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期刊信息/Journal information
传感技术学报
东南大学 中国微米纳米技术学会
传感技术学报

东南大学 中国微米纳米技术学会

黄庆安

月刊

1004-1699

dzcg-bjb@seu.edu.cn；dzcg-bjb@163.com

025-83794925

210096

南京市四牌楼2号东南大学

传感技术学报/Journal Chinese Journal of Sensors and ActuatorsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《传感技术学报》杂志的编委委员均来自国内各著名高校的教授和博士生导师，他们是我国传感器领域方面的专家、学者和权威人士。《传感技术学报》稿源来自全国各高等院校，，中国科学院所属的有关专业研究机构以及国内大型工矿企业设置的专业研究所。《传感技术学报》刊登的论文均有2名国内同行专家审稿通过。 《传感技术学报》的作者有院士、教授、博士生导师、研究员、博士研究生、和硕士研究生以及从事该研究领域的工作人员、专家和学者。 《传感技术学报》主要面向广大的科技工作者、高等院校、各公共图书馆、情报所（室）、研究所以及厂矿，它对科技工作者、科学研究人员、广大教师、研究生、博士生都具有极为重要的参考价值。
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    基于超材料吸波结构的MEMS热电堆红外温度传感器设计

    谢宇浩吕丝旭张志强
    1109-1113页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于超材料吸波结构的MEMS热电堆红外温度传感器,避免了使用特殊的滤光片进行封装,从而降低了传感器的体积.在设计上,采用超材料吸波结构将待测目标辐射的红外光选择性吸收,并将光能转化为热.通过利用时域有限差分方法研究了超材料吸波结构的结构参数与红外吸收光谱和吸收率之间的关系,并优化出用于检测人体红外辐射的超材料吸波结构尺寸.结果表明,当红外光波长范围为9.5μm～10.5μm时,该传感器的红外吸收率优于0.38,其中在波长为9.989μm处出现红外吸收峰,其最大吸收值为0.997.由超材料吸波结构产生的热量传递到其下方的热电堆,通过多物理场仿真可得热电堆的热端和冷端的温差为0.046 K,进而转化为输出电压,从而验证了整体设计的有效性.

    红外温度传感器超材料吸波结构热电堆MEMS

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    基于光纤环衰荡技术的锥形光纤磁场测量方法

    白鹏鹏高妍张红娟王鹏飞...
    1114-1119页
    查看更多>>摘要：针对目前光纤磁场传感器解调方法中存在的实用性差且造价昂贵的问题,提出了一种基于光纤环衰荡技术的锥形光纤磁场测量方法,实现了磁场的时间域解调.施加不同强度的磁场时,光在锥形光纤处引起的损耗不同,导致系统衰减时间不同.将系统衰减时间和磁场强度建立联系,实现了磁场测量.为降低传感单元温度和磁场之间的交叉敏感,设计了温度控制电路,将传感单元的温度设定在25.0℃.实验结果表明,该传感器在磁场强度2 mT～9 mT范围内时,磁场强度H和衰减时间τ具有R2=0.98273的线性拟合度,计算得到该传感器的磁场灵敏度为-11.65μs/mT.与光纤磁场传感器的其他解调方式相比,采用光纤环衰荡技术的磁场测量方法,具有响应速度快、成本低、稳定性好的优点.

    光纤传感器磁场测量光纤环路衰荡时间域解调

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    闭腔型氧泵测氧芯片结构参数对特征时间td的影响研究

    朱旭谢光远杨开武廖清林...
    1120-1125页
    查看更多>>摘要：为了探究闭腔型测氧芯片结构参数对氧传感器特征时间td的影响,指导结构改进,优化氧传感器工作性能,采用控制变量法设计了四种不同结构的泵氧芯片并搭配自制的氧传感器进行测试,测量在不同氧气浓度下的td值,对曲线进行分析,并与推导出的理论关联式进行比较.结果表明,当泵氧芯片增加多孔氧化锆保护层后,提升了空腔的密封性,td与氧气浓度呈良好的线性关系;使用交叉型铂电极的泵氧芯片,泵电极与氧气的接触面积更大,泵氧速率更快,其td值更小.综合来说,优选芯片结构为添加多孔氧化锆保护层同时使用交叉电极的泵氧芯片,相比于对照产品,其td与氧气浓度具有更好的线性相关性,且制造成本低,并拥有与对照产品相近的td值,从而自主研发出具有良好工作性能的工业氧传感器.

