanzanpassung an die Ladung zur Reduzierung
von Energieverlust aufgrund von Reflektion umfasst. Gas wird in
die Vakuumkammer 10 eingeführt, und ein Plasma 18 wird
unter Verwendung des Generators 14 geschaffen. Das Plasma emittiert
Licht, das ein optisches Spektrum aufweist, das für das Gas
in der Kammer 10 einzigartig ist.
-
In
einer Wand der Vakuumkammer 10 ist ein Glasfenster 20 gebildet,
durch das von dem Plasma 18 erzeugtes Licht verlaufen kann.
Dieses Fenster 20 ist angepasst, um Emissionen unterhalb
320 nm und oberhalb 950 nm herauszufiltern. Mit dem Glasfenster 20 optisch
verbunden ist ein Glasfaserkabel 22, das verwendet wird,
um in der Vakuumkammer erzeugtes Licht in ein Oriel MultiSpec 77400-Spektrometer 24 zu
speisen. Dieses Spektrometer weist eine Beugungsgitter produzierende
Wellenlängendispersion
von 12001/mm auf. Eine mit Wasser gekühlte InstaSpec CCD-Anordnung 26 wird
verwendet, um die Intensität
der einfallenden Wellenlänge über 1024
Pixel zu erfassen. Mit der CCD-Anordnung 26 verbunden ist
ein Computer 28, auf dem unter Verwendung von Oriel Instaspec
IV-Software ein Spektrum 30 des erfassten Lichts angezeigt
wird. Das Spektrum 30 wird im ASCII-Format gespeichert.
Das Spektrometer ermöglicht
das simultane Erfassen eines Wellenlängenbereichs von Δλ = 150 nm
auf dem CCD.
-
Signalverarbeitung
des Spektrums wird durch das Importieren der ASCII-Datei des Spektrums
in das National Instruments LabView-Programm und Aufspalten des Spektrums
in Regionen, wie in 2 gezeigt, durchgeführt. Wenn
diese Unterteilung durchgeführt
wird, wird ein Gitter auf dem Spektrum gebaut. Das endgültige Ergebnis
ist die Schaffung von Zellen, innerhalb derer Peaks gezählt werden können. Ein
Merkmal kann ausgedrückt
werden als „Merkmal
X ist die Anzahl an Peaks in Zelle X". Außerdem kann ein Grenzwert 32 festgesetzt werden,
um niedrige Zellen zu ignorieren, die Spitzenlärm enthalten. Der Algorithmus
für ein
einzelnes Spektrum kann kurz in den folgenden Schritten zusammengefasst
werden: (1) Anfang bis 0 die Anzahl von Peaks für jede Zelle; (2) Peaks erfassen;
(3) für jeden
Peak dessen Anordnungsposition bestimmen und 1 zu der Anzahl von
Peaks, die bestimmt werden, in dieser Zelle zu liegen, hinzufügen. Letztendlich
hat jede Zelle/jedes Merkmal eine entsprechende Eingabe in einem
künstlichen
neuronalen Netz (ANN), und deren/dessen Wert kann eingespeist werden.
Es sei beachtet, dass Steuerungen der Zellendimension eine große Flexibilität für die Auflösung des
Gitters ergeben. Die Auflösung
kann auf die Bedürfnisse
der Applikation von einem nur durch Säulen gebildeten Gitter bis
zu einem Gitter nur mit Reihen angepasst werden. Bei spezifischen
Applikationen könnten
extreme Gitterkonfigurationen sehr nützlich sein.
-
ANN
können
auf verschiedenen Theorien basieren, und folglich existieren einige
Netztypen. Durch das Verändern
spezifischer Parameter können innerhalb
jedes Netztyps zahlreiche Varianten erreicht werden. Ungeachtet
des Typs und der Architektur kann ein künstliches NN auf einem PC oder
einer Arbeitsstation simuliert werden. Anwenderdefinierte Programme
können
codiert oder ansonsten kann Simulationssoftware verwendet werden.
