危险品分析仪

将一个实验室"浓缩"在一台仪器上，仪器又像鼻子一样能"嗅"出各种危险气息，不到10秒钟就能使炸药等危险品现原形。昨天，记者在浙大苏州工研院产业化公司"微木智能"看到，这里已成功研制出全球首批通用型痕量危险品检测仪。上周部分样机已送公安部检测中心进行综合性认证。 　　"如果把摄像头比作眼睛，麦克风比作耳朵，我们做的检测仪就是鼻子。人的鼻子闻不出危险品，仪器可以敏锐地捕捉到危险品的味道，检测仪就可发挥类似鼻子的功能。"该公司董事长李鹏比喻。 　　"眼下检测方法主要有两种，一种是使用传感器，一种是使用分析仪。传感器虽小，但单一 分析仪虽精确，但体型庞大。能不能将一个实验室功能浓缩在一台仪器上呢?于是，我们就研发出了全球首台通用型痕量危险品检测仪。这里面包含10多项发明，其中5项已获授权。"技术总监汪小知博士告诉记者。 　　在实验室，记者看到了这台外形酷似打印机的安检仪。实验室人员告诉记者，传统安检仪一般通过X光看物，检测技术有限。他们的安检仪几乎是全功能的，用"嗅"代替"看"，马上可知你携带是什么东西。除了检测爆炸物等外，还可检测农药、汽油、酒精、丙酮及煤气等危险品，能有效弥补传统安检仪的不足。 　　当一条试纸在微量TNT样本上轻轻划过，将试纸放进安检仪，不到10秒钟，安检仪就读出这是"铵T"。而如果是液体，只要给安检仪的"鼻孔"闻一闻，马上知道这液体是何种成分。 　　记者了解到，李鹏和汪小知都毕业于海外名校。前年两人一起回国在高新区创业。目前李鹏已获评姑苏创业领军人才、省创新创业领军人才等，今年还申报了国家"千人计划"。眼下该公司已完成了痕量气体配置系统及危险品检测等多项国内领先的创新性产品开发，并已进入公安、企业、运动场馆等检测，在公共安全、食品、化工、环境和医疗等领域具有较广的应用前景。 　　检测软件还可升级，当检测到新的危险品，仪器可进行识别记录，下次遇到就会敏锐捕捉到。"安检仪核心部件是微型离子迁移谱传感器，公司拥有完全自主知识产权。其核心芯片体积仅有硬币大小，检测灵敏度超过了现有大型实验室检测设备。"李鹏说。 　　据悉，目前这样一台安检仪价格还较贵，要三五十万元一台。"我们非常有信心在三五年内向微型化发展，实现每台万元以下的目标，这样就可进入家庭了。可根据人们的需要，将有害东西&lsquo 挡&rsquo 在门外。"

p 　　 strong 一、北京理工大学王茜蒨教授团队风采 /strong /p p 　　北京理工大学光电学院激光诱导击穿光谱研究团队(BIT-LIBS)由王茜蒨教授领衔，始创于2008年，目前有教授1名，副教授1名，讲师2人，在读博士生7名(其中留学生2名)，硕士生6名，本科生3名。团队依托于北京理工大学光电学院光学工程国家重点学科，光电成像技术与系统教育部重点实验室，致力于激光与物质相互作用理论、激光探测机理与技术、光谱数据处理、化生爆危险品检测、生物医学检测等方面的研究。 /p p style=" text-align: center " img title=" 22.jpg" alt=" 22.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/b62f0e7f-6860-47aa-91af-ccbe2ea927ae.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 北京理工大学王茜蒨教授 /strong /p p style=" text-align: center " img width=" 600" height=" 450" title=" 团队风采.jpg" style=" width: 600px height: 450px " alt=" 团队风采.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/8b352990-7b7b-4265-8309-65490d0ea2c5.jpg" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 北京理工大学王茜蒨教授团队风采 /strong /p p strong 　　二、相关研究成果及最新研究进展 /strong /p p 　　1、危险品LIBS光谱识别方法研究 /p p 　　爆炸物和生化危险品在反恐防暴领域一直都是探测重点，因其具有高度毁伤性和致病性，严重危害社会安全和人民安全健康。团队自创立至今，一直致力于LIBS技术在国防和社会安全领域的应用研究，从2008年起，在国内率先开展爆炸物LIBS探测技术研究，对几种典型炸药的LIBS光谱特性和识别方法进行了深入研究。之后，开展了对有机磷化学毒剂模拟剂DMMP和TEP、生物毒素模拟剂BSA等的LIBS光谱特性研究。重点研究了监督学习和非监督学习等机器学习方法在危险品LIBS光谱识别分类中的应用。在此基础上，提出了基于标签扩散的半监督学习LIBS数据分析算法，在仅可获得少量已知类别数据时，对典型军用炸药RDX、HMX、CL-20和成分相似的有机干扰物正确识别率达到100%。 /p p style=" text-align: center " img title=" 图1.png" alt=" 图1.png" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/2d84f7eb-ffa3-4e7f-8ec0-d99d9062748e.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图1 半监督学习方法分类结果 /strong /p p 　　此外，为了解决某些应用场合难以获取足够LIBS建模数据的难题，提出了基于生成对抗网络(GAN)扩展光谱数据库的方法。可以在仅有少量爆炸物和化学毒剂模拟物LIBS光谱数据时，利用GAN对LIBS光谱数据进行扩展建模，将探测识别准确率从不足90%提升到超过95%。 /p p 　　2、LIBS技术在生物医药学应用研究 /p p 　　在医药学和生物学领域，团队也开展了相关研究。 /p p 　　在2018年的最新研究中，提出基于评估谱线重要性提取有效特征峰可以缩短分析时间，提升识别准确率。采用所提出的IW-PCA和RF谱线重要性评估算法进行特征提取，对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌等6种致病菌的识别准确率达到98%。 /p p style=" text-align: center " img title=" 图2.jpg.png" alt=" 图2.jpg.png" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/3d7569a7-68ef-45ed-a63c-e73aa2416f12.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图2 采用IW-PCA和RF分别和共同提取不同数量特征峰的分类结果 /strong /p p 　　针对川贝母真伪辨识问题，采用LIBS技术结合人工神经网络对川贝母、浙贝母及伊贝母进行辨识，平均分类正确率为98.33%。实验表明此方法具有很高的辨识精度和很强的鲁棒性。 /p p style=" text-align: center " img title=" 图3.jpg.png" alt=" 图3.jpg.png" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/956f5c4f-b959-4bc3-bebf-f9cccdb76ab9.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图3 川贝母、掺浙贝母及伊贝母LIBS光谱图 /strong /p p 　　鹿茸是我国传统的名贵药材。本团队首次将LIBS应用于鹿茸质量评估，获取鹿茸LIBS光谱，分析其元素组成。利用PLS-DA对不同质量鹿茸光谱进行定性分析，并且通过挑选特征谱线提高了分类实验的鲁棒性，分类准确率达到100%。研究证明了LIBS技术运用于鹿茸质量评估的可能性。 /p p style=" text-align: center " img title=" 图4.jpg" alt=" 图4.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/2fcaf326-4879-4ff7-b915-45982ce48288.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图4 不同质量鹿茸LIBS光谱 /strong /p p 　　针对传统木材种类判别方法存在的局限，团队提出利用LIBS技术对木材种类进行识别分类。实验证明利用LIBS技术结合人工神经网络ANN可应用于木材分类，其分类正确率均在95%以上。当进一步优化ANN网络参数设置时，分类正确率可达到100%。为木材种类识别提供了一种高效准确的方法。 /p p style=" text-align: center " img title=" 图5.jpg" alt=" 图5.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201901/uepic/fce1af57-f107-4dda-b017-14a1bd884112.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图5 实验测量4种不同种类木材LIBS光谱图 /strong /p p strong 　　三、团队LIBS代表性论文10篇 /strong /p p 　　1. Qianqian Wang, Geer Teng, XiaoleiQiao, Yu Zhao, Jinglin Kong, Liqiang Dong, and Xutai Cui, & quot Importance evaluation of spectral lines in Laser-induced breakdown spectroscopy for classification of pathogenic bacteria,& quot Biomed. Opt. Express 9, 5837-5850 (2018) /p p 　　2. 王茜蒨, 赵宇, 卢小刚, et al. 激光诱导击穿光谱与拉曼光谱技术在危险物检测中的研究进展[J]. 光谱学与光谱分析, 2017(8). /p p 　　3. Wang Q Q , He L A , Zhao Y , et al. Study of cluster analysis used in explosives classification with laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Laser Physics, 2016, 26(6):065605. /p p 　　4. He L , Wang Q , Zhao Y , et al. Study on Cluster Analysis Used with Laser-Induced Breakdown Spectroscopy[J]. Plasma Science and Technology, 2016, 18(6):647-653. /p p 　　5. Wang Q Q , Liu K , Zhao H , et al. Detection of explosives with laser-induced breakdown spectroscopy[J]. 物理学前沿：英文版, 2012, 7(6):701-707. /p p 　　6. Wang Q Q , Liu K , Zhao H . Multivariate Analysis of Laser-Induced Breakdown Spectroscopy for Discrimination between Explosives and Plastics[J]. Chinese Physics Letters, 2012, 29(4):044206. /p p 　　7. 