RU2657101C1 - Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров - Google Patents
Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров Download PDFInfo
- Publication number
- RU2657101C1 RU2657101C1 RU2017113957A RU2017113957A RU2657101C1 RU 2657101 C1 RU2657101 C1 RU 2657101C1 RU 2017113957 A RU2017113957 A RU 2017113957A RU 2017113957 A RU2017113957 A RU 2017113957A RU 2657101 C1 RU2657101 C1 RU 2657101C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- nanocrystalline
- optical
- recognition
- spectra
- nanocrystalline structures
- Prior art date
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 10
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 14
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 239000002086 nanomaterial Substances 0.000 description 7
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 5
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 229940035637 spectrum-4 Drugs 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000004020 luminiscence type Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000007709 nanocrystallization Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000013643 reference control Substances 0.000 description 1
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 description 1
- 230000007261 regionalization Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B82—NANOTECHNOLOGY
- B82B—NANOSTRUCTURES FORMED BY MANIPULATION OF INDIVIDUAL ATOMS, MOLECULES, OR LIMITED COLLECTIONS OF ATOMS OR MOLECULES AS DISCRETE UNITS; MANUFACTURE OR TREATMENT THEREOF
- B82B1/00—Nanostructures formed by manipulation of individual atoms or molecules, or limited collections of atoms or molecules as discrete units
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Nanotechnology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
Использование: для управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров. Сущность изобретения заключается в том, что способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров заключается в регистрации оптического спектра, генерируемого создаваемой нанокристаллической структурой, сравнении оптического спектра с эталонными спектрами и формировании по результатам сравнения сигналов управления, при этом сигналы управления формируют путем повышения или снижения концентраций компонентов, входящих в химический состав нанокристаллической структуры. Технический результат - обеспечение возможности повышения точности контроля и воспроизводимости создаваемых нанокристаллических структур. 3 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Предлагаемое изобретение относится к технической физике и может быть использовано для управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров.
Предшествующий уровень техники
Одно из перспективных направлений защиты ценных бумаг, денежных купюр и различных промышленных изделий от подделки связано с выращиванием нанокристаллических маркеров в толще различных материалов под воздействием лазерного света [1].
Однако требуется не только выращивание нанокристаллических маркеров в толще различных материалов, но и управление их созданием, например, чтобы воспроизводимо получать различные наноструктуры.
Известен способ управления созданием наноструктур, заключающийся в том, что после создания нанострукуры визуально наблюдают оптический, спектр изображения наноструктурных фрагментов, а по результатам сравнения формируют управляющие сигналы для коррекции наноструктуры в следующем процессе ее создания (Максимовский С.Н., Радуцкий Г.А. Method for Producing a Colored Security Image within a sheet Material (Cпocoб создания цветного защитного изображения внутри листового материала), Международная заявка WO 2015/130192 А1, 2015).
Недостаток данного способа заключается в том, что управление созданием наноструктур осуществляется субъективно, что не позволяет ввести автоматизацию и, как следствие, приводит к большому времени процесса настройки создания различных наноструктур, а также не обеспечивает их воспроизводимость.
Для автоматизации процессов создания наноструктур было предложено анализировать их оптические, например, люминесцентные спектры; разработана технология их автоматического сравнение с эталонными спектрами по специальным мерам сходства, зависящим от моделей наблюдения и характера помех [2].
Недостатком этого подхода является то, что он не связан непосредственно с процессом формирования управляющих сигналов, а сам анализ спектров значительно зависит от уровня помех.
Наиболее близким к заявляемому из известных по своему назначению, технической сущности и достигаемому результату является выбранный в качестве прототипа способ адаптивного управления плазменным процессом на основе использования нейронных сетей, формирующих управляющие параметры по оптическому спектру, генерируемому лазерной плазмой [Chi Yung Fu. Closed loop adaptive control of spectrum-producing step using neural networks (адаптивное управление в замкнутом контуре на основе пошагово изменяющегося спектра с использованием нейронных сетей). US 5841651 А. 1998].
Согласно данному способу искусственная нейронная сеть анализирует плазменный оптический спектр, и производит управляющие сигналы. Управление производится по одному или более входных макропараметров процесса в ответ на любое отклонение спектра от узкого ассортимента. При производстве плазменный реактор формирует плазму в ответ на входные макропараметры, такие как поток газа, давление и т.п. Реактор содержит окно, через которое наблюдается электромагнитный спектр, произведенный плазмой в реакторе. Спектр формируется оптическим спектрометром, который измеряет интенсивность поступающего оптического сигнала в различных длинах волн. Выход оптического спектрометра подается на нейросетевой анализатор, который анализирует множество сигналов отклонения, и формирует управление: должен ли соответствующий из входных параметров реактора быть увеличен или уменьшен.