In jedem Fall sollte die Simulation eine Schnittstelle bereitstellen,
um die Eingabeventile einzuspeisen und die Ausgabe zu überwachen.
In dem Beispiel aus 1 war die ausgewählte Simulationssoftware NeuralWorks
Professional II/Plus©, entwickelt von NeuralWare
Inc. Dies ist ein Back Propagation Network mit einer Lern-Delta-Regel,
die eine Sigmoid-Aktivierungsfunktion verwendet. Ein Ventil von 0,05
ist für
das Moment und 0,1 für
LCoef Ratio in Erwägung
gezogen worden, wobei die anderen NN-Werte auf ihre Standardwerte
eingestellt werden.
-
Das
fundamentale Element eines NN ist das Perzeptron. Ein Perzeptron
ist ein Netzknoten mit N Eingaben xI bis
xN und einer Ausgabe y, wie in 3 gezeigt.
Die Eingaben werden mit einstellbaren Gewichten (w1,
..., wN) multipliziert und dann miteinander summiert.
Die erhaltene Summe s ist das Argument einer Schwellenfunktion oder
Aktivierungsfunktion T genannten Funktion. Der Merkmalsvektor x
= (x1, ... xN) kann
in das Perzeptron gespeist werden. Dann wirkt die Aktivierungsfunktion
T auf die Summe s. T kann eine einfache Stufenfunktion sein, die
den Wert 1 für
s größer als
ein gewisser Wert und 0 für
kleinere Werte aufweist. Komplexere Aktivierungsfunktionen sind
möglich.
Der resultierende Effekt eines Perzeptrons ist, den Merkmalsraum
linear in zwei Halbräume zu
teilen. Die Aktivierungsfunktion bestimmt jedoch die Teilung des
Merkmalsraums.
-
Um
die Leistung des Perzeptrons zu erhöhen ist es möglich, Perzeptrone
in eine Schicht zu ziehen. Wenn M die Anzahl der Perzeptrone in
der Schicht ist, ist es möglich,
den Raum in 2M-Halbräume oder bis
zu 2M konvexe Regionen mit einem Minimum
von M+1 konvexen Regionen zu teilen. Um die Leistung eines ANN weiter
zu verbessern ist es möglich,
mehrschichtige Perzeptronen in Erwägung zu ziehen, wobei die M-Ausgabe
der ersten Schicht die Eingaben der zweiten Schicht wird und so
weiter. In diesen Fällen
werden die Schichten, deren Ausgaben in die andere Schicht gespeist
werden, versteckte Schichten genannt. Ein mehrschichtiges NN kann
den Merkmalsraum nicht linear teilen.
-
Wenn
die Aktivierungsfunktion eine einheitliche Stufenfunktion ist, dann
gibt das Speisen eines Merkmalsvektors an das Netz einen Vektor
wieder, der die zugehörige
Klasse repräsentiert.
Wenn alternativ die Aktivierungsfunktion komplexer ist, wird der Ausgabevektor
in dem Raum der Klassen abgebildet, und eine Evaluierung der Entfernung
wird notwendig, um die zugehörige
Klasse zu bestimmen. Mit einer einzelnen versteckten Schicht ist
es theoretisch möglich,
eine beliebige Art von Analyse durchzuführen, die mit mehreren Schichten
möglich
wäre. Nichtsdestotrotz
können
mehrere versteckte Schichten verwendet werden, um eine große Anzahl
an Perzeptronen in einer einzelnen Schicht zu vermeiden. Bis jetzt ist
eine allgemeine Form eines NN erörtert
worden, die Feed Forward NN genannt werden kann. Durch das Verändern der
verfügbaren
Parameter ist es möglich,
einige unterschiedliche NN zu erhalten, die zu vielen unterschiedlichen
Applikationen passen würden.
Die verfügbaren
Parameter sind die Anzahl an Perzeptronen, Schichten, die Werte
der Gewichte und die Formen der Aktivierungsfunktionen für jede Schicht.