    氧传感器氧化锆特征时间铂电极结构参数

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    基于钼掺杂氧化锌微米花的高灵敏和快响应丙酮气体传感器研究

    罗翠线李奇黄玉蓉王大铭...
    1126-1134页
    查看更多>>摘要：丙酮是一种无色高挥发性的有毒溶剂,易致毒,严重威胁人类生命健康,因此研究灵敏度高和响应迅速丙酮传感器具有重要的现实意义.通过沉淀法和煅烧法制备了纯相和不同钼(Mo)掺杂浓度的氧化锌(ZnO)微米花结构,并将Mo-ZnO作为敏感材料制作成丙酮气体传感器.气敏结果显示,Mo掺杂的ZnO对丙酮气体的检测性能较纯ZnO大幅提升,尤其Mo3-ZnO气体传感器在225℃对100×10-6丙酮气体的响应为纯ZnO的3倍,并且具有快速的响应恢复时间(5 s/5 s)以及良好的线性度和低的检测下限.这些优异的传感性能归因于Mo-ZnO微米花结构由许多带有小孔的纳米薄片组成,其中开放的3D空间提供了更大的比表面积,可以吸附更多的气体分子并产生高响应.

    ZnO微米花Mo-ZnO气体传感器丙酮检测

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    基于双频HIFU换能器的振动声成像及其靶组织损伤区域检测研究

    罗婕妤曹琳娜确太降初周小伟...
    1135-1143页
    查看更多>>摘要：HIFU作为一种无创、无电离辐射的物理治疗技术已经被用于各种良、恶性实体肿瘤的治疗.但HIFU临床治疗依然面临一个关键问题:基于传统的超声影像依然不能对HIFU治疗后靶组织损伤的区域进行清晰成像.针对该问题,将振动声成像方法引入到HIFU治疗系统中,将常规单频激励的HIFU换能器改造成双频HIFU换能器,并利用该换能器进行双频HIFU治疗及靶组织损伤区域的振动声成像.基于该系统首先研究了不同频差对换能器聚焦性能和焦域尺寸的影响以及不同结构的仿体组织、不同成像深度对振动声成像质量的影响.然后,以仿体和离体组织作为HIFU辐照对象,开展了HIFU辐照靶组织损伤区域可视化的振动声成像实验.实验结果表明:不同结构和特性仿体组织的振动声成像对比度较好、空间分辨率较高.此外,当HIFU辐照仿体和离体组织后,基于该成像方式能够实现靶组织损伤区域的可视化,这有望为HIFU治疗后靶组织的损伤区域检测提供一种有应用前景的解决方案和途径,提高HIFU治疗的有效性和安全性.

    双频聚焦超声振动声成像低频振动声信号空间分辨率

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    基于多序列WOA-VMD算法的超宽带雷达心率检测

    弭晴马永涛黄祉同
    1144-1153页
    查看更多>>摘要：针对呼吸信号强干扰下心跳信号能量微弱难于准确提取的问题,提出了一种基于多序列WOA-VMD算法的超宽带雷达心率检测方法.首先,根据接收信号方差来确定目标范围,构建多序列生命体征向量,缩短观测时间.然后,融合鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)和变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)来优化参数,准确分离出心跳信号.最后,利用超宽带雷达收集了8名志愿者在不同距离处的回波雷达信号,进行实验.与传统算法相比,所提算法能够抑制呼吸干扰,平均误差比最低仅为1.36％,测量精度较高.