Данный способ из-за использования нейросетевого сравнения оптических спектров с эталонными значениями устойчив к значительным спектральным помехам.
Недостатком способа, принятого за прототип, является то, что он ориентирован на специфическую задачу управления плазменным реактором и не может быть непосредственно применен к решению задачи управления, изготовлением нанокристаллических структур с помощью лазерного метода высокоскоростной нанокристаллизации.
Раскрытие сущности изобретения
Предлагаемый способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров базируется на том же принципе, что и прототип, т.е. на регистрации оптического спектра, генерируемого создаваемой нанокристаллической структурой, нейросетевого сравнения оптического спектра с эталонными спектрами, и формировании по результатам сравнения сигналов управления параметрами процесса создания нанокристаллических структур.
Однако, в предлагаемом способе, в отличие от прототипа сигналы управления параметрами процесса создания нанокристаллических структур производят в виде повышения или снижения концентраций компонентов, входящих в химический состав нанокристаллической структуры.
Целью изобретения является повышение оперативности создания нанокристаллических структур, а также их воспроизводимости при наличии отклонений от эталонных значений.
Указанные отличительные признаки, необходимые для реализации заявленного способа и достижения поставленной цели, обладают несомненной новизной в действии над материальными объектами - компонентами, входящими в химический состав нанокристаллической структуры.
Краткое описание чертежей
В дальнейшем изобретение поясняется описанием конкретного, но не ограничивающего настоящего изобретения варианта осуществления и прилагаемыми чертежами, на которых:
Фиг. 1 иллюстрирует примеры различных люминесцентных спектров, получаемых от нанокристаллических структур с различными химическими составами;
Фиг. 2 иллюстрирует способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров;
Фиг. 3 иллюстрирует зависимость ошибки различения эталонных спектров от значения отношения «Помеха/Сигнал» для многокритериальной и нейросетевой технологий.
На Фиг. 1 показаны:
- по оси абсцисс - отсчеты (нм) видимого диапазона оптического спектра;
- по оси ординат - отсчеты (о.е.) интенсивности люминесцентного излучения.
На Фиг. 2 показаны:
- 1 - широкополосный источник света, возбуждающий нанокристаллическую структуру (ИС);
- 2 - нанокристаллическая структура, созданная по n-ой технологии (НКСn);
- 3 - спектральный датчик (СД);
- 4 - оптический спектр (Хn);
- 5 - блок сравнения (БС);
- 6 - база данных (БД) эталонных оптических спектров;
- 7 -эталонный оптический спектр {Sn}
- 8 - блок управления распознаванием оптических спектров (БУР);
- 9 - меры сходства μ(Xn,Sk) распознаваемого оптического спектра 4 - (Хn) и эталонного спектра 7 - (Sk);
- 10 - совокупность (и) управляющих сигналов;
- 11 - эталонных совокупностей концентраций {Сn};
- 12 - блок управления концентрациями компонентов (БУК), входящих в химический состав нанокристаллической структуры на основе эталонных совокупностей концентраций 11 {Сn} и совокупности 10 (u) управляющих сигналов.
На Фиг. 3 показаны:
- по оси абсцисс - значения (%) отношения «амплитуда помехи/амплитуда сигнала»;
- по оси ординат - значения (%) ошибки распознавания (различения);
- ромбики - зависимость для многокритериального алгоритма распознавания;
- квадратики - зависимость для нейросетевого алгоритма распознавания.
Лучшие варианты осуществления изобретения
Предлагаемый способ нейроподобного снижения размерности оптических спектров осуществляется следующим образом.
Согласно предлагаемому способу для известных совокупностей концентраций 11 (Сn (n=1, 2, …, N) компонентов (веществ), входящих в химический состав эталонных нанокристаллических структур, формируют эталонные люминесцентные спектры 7 (Sn=(Sn 1, Sn 2, …, Sn M)T), соответствующие данным нанокристаллическим структурам, где М - количество дискретных значений (отсчетов) каждого люминесцентного спектра, а T - операция транспонирования.
Формирование эталонных спектров 7 (Sn) иллюстрируется Фиг. 2. Луч широкополосного источника света 1 (ИС) возбуждает эталонную нанокристаллическую структуру 2 (НКСn), а возбуждаемый свет (люминесцентный, инфракрасный) попадает на спектральный датчик 3 (СД), формирующий соответствующий эталонный оптический спектр 7 (Sn). Это спектр записывается в базу данных БД 6. Одновременно в 6 (БД) записывают эталонные совокупности 11 (Сn) концентраций компонентов, входящих в химический состав эталонных нанокристаллических структур n-го рецепта.