Des Weiteren kann ein Functional Link Nets genannter Algorithmus
ein einzelnes Schichtnetz von Extradimensionen oder Extramerkmalen
bereitstellen, um Klassen zu unterscheiden, die nicht linear trennbar
sind.
-
NN
müssen
zunächst
trainiert werden (unter Aufsicht oder nicht unter Aufsicht). Wenn
ein Satz an Mustern verfügbar
ist, ist es möglich,
die Gewichte einzustellen, um die gewünschten Klassen als Ausgaben
zu haben, und dass die verschiedenen verfügbaren Algorithmen diese Aufgabe
durchführen,
ergibt einen großen
Bereich an Möglichkeiten.
Im Fall von Clustering existieren ebenfalls zahlreiche Algorithmen,
die die Gewichte automatisch einstellen können.
-
ANN
sind nicht die einzige Lösung
bei assoziativem Mapping. Unter Verwendung von Fuzzy-Annäherungen
können
ebenfalls interessante Ergebnisse erhalten werden. Fuzzy Logic kann
ebenfalls eine entscheidungstheoretische Lösung für Mustererkennungsprobleme
bieten. Fuzzy Logic wird hier nicht erörtert, aber es ist wichtig,
die Existenz möglicher
Optionen bei der Mustererkennung zu kennen. Eine ausgiebigere Erklärung von
Fuzzy Logic wird in dem Artikel „Pattern recognition with
fuzzy objective function algorithms" von BEZDEK, J. C., (Plentum, 1981) gegeben.
-
Wenn
das System aus 1 verwendet wird, wird die Kammer 10 auf
einen Basisdruck von 10–7 mbar evakuiert. Gase
werden unter Verwendung eines Nadelventils (nicht gezeigt) von entweder
einem unter Druck stehenden Gefäß, einem
geheizten U-Rohr oder durch direkte Diffusion der flüchtigen Verbindungen
von dem Behälter
in die Kammer 10 gespeist. Der Plasma Therm-Generator 16 wird
verwendet, um ein Plasma 18 zu erzeugen, wobei die HF-Leistung
bei 10 W festgesetzt wird. Während
der Erzeugung des Plasmas wird ein Hochvakuum-Baffleventil eingesetzt,
um einen konstanten Druck von 10–3 mbar
aufrechtzuerhalten. Durch das Plasma 18 emittiertes Licht
verläuft
durch das Glasfenster 20 und wird durch das Spektrometer 24 erfasst.
Die resultierenden Spektren 30 werden auf dem Computerbildschirm
gezeigt und unter Verwendung der vorher beschriebenen ANN-Techniken
analysiert. Wenn das in die Plasmakammer eingeführte Gas ein bekanntes Gas
ist, wird das System gelehrt, dieses Gas durch das Abspeichern bekannter Spektren-
oder Analysedaten zusammen mit Details des Gases zu erkennen. Auf
diese Weise ist die Vorrichtung trainiert oder kalibriert. Wenn
das in die Plasmakammer eingeführte Gas
ein unbekanntes Gas ist, ist das System angepasst, um die Spektren
oder die Daten, die aus der Erzeugung von Plasma 18 mit
den abgespeicherten Werten resultieren, zu vergleichen und dadurch
das Gas zu identifizieren.
-
Das
System aus 1 kann verwendet werden, um
viele verschiedene Gase zu erfassen oder zu identifizieren. Eine
Vielzahl von Gasen und Gasmischungen ist getestet worden.
-
Erkennung von Luft/Stickstoff
-
In
diesem Fall wurde die Auflösung
des Gitters für
die Analyse der Spektren auf 100 Pixel (X)·0,2 normalisierte Intensität (V) zur
Extrahierung von Merkmalen eingestellt. Das neuronale Netz wurde
unter Verwendung der versteckten Schicht von 1 bis 25 Perzeptronen
(oder Verarbeitungselemente, PE) und der versteckten Schicht von
2 bis 10 PE konfiguriert, 55 Eingaben wurden verwendet. Die Trainings- oder Lehrphase wurde
unter Verwendung von Daten der ersten 10 Spektren von Luft und der
ersten 10 Spektren von Stickstoff durchgeführt, wodurch das System gelehrt
wurde, Spektren für
Luft bzw. Stickstoff zu erkennen.
