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 PDF

Info

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
Application number
RU2017113957A
Other languages
English (en)
Inventor
Андрей Евгеньевич Краснов
Виталий Михайлович Смирнов
Original Assignee
Андрей Евгеньевич Краснов
Виталий Михайлович Смирнов
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Андрей Евгеньевич Краснов, Виталий Михайлович Смирнов filed Critical Андрей Евгеньевич Краснов
Priority to RU2017113957A priority Critical patent/RU2657101C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2657101C1 publication Critical patent/RU2657101C1/ru

Links

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.
Figure 00000001
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)

  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.
RU2017113957A 2017-04-21 2017-04-21 Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров RU2657101C1 (ru)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
Sheng et al. Classification of iron ores by laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) combined with random forest (RF)
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)
CN113177919B (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
Dörfer et al. Quantitative mineral analysis using Raman spectroscopy and chemometric techniques
Wang et al. Classification of Chinese tea leaves using laser-induced breakdown spectroscopy combined with the discriminant analysis method
CN102262076A (zh) 基于谱线组合的激光诱导击穿光谱元素浓度测量方法
McMillan et al. Correlation of limestone beds using laser-induced breakdown spectroscopy and chemometric analysis
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. Data flow modeling, data mining and QSAR in high-throughput discovery of functional nanomaterials
Yang et al. The basicity analysis of sintered ore using laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) combined with random forest regression (RFR)
Pagnin et al. Multivariate analysis and laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS): a new approach for the spatially resolved classification of modern art materials
Yue et al. Machine learning efficiently corrects LIBS spectrum variation due to change of laser fluence
RU2657101C1 (ru) Способ управления созданием нанокристаллических структур на основе распознавания их оптических спектров
CN112505010A (zh) 一种基于荧光光谱的变压器故障诊断装置及方法
Dolenko et al. Neural network approaches to solution of the inverse problem of identification and determination of partial concentrations of salts in multi-сomponent water solutions
Lin et al. Quantitative multiple-element simultaneous analysis of seaweed fertilizer by laser-induced breakdown spectroscopy
Ma et al. Small-sample stacking model for qualitative analysis of aluminum alloys based on femtosecond 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
Zhongqi et al. The classification of plants by laser-induced breakdown spectroscopy based on two chemometric methods
Anubham et al. An Approach to Reduce the Sample Consumption for LIBS based Identification of Explosive Materials.
Malashin et al. ML-Based Forecasting of Temporal Dynamics in Luminescence Spectra of Ag 2 S Colloidal Quantum Dots
Xu et al. Spectral preprocessing combined with feature selection improve model robustness for plastics samples classification by LIBS
Pinkham et al. Feature optimization in chemometric algorithms for explosives detection

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190422