При создании пробного образца конкретной нанокристаллической структуры по n-ому рецепту, соответствующему эталонной совокупности концентраций 11 (Сn), регистрируют ее люминесцентный спектр 4 (Хn=(Хn 1, Xn 2, …, Хn M)T, и сравнивают его со всеми эталонными спектрами из 6 (БД), используя блок сравнения 6 (БД). 6 (БД) функционирует как на основе нейроподобного алгоритма сравнения по мерам 9 (μnk=μ(Xn, Sk) сходства, где n, k=1, 2, …, N, так и квадратичным мерам 9 (μn m=μ(Xn m, Sn m) сходства, где а m=1, 2, …, М. На основе данных мер блок управления распознаванием 8 (БУР) формирует совокупность управляющих сигналов 10 (u{μnk}).
Как видно из Фиг. 2, управление 10 (u), вырабатываемое в контуре обратной связи, осуществляет специализированный поиск в 6 (БД). Например, в простейшем случае для каждого n отыскивается максимальное значение 9 (μ(Xn, Sk), и по нему распознается принадлежность формируемого состава конкретному эталонному рецепту. На основе мер 9 (μ(Xn m, Sn m) регулируют концентрации компонентов, величинам которых пропорциональны значения 4 (Хn m), соответствующих m-ых отсчетов оптического спектра, полученного от нанокристаллической структуры, изготовляемой по n-му рецепту.
Высокую надежность распознавания дает нейросетевая технология, описанный в [3]. Так, на Фиг. 3 показана зависимость ошибки различения фрагментов эталонных люминесцентных спектров от значений отношения «амплитуда помехи/амплитуда сигнала» для многокритериальной и нейросетевой технологий распознавания.
Наглядно видно преимущество нейросетевой технологии различения сигналов на фоне сильных помех по сравнению с многокритериальной технологией. Так, например, в предлагаемой технологии ошибки различения начинают проявляться лишь при отношении «амплитуда помехи/амплитуда сигнала» >15%, в то время как при многокритериальном подходе - при отношении «амплитуда помехи/амплитуда сигнала» >9%
Проведенное исследование показало, что при создании различных защитных нанокристаллических меток необходимо стремится к тому, чтобы соответствующие им люминесцентные спектральные коды имели вариацию, не мене чем в 1,5÷2 раза превышающую уровень возможных помех. Помехи с уровнем 10%÷20% вполне реалистичны. Поэтому различные спектральные коды должны отличаться по вариации не менее чем на 15%÷20%. В свою очередь это накладывает ограничение на вариацию концентраций компонентов, входящих в химический состав нанокристаллической структуры. Вариации распределений концентраций, кодирующих нанокристаллические метки, не должна быть ниже 25%.
Промышленная применимость
Описанным способом могут быть тиражированы нанокристаллические структуры для защитных меток различных промышленных изделий с высокой точностью их воспроизводимости. Описанная выше технология, оптически контролирующая отклонение создаваемой нанокристаллической структуры от эталонного образца, и управляющая процессом минимизации этих отклонений путем изменения концентрации составных компонентов нанокристаллических структур, должна быть неотъемлемой частью технологии создания защитных меток в промышленных масштабах.
В настоящее время нет препятствий к промышленному внедрению заявляемого способа, т.к. все необходимые элементы для его реализации имеются: технология создания нанокристаллических структур, в том числе, сканирующие лазерные устройства; оптические спектрометры, работающие в видимом и инфракрасном диапазоне электромагнитных волн; контроллеры для сравнения регистрируемых оптических спектров с эталонными спектрами и формирования управляющих сигналов.
Источники, принятые во внимание
1. Maximovsky S., et all. Shattuckite synthesis and the pattern formation by the scanning laser beam. Tecnol. Metal. Mater. Miner. 
Poulo. V. 13. N. 3. 2016. P. 248-251.
2. Краснов A.E., Максимовский C.H., Смирнов B.M., Ставцев А.Ю. Метрологическое обеспечение защиты ценных бумаг, документов и товаров на основе нанотехнологий. Технологии XXI века в легкой промышленности (электронное научное издание). №7. Часть I. Раздел №4. 2013. Статья №6.
3. Краснов А.Е., Казаков К.В., Калачев А.А., Никольский Д.Н., Шевелев С.А. Сравнение эффективностей различения сигналов на фоне сильных помех на основе многокритериальной и нейросетевой технологий. Инновационные, информационные и коммуникационные технологии: сборник трудов XIII Международной научно-практической конференции. / под ред. С.У. Увайсова - Москва: Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского, 2016, С. 257-259.