-
4 zeigt
die Ergebnisse, die durch das Testen von 5 Proben Luft und 5 Proben
Stickstoff erhalten wurden. Für
jede Probe wurden vier konsekutive Spektren mit zentralen Wellenlängen von
400 nm, 550 nm, 700 nm bzw. 850 nm in Betracht gezogen. Die Spektren
lieferten 1024 × 4
= 4096 Intensitäten
(von denen einige überlappen).
Die Ausgabe von 1 oder 0 gibt die relative Gewissheit des Programms
für die
Anwesenheit oder Abwesenheit des in Frage kommenden Gases an. Es
ist ersichtlich, dass die Erkennung akkurat durchgeführt wurde.
Es sei beachtet, dass das System die Gase mit nur 55 Eingaben unterschied.
-
Die
gleiche obige Verfahrensweise wurde ebenfalls unter Reduzierung
der Anzahl von PE in den versteckten Schichten ausgeführt. Insbesondere sind
0 PE für
beide versteckten Schichten verwendet worden, um die gleichen Ergebnisse
zu erhalten und die Effektivität
des Prozesses zur Extrahierung von Merkmalen zu demonstrieren. Es
ist daher ersichtlich, dass die Anordnung von 1 beim
akkuraten Erfassen von Luft und Stickstoff effektiv ist.
-
Erkennung von Luft/Aceton/Essig
-
Als
ein weiteres Beispiel wurde die Anordnung aus 1 verwendet,
um ein Spektrum von Aceton, eines von Luft und eines von Essig zu
erfassen. Diese Verfahrensweise wurde 15 Mal für insgesamt 45 Spektren wiederholt.
Spektren von Luft wurden wie oben beschrieben erlangt. Aceton und
Essig mussten jedoch evaporiert werden, und zu diesem Zweck wurden
zwei U-Rohre (nicht gezeigt) verwendet, eines für Aceton und das andere für Essig.
Ein Gummirohr wurde von dem U-Rohr zu dem Nadelventil verbunden,
und die Evaporation von Essig und Aceton wurde durch das Erhitzen
erleichtert, und das nachfolgende Spektrum konnte aufgezeichnet
werden. Zwischen beliebigen zwei Akquisitionen wurde der Druck der
Kammer unter 10–6 mbar gebracht.
-
Wie
in 5 zu sehen ist, wurden Aceton und Essig erkannt,
aber Luft wurde zweimal mit Essig (der zweiten und der dritten Probe
von Luft) durcheinander gebracht. Nichtsdestotrotz sind diese Ausgaben
viel versprechend, da 13 von 15 Proben korrekt erkannt wurden. Es
wird erwartet, dass ein größerer Satz
von Trainingsproben die Genauigkeit der Prädiktion verbessern würde.
-
Effekt der versteckten Schichten
-
Der
Effekt des Reduzierens der PE der versteckten Schicht wurde durch
das Reduzieren der PE in beiden versteckten Schichten auf 0 und
das Halten der gleichen Anzahl von Eingaben erforscht. In diesem
Fall war der Lernprozess so erfolgreich wie in dem Fall mit versteckten
Schichten, aber leichte Unterschiede waren in den Ergebnissen der
Testphase ersichtlich. Die Ergebnisse des Prozesses, wenn die versteckten
Schichten auf 0 reduziert waren, sind in 6 gezeigt.
-
Aus 6 ist
ersichtlich, dass Aceton und Essig immer noch erkannt werden konnten.
Unterschiede sind jedoch in den ersten drei Proben von Luft im Vergleich
zu den Ergebnissen aus 5 ersichtlich. Die erste ist
erkannt worden, aber ihr Wert ist verringert worden (in der ersten
Spalte der tatsächlichen
Ausgaben). Der zweite und der dritte Wert haben sich auch verändert, aber
sie sind falsch klassifiziert worden, wie in der vorherigen Verfahrensweise.