王茜蒨, 黄志文, 刘凯, et al. 基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012, 32(12). /p p 　　8. 赵华, 王茜蒨, 刘凯, et al. 无机爆炸物及其主要成分的激光诱导击穿光谱实验研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012, 32(3). /p p 　　9. 刘凯, 王茜蒨, 赵华, et al. 激光诱导击穿光谱在塑料分类中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(5). /p p 　　10. Wang Q , Jander, P, et al. Comparison of 1064 nm and 266 nm excitation of laser-induced plasmas for several types of plastics and one explosive[J]. Spectrochimica Acta Part B Atomic Spectroscopy, 2008, 63(10):1011-1015. /p p & nbsp /p

会议现场 　　2月23日，由中科院上海微系统与信息技术研究所曹俊诚研究员担任首席科学家的国家重大科学仪器设备开发专项“基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发”项目启动会在上海举行。上海理工大学庄松林院士、上海交通大学雷啸霖院士等专家，上海市科委有关领导，以及来自上海微系统所、上海高晶影像科技有限公司等参研单位和用户单位的专家40余人出席启动会。该项目共获得经费资助6285万元。 　　“基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发”项目面向危险物品分析的重大需求，以交通运输部门、国家安全部门、公共场所、药品研制等部门为用户，研发能识别和判断隐藏毒品及爆炸物等危险物品的太赫兹检测分析仪器。本项目的顺利实施将会对维护社会安全提供强有力的科技支撑。 　　会上，上海微系统所党委副书记俞跃辉介绍了该所的基本情况，尤其是近年来在太赫兹研究方面取得的进展。上海市科委副主任陆晓春表示，上海市在仪器仪表研究方面具有深厚的历史积淀，希望项目组成员继承传统，抓住机遇、全力以赴，建立高效的管理推进机制，依靠国家重大科学仪器专项的支持，在基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发方面做出重要突破，形成高精尖设备的开发能力。上海高晶影像科技有限公司总经理吴家荣代表项目参加单位表示，在项目执行过程中将严格按照科技部和市科委的要求，建立灵活高效的沟通和管理机制，按照项目任务书要求，高水平地完成基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发任务，并培养高水平研究人才，做好市场开拓工作。 　　曹俊诚研究员代表项目组作了总体情况报告，详细介绍了目标仪器的总体设计方案、技术路线和系统集成方案。项目承担单位的课题负责人作任务分解报告，介绍了各自的任务分工、技术方案及预期目标。随后，与会专家对课题的技术方案和管理组织形式等进行了热烈的讨论，为本项目的实施和目标完成提出了很好的建议。 　　相关新闻：庄松林院士团队承担的国家重大科学仪器设备开发专项启动 　　近日，由庄松林院士率领团队申报成功的两个国家重大科学仪器设备开发专项“高性能光谱仪器关键元器件与部件的应用及工程化开发”和“基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发”启动。 　　国家重大科学仪器设备开发专项是科技部“十二五”期间重点打造的科技专项，以支持重大科学仪器设备的开发，以提高我国科学仪器设备的自主创新能力和自我装备水平，支撑科技创新，服务经济建设和社会发展。 　　在国家重大科学仪器设备开发专项“高性能光谱仪器关键元器件与部件的应用及工程化开发”项目启动会上，市科委研发基地建设与管理处处长刘勤、我校副校长陈斌出席会议并做指导性发言，李同保院士作为专家组组长出席了会议，市科委发展计划处相关领导与会。会议由科委基地处张露璐主持，与会人员听取了庄松林院士以及项目代表做的项目总体实施方案、分方案介绍，专家组、监察组和用户组成员对项目的实施提出了宝贵建议。 　　本项目旨在提升我国高性能光谱仪器关键部件及系统的工程化开发水平，项目总经费超过1.3亿元(其中国拨经费6586万元，自筹6932万元)。我校庄松林院士担任项目的总负责人，并将带领我校张大伟教授研发团队进行高性能光谱用的系列光栅、宽波段固态检测器的工程化开发工作，项目将在我校建成我国光谱仪器分光部件及系统、固态检测部件及系统的工程化基地，大力推进我国高性能光谱仪器的整体研发和产业化水平，为我国科学仪器整体水平的提高做出贡献。 　　我校作为主要参研单位的另一个国家重大科学仪器设备开发专项“基于太赫兹技术的新一代危险品分析检测仪器开发”项目近日也召开了启动会。会上，市科委副主任陆晓春和来自中科院上海微系统所、上海高晶影像科技有限公司、上海理工大学和天津大学等参研单位和上海城市轨道交通、天津市公安局等用户单位的专家40余人与会。我校庄松林院士主持报告会，校长助理刘平出席会议。 　　本项目的顺利实施，将会对维护社会安全提供强有力的科技支撑。该项目共获得经费资助6285万元，其中我校庄院士团队下属朱亦鸣老师课题组共获得资助经费1612万元。该项目面向危险物品分析的重大需求，以交通运输部门、国家安全部门、公共场所、药品研制等部门为用户，研发能识别和判断隐藏危险物品的太赫兹检测分析仪器。