    超宽带雷达参数优化变分模态分解心率检测

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    基于深度学习的电磁离合器皮带轮表面微小缺陷检测方法

    丁建雄万延见柯海森张砀砀...
    1154-1161页
    查看更多>>摘要：针对电磁离合器皮带轮表面缺陷形态不一,尺寸小所带来的检测效率低精度差等问题,通过改进YOLOv4提出Pulley-YOLOv4模型进行检测.提出了改进空间金字塔池化模块,能够更有效地提取微小缺陷特征且更加准确地定位.在颈部网络与主干特征提取网络之间添加全局注意力机制,使模型能够抑制不重要特征,关注感兴趣的目标.实验表明,Pulley-YOLOv4模型平均精度均值为98.54％,FPS指数为15,综合实际生产速度和精度的要求,所提出的Pulley-YOLOv4在皮带轮表面微小缺陷检测方面具有明显优势并且满足实时性要求.

    皮带轮缺陷检测深度学习YOLOv4

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    基于卷积神经网络的多工况多传感滚动轴承实时监控方法

    陈昌川朱嘉琪魏琦尹淑娟...
    1162-1171页
    查看更多>>摘要：针对工业环境中广泛在多工况下多滚动轴承实时状态监测的需求和部署环境受限的挑战,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的面向多传感器滚动轴承运行状态监控方法.该方法将两个不同工况下的一维时间序列数据集以均方根(Root Mean Square,RMS)指标标注,并通过将一维时间序列多传感器数据重构为二维空间张量的形式输入卷积神经网络训练.最后利用层融合和16比特量化优化,将网络部署到FPGA上,用以解决CNN的计算开销.实验结果表明,在结合了两种不同工况的数据集下,网络测试推理准确度依然高达99.24％,比多层感知机实现高10.48％,比多层感知机结合支持向量机的实现高2.91％,该算法对于新加入的数据集也有较强的鲁棒性,经过重训练,新加入的数据集准确率可以达到99.17％.基于FPGA部署优化的网络的峰值能效为76.217GPOS/W,为CPU实现的33.09倍,GPU实现的5.39倍.其中,16比特精度部署的网络测试精度相较32比特精度实现仅降低0.001％.

    滚动轴承多工况卷积神经网络FPGA部署优化

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    基2-FFT输入分级截断算法在频域合成孔径超声成像中的研究

    周英钢刘振兴王善辉李继冯...
    1172-1178页
    查看更多>>摘要：为提高超声频域成像算法的计算速度,提出一种应用于超声频域成像算法的基2-FFT输入分级截断算法.首先,借助于COMSOL多物理场仿真软件,建立钢件中含有孔缝缺陷的有限元模型进行声场仿真.仿真结果得到关于缺陷的回波信号,并通过PSM算法对频域内声场进行重建,得到成像区域的聚焦图像,和原始仿真信号的B扫图像相比效果更加直观且成像质量更好,验证了PSM算法的可行性.然后为了避免超声频域成像算法中二维傅里叶变换的冗余计算,进一步提出了支持任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法.实验结果证明,基2-FFT输入分级截断算法比标准基2-FFT算法快27％,超声频域算法成像速度提高13％.

    超声频域成像基2-FFTB扫成像分级截断算法成像速度

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    基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究

    张鹏飞叶哲江
    1179-1185页
    查看更多>>摘要：为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位.在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法.从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号进行去噪处理.使用差分阈值法检测出ECG信号的R峰,根据R峰分割出心拍样本,使用心拍数据对所设计模型进行训练和测试.使用准确率、精度、灵敏度、特异性和混淆矩阵对模型的分类性能进行了评估.将训练集迭代60轮后,测试集的准确率达到了99.91％.结果表明,融合CA模块的MobileNetV2模型对于MI部位的定位具有很好的效果,有助于医疗设备实现MI的快速辅助诊断.

    轻量化卷积神经网络心肌梗死定位MobileNetV2注意力机制心电图

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