Obwohl die Unterschiede minimal sind, könnten sie bemerkt werden. Bei
einem größeren Trainingssatz
wären die
Unterschiede betont worden. Daraus kann geschlossen werden, das
aus dem Netz mit versteckten Schichten bessere Ergebnisse erhalten werden
(198 Eingaben-100 PE-50 PE).
-
Effekt des Überladens
-
Das
Risiko des Überladens
des Systems mit einer übermäßigen Anzahl
an Merkmalen wurde behandelt. Dieser Effekt kann auftreten, wenn
die Anzahl an Merkmalen in Relation zu der Anzahl an Trainingsproben
zu groß ist.
Nur 30 Proben wurden bei dieser experimentiellen Sitzung für Training
in Erwägung
gezogen, und das Risiko des Überladens
ist möglich.
Eine Konfiguration wie etwa eine sehr hohe Auflösung des Gitters könnte zu
einer Übermäßigen Anzahl
an Zellen/Eingaben führen.
Wenn diese Situation auftritt, könnte
das ANN dazu fähig
sein, auffällige
Charakteristiken für
eine einzelne Probe zu erfassen, und wäre daher imstande, die Proben
in jedem gewünschten
Satz Klassen zu klassifizieren.
-
7 zeigt
die Klassifizierung eines irreführenden
Trainings. In diesem Fall wurde das NN auf das Ergeben der gewünschten
Ausgabe, die nicht den Proben entsprachen, trainiert. Zum Beispiel
wurden die ersten drei Luftproben mit den drei unterschiedlichen
möglichen
Ausgaben (001 010 100) trainiert. Klassifizierung konnte nicht richtig
ausgeführt werden.
Die erste Luftprobe wurde beispielsweise mit sehr verwirrenden Werten
klassifiziert (0,2; 0,4: 0 anstelle von 0; 0; 1). Andere Reihen
zeigen ähnliche verwirrende
Ergebnisse. Dies bedeutet, dass Klassifizierung für diesen
Satz Klassen nicht leicht durchgeführt werden konnte, mit Ausnahme
der Möglichkeit
des Überladens.
-
Erkennung von Kaffeebohnen
-
Die
Vorrichtung aus 1 wurde verwendet, um zwischen
zwei Typen von Kaffeebohnen zu unterscheiden. In diesem Fall wurde
die Auflösung
des Gitters auf 100·0,05
zur Extrahierung von Merkmalen eingestellt, und das neuronale Netz
wurde unter Verwendung der versteckten Schicht 1 von 100 PE und der
versteckten Schicht 2 von 50 PE konfiguriert. 198 Eingaben wurden
verwendet.
-
Für diese
experimentelle Sitzung wurden zwei unterschiedliche Mischungen von
Kaffee verwendet – Probe
A und Probe B, wobei beide von unterschiedlichen Lieferanten bezogen
wurden. Evaporation und Akquisition wurden durchgeführt, um
ein Gas auf die gleiche Weise wie in dem Fall von Essig und Aceton
bereitzustellen. Das Training wurde erfolgreich mit der Klassifizierung
von allen 16 Proben vervollständigt.
-
8 zeigt
die Ergebnisse der Identifikation der Probe. Hieraus ist ersichtlich,
dass die Erkennung schlecht ist. Die Anzahl der Zellen und die Anzahl
der PE in der versteckten Schicht erschienen jedoch ausreichend.
Es wurde angenommen, dass der Grund für die nicht erfolgreichen Ergebnisse
in der Verfahrensweise der Akquisition lag, die durch die Schwierigkeiten
beim Evaporieren des Kaffees beeinflusst wurden. Um diese Annahme
zu überprüfen, wurde
das Evaporationssystem des U-Rohrs verworfen, und Geruch wurde von
den Bohnen erlangt, indem ein Rohr direkt in den Kaffeebehälter geführt wurde.