Claims (1)
- Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров, заключающийся в регистрации оптического спектра, генерируемого создаваемой нанокристаллической структурой, сравнении оптического спектра с эталонными спектрами и формировании по результатам сравнения сигналов управления, отличающийся тем, что, с целью повышения точности контроля и воспроизводимости создаваемых нанокристаллических структур, сигналы управления формируют путем повышения или снижения концентраций компонентов, входящих в химический состав нанокристаллической структуры.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017113957A RU2657101C1 (ru) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017113957A RU2657101C1 (ru) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2657101C1 true RU2657101C1 (ru) | 2018-06-08 |
Family
ID=62560109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017113957A RU2657101C1 (ru) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2657101C1 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070281075A1 (en) * | 2006-05-31 | 2007-12-06 | Cheng-Chia Huang | Optical method to monitor nano thin-film surface structure and thickness thereof |
| WO2010065611A2 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-10 | Massachusetts Institute Of Technology | Electrically controlled catalytic nanowire growth |
| RU2506168C1 (ru) * | 2012-10-04 | 2014-02-10 | Сергей Николаевич Максимовский | Способ создания на листовом материале изображения, переливающегося цветами радуги, и листовой материал для его реализации |
| CN106197310A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-12-07 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种基于调制度的宽光谱微纳结构三维形貌检测方法 |
-
2017
- 2017-04-21 RU RU2017113957A patent/RU2657101C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070281075A1 (en) * | 2006-05-31 | 2007-12-06 | Cheng-Chia Huang | Optical method to monitor nano thin-film surface structure and thickness thereof |
| WO2010065611A2 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-10 | Massachusetts Institute Of Technology | Electrically controlled catalytic nanowire growth |
| RU2506168C1 (ru) * | 2012-10-04 | 2014-02-10 | Сергей Николаевич Максимовский | Способ создания на листовом материале изображения, переливающегося цветами радуги, и листовой материал для его реализации |
| CN106197310A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-12-07 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种基于调制度的宽光谱微纳结构三维形貌检测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Краснов A.E., Максимовский C.H., Смирнов B.M., Ставцев А.Ю. Метрологическое обеспечение защиты ценных бумаг, документов и товаров на основе нанотехнологий.Технологии XXI века в легкой промышленности (электронное научное издание), N 7, часть I, раздел N 4, статья N 6, 2013. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11534979B2 (en) | In situ and real time quality control in additive manufacturing process | |
| Zhang et al. | A novel approach for the quantitative analysis of multiple elements in steel based on laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and random forest regression (RFR) | |
| CN106770194B (zh) | 基于小波变换激光诱导击穿光谱的谷类作物产地鉴别方法 | |
| Dörfer et al. | Quantitative mineral analysis using Raman spectroscopy and chemometric techniques | |
| CN113177919A (zh) | Libs与深度学习结合的岩性分类及主量元素含量检测方法 | |
| McMillan et al. | Correlation of limestone beds using laser-induced breakdown spectroscopy and chemometric analysis | |
| CN107844870B (zh) | 基于Elman神经网络模型的土壤重金属含量预测方法 | |
| CN104730041A (zh) | 一种提高激光探针塑料识别精度的方法及其装置 | |
| Campbell et al. | Phase discrimination of uranium oxides using laser-induced breakdown spectroscopy | |
| Yang et al. | The basicity analysis of sintered ore using laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) combined with random forest regression (RFR) | |
| Emelyanov et al. | Evaluation of silver and gold nanoparticles on polyester fibers by fluorescent polarization Raman spectra | |
| Ruan et al. | A novel hybrid filter/wrapper method for feature selection in archaeological ceramics classification by laser-induced breakdown spectroscopy | |
| RU2657101C1 (ru) | Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров | |
| Luo et al. | Raman spectroscopy and machine learning for microplastics identification and classification in water environments | |
| CN112505010A (zh) | 一种基于荧光光谱的变压器故障诊断装置及方法 | |
| Ma et al. | Small-sample stacking model for qualitative analysis of aluminum alloys based on femtosecond laser-induced breakdown spectroscopy | |
| Lin et al. | Quantitative multiple-element simultaneous analysis of seaweed fertilizer by laser-induced breakdown spectroscopy | |
| Huang et al. | Classification of water contamination developed by 2-D Gabor wavelet analysis and support vector machine based on fluorescence spectroscopy | |
| Maheshwari et al. | Advanced Plasmonic Resonance-enhanced Biosensor for Comprehensive Real-time Detection and Analysis of Deepfake Content | |
| Zhongqi et al. | The classification of plants by laser-induced breakdown spectroscopy based on two chemometric methods | |
| CN106295667B (zh) | 一种基于遗传算法选择最优光谱谱段的方法及其应用 | |
| Zhonghao et al. | Identification of heavy metal-contaminated Tegillarca granosa using laser-induced breakdown spectroscopy and linear regression for classification | |
| Cai et al. | LIBS combined with SG-SPXY spectral data pre-processing for cement raw meal composition analysis | |
| Zhang et al. | Improving quantitative analysis of cement elements in laser-induced breakdown spectroscopy through combining matrix matching with regression | |
| Tian et al. | Rare earth metals detection and recognition based on laser induced breakdown spectroscopy and machine learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190422 |