Unter Verwendung der modifizierten Sammlungstechnik wurden keine
Probleme bei der Klassifizierung der 30 Proben der zwei unterschiedlichen
Mischungen angetroffen. Ergebnisse nach dem Test sind in 9 aufgelistet,
was zeigt, dass 9 von 10 Proben richtig erkannt wurden.
-
10 zeigt
ein weiteres System, das zur Erkennung von Gasen verwendet werden
kann. Das gesamte System kann in vier Haupt- Untersysteme unterteilt werden: eine
Plasmaanzeige 34, ein Gasflusssteuerungssystem, Antriebsschaltkreiselektronik
und ein Spektrumakquisitionssystem.
-
11 zeigt
die verschiedenen Teile der Plasmaanzeige 34. Diese wird
unter Verwendung eines Photolithographieprozesses gefertigt. Die
Plasmaanzeige 34 weist zwei Glasplatten 36 und 38 auf, die
mit Zinnoxidstreifen 40 gestaltet sind, wobei die Streifen 40 die
Plasmaelektroden bilden. Die Glasplatten 36 und 38 sind
so positioniert, dass die Zinnoxidstreifen 40 nach innen
zueinander geneigt sind. Auf jeder Platte 36 und 38 werden
vier Elektrodenstreifen 40 bereitgestellt. Der Schnittpunkt
zwischen den Streifen definiert Pixel. In der Anzeige von 11 sind
folglich sechzehn Pixel vorhanden. Die Spannung kann auf jede einzelne
Elektrodenleitung angelegt werden, so dass das gewünschte Pixel „eingeschaltet" ist. Ein Abstandsstück 42 trennt
die zwei Glasplatten 36 und 38. Das Abstandsstück 42 kann ein
Film oder Teflon oder ein weicher Siliciumkautschuk mit etwas Vakuumkleber
auf jeder Seite oder ein beliebiges anderes geeignetes Material
sein. Das Abstandsstück
zwischen den inneren Flächen
der Glasplatten liegt im Bereich von im Wesentlichen 40 bis 200 μm, vorzugsweise
50 bis 100 μm.
Zwei Löcher 44 und 46 sind
in das obere Glas für
den Gaseinlass 44 und -auslass 46 gebohrt. Als
eine Alternative könnten
die Glasplatten durch Si ersetzt werden und die Zinnoxidelektroden
könnten
durch dotiertes Silicium ersetzt werden. In diesem Fall könnte die
Plasmaanzeige als eine MEMS-artige Vorrichtung gefertigt werden.
-
Mit
dem Gasauslass der Plasmaanzeige ist eine Pumpe verbunden, wobei
die Pumpe Teil des Gasflusssteuerungssystems ist. Das Gasflusssteuerungssystem
weist eine Rohrleitung von der Plasmaanzeige 34 zu der
Pumpe hin auf, wobei ein Druckmesser 50 und ein Ventil 52 auf
der Rohrleitung 48 bereitgestellt werden. Der Druckmesser 50 ist
ein Baratron®-Kapazitanz-Manometer
des Typs 626, erworben bei MKS. Es weist einen Bereich
im Originalmaßstab
von 1000 mmHg mit einer Lesegenauigkeit von 0,25 % auf. Das Ventil 52 wird
benötigt,
um den Ausgabefluss zu einer Pumpe 54 zu steuern, so dass
der gewünschte
Druck aufrecht gehalten werden kann. Die Pumpe 54 ist eine
Kombination in Reihe einer Kreiselpumpe und einer Diffusionspumpe.
Der Gaseinlass 44 der Anzeige 34 ist mit zwei
Massenstromsteuerungen 56 und 58 verbunden, die
die Masse und Konzentration zwei unterschiedlicher Gase regulieren.
Ein Mehrkanal-Gasstrom- und -drucksteuerungsgerät 60 steuert die zwei
Massenstromsteuerungen 56 und 58 und liest den
Druck von dem Baratron®-Manometer 50.
Diese Vorrichtung ermöglicht das
Eintreten von festgesetzten Flusspunkten und Gaskonzentrationen,
die automatisch gehalten werden, sowie viele andere Funktionen.
-
Um
die Plasmaanzeige 34 zur Erzeugung eines Plasmas anzutreiben,
wird ein Antriebsschaltkreis 62 bereitgestellt. Dies kann
eine Spannung im Bereich von 0–700
Volt DC liefern. Wenn der Steuerkreis mit einem Signalgenerator
verbunden ist, kann er im Bereich von –300 bis 300 Volt schwingende Gleichstromsignale
liefern. Er kann alle acht Elektrodenstreifen separat steuern und
verschiedene Widerstände
(0–10
M) in Reihe verbinden, um Strombegrenzung bereitzustellen. HM 2000
weist eine PC-Schnittstelle
und ein LabView®-Programm
auf, die zusammen die Messung der angelegten Spannung bei den Anzeigeelektroden
und dem Strom ermöglichen.
Die angelegte Spannung ist entweder von der Frontplatte des HM 2000
oder von dem PC steuerbar. Eine provisorische DAG-Karte 64 wird
verwendet, die keine Ausgabe aufweist, so dass die angelegte Spannung
manuell gesteuert werden muss.
-
Wenn
ein Plasma erzeugt wird, wird Licht emittiert, wobei das Licht über einen
Glasfaserleiter an ein Spektrometer 66 übertragen wird, das ein PC1000
PC Plug-in Spectrometer 66 von Ocean Optics ist. Die ist
ein Miniatur-Spektrometer 66, das in einen Standard ISA-Bus-Schlitz eines PCs
passt. Es weist einen Spektralbereich von 350–850 nm und eine Blaze-Wellenlänge bei
500 nm auf. Software wird zusammen mit dem Spektrometer 66,
OOIBase bereitgestellt. OOIBase erlangt Daten und führt Grundarbeitsvorgänge wie
etwa Entfernung und Integration von Hintergrundfunktionen durch.
Manche anderen Funktionen wie etwa Glättung sind ebenfalls möglich. Das
Spektrometer 66 sollte selbstkalibriert sein, trotzdem
kann etwas Zeilenverschiebung vorhanden sein. Eine zusätzliche
Kalibrierung ist mit einem Heliumneonlaser durchgeführt worden.
-
Bei
Verwendung des Systems aus 10 wird
ein zu erkennendes Gas über
den Gaseinlass in die Plasmaanzeige eingeführt. Auf diese Weise eingeführtes Gas
bewegt sich zwischen den Glasplatten 36 und 38 und
dem Abstandsstück 42.
Eine Spannung wird dann auf die Elektroden 40 angelegt,
um ein Plasma 18 zu erzeugen. Sobald das Plasma erzeugt
ist, wird Licht mit einem einzigartigen Spektrum emittiert. In der
Tat wirken die Glasplatten als Wellenleiter und führen das
emittierte Licht zu einem Glasfaserleiter von dort zu dem Spektrometer 66.
Wie bei der Anordnung aus 1 ist das
Spektrometer 66 angepasst, um das empfangene Licht zu analysieren,
um dadurch bei der Identifikation des Gases zu helfen.
-
Erkennung von Aceton
-
Aceton
war in einem U-Glaszylinder eingeschlossen, und die Öffnung an
dem Einlass einer der zwei Massenstromsteuerungen 56 und 58 befestigt. Die
andere Massenstromsteuerung war mit der Argonflasche verbunden.
Mit Luft gemischtes Aceton floss bei 20 sccm und Argon bei 0,8 sccm,
um einen Druck von um die 20,8 Torr aufrechtzuerhalten. Argon war
notwendig, um den Ablass zu erleichtern. Eine Spannung von 610 Volt
wurde über
die Elektroden 40 hinweg angelegt. Spektren wurden dann
von der folgenden Emission genommen. Ein weiterer Satz von Spektren
wurde einfach durch das Platzieren des Einlasses der Massenstromsteuerung
an der Mündung
eines Acetonglaszylinders genommen. In diesem Fall war das Einlassrohr
frei, ebenfalls Luft in der umgebenden Gegend zu testen. Der dritte
Satz Spektren wurde von der Plasmaemission von Luft genommen. Spektren
wurden vor dem Vergleich durch den Energieinhalt normalisiert.
-
Der
offensichtlichste Unterschied wird um 383,69 nm herum gezeigt. Einige
andere Peaks aufgrund von Luftelementen verstecken mit Aceton verwandte
Peaks (Matrixeffekt). Die Erfassung von Acetongeruch ist jedoch
immer noch möglich.
Unterschiede zwischen Prüfen
bei geschlossenem Glaszylinder und Prüfen bei offenem Glaszylinder
legen Einsatzmöglichkeiten
zur Quantifizierung nah. Diese Ergebnisse heben die Möglichkeit
der Verwendung einer solch einfachen Technik hervor, um Pathologien zu
diagnostizieren, die einer Überproduktion
von Aceton in Körperflüssigkeiten
(z. B. Atmungsgasen) unterzogen werden. Große Verbesserungen können durch
das Variieren von Spektralbereichen und Spektralauflösung und
die Annahme chemometrischer Techniken erhalten werden.
-
Die
Fähigkeit
der Anordnung aus 1 und 10, Gase
zu erkennen, weist viele nützliche
Applikationen auf. In der Medizin ist es zum Beispiel bekannt, dass
sich Atmungsgase von asthmatischen Patienten von denen von gesunden
Erwachsenen unterscheiden. Durch das Erfassen von Unterschieden
in den Gasen, die von einer Person ausgeatmet werden, ist es daher
möglich
zu identifizieren, ob eine Person asthmatisch ist oder nicht.
-
Diagnose von Asthma
-
Asthmatische
Testpersonen und gesunde Testpersonen wurden gebeten, in einen Ballon
zu atmen. Auf diese Weise wurden dann Atmungsgase durch die Massenstromsteuerung
in die Mikrokammer geleitet. Die Durchflussrate wurde auf 0,8 sccm für Argon
und 20 sccm für
Atemproben gesetzt. Anfangs wurden Sätze von Atmungsgasen von einem Patienten
mit schwerem Asthma, einem Patienten mit leichtem Asthma und einer
gesunden Testperson genommen. Spektrale Emissionen werden in 12 gezeigt.
Unterschiede werden klar durch die Spektren gezeigt, was nahe legt,
dass dies ein viel versprechendes Diagnosewerkzeug sein könnte.
-
Ein
System ist auf der Basis von optischen Plasmaemissionen und einem
künstlichen
neuronalen Netz zur Erfassung und Erkennung von Gasen entwickelt
worden. Das System kann Spezies mit einer ähnlichen chemischen Zusammensetzung
wie etwa Aceton und Essig unterscheiden, und kann zwischen unterschiedlichen
Marken von Kaffeekörnchen unterscheiden.
Die Genauigkeit des Systems hängt von
der Anzahl an Trainingproben ab, die in das neuronale Netz gespeist
werden, der Konfiguration des Netzes (versteckte Schichten des PE)
und der Auflösung
des Gitters, das zur Extrahierung von Merkmalen verwendet wird.
Selbst mit relativ wenigen Trainingsproben und wenig Manipulation
des neuronalen Netzes ist die Genauigkeit der Identifizierungsprozedur
immer noch gut. Ein weiterer Vorteil ist, dass das System verlässlich arbeitet.
-
Ein
Fachmann wird verstehen, dass Variationen der offenbarten Anordnungen
möglich
sind, ohne von der Erfindung abzuweichen. Demgemäß wird die obige Beschreibung
der spezifischen Ausführungsformen
lediglich beispielhaft und nicht zum Zweck der Einschränkung vorgenommen.
Insbesondere wird es dem Fachmann klar sein, dass geringfügige Modifizierungen
ohne bedeutende Veränderungen
an den oben beschriebenen Vorrichtungen und Verfahren gemacht werden
können.