【推荐】高被引论文——红外技术及应用篇

   2024-03-11 1260
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在学术的海洋中尽情遨游,与那些学术价值卓越、专业影响力深远的精彩文章来一场“美丽的邂逅”吧,今天,小编带您回顾《红外与激光工程》近两年高被引论文,一起感受知识的力量与魅力,本期介绍红外技术及应用方向的高被引文章。



01

短波红外探测器的发展与应用(特邀)

作者:马旭1,2,李云雪1,2,黄润宇1,2,叶海峰1,2,侯泽鹏1,2,史衍丽1,2

单位:1.云南大学 物理与天文学院;2.云南大学 云南省量子信息重点实验室

摘要:短波红外波段作为“大气透过窗口”之一,探测器工作在该波段能获得目标更多的辐射能量。另外,短波红外对近室温目标的探测成像类似于可见光的反射式成像,一方面拥有中长波红外探测缺少的细节分辨能力,另一方面具有穿透烟雾进行成像等可见光探测不具备的能力。随着短波红外探测器在军事、民用领域的广泛应用,对短波红外探测器的性能、成本提出了更高的要求,InGaAs探测器由于高达约70%~90%的量子效率、室温下约8000 cm2/(V·s)的高迁移率,以及高灵敏度、高速响应、低成本的应用优势,是目前短波红外探测器的最佳选择。为了进一步扩展波长、提高分辨率、降低成本,发展了基于II类超晶格、胶体量子点、硅基材料等新材料和新工艺的短波红外探测器。文中对美国、法国、以色列、中国等国内外短波红外探测器的发展现状进行了归纳整理,对有关短波红外探测器的新材料和新工艺进行了报道,最后探讨分析了短波红外探测器的未来发展趋势。

文章信息:马旭, 李云雪, 黄润宇, 叶海峰, 侯泽鹏, 史衍丽. 短波红外探测器的发展与应用(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2022, 51(1): 20210897. doi: 10.3788/IRLA20210897

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02

短波红外二维材料在红外探测器中的应用最新进展(特邀)探测器的发展与应用(特邀)

作者:贾欣宇1,2,兰长勇1,2,李春1,2

单位:1.电子科技大学 光电科学与工程学院;2.电子科技大学 电子薄膜与集成器件国家重点实验室

摘要:二维材料,具有原子厚度,以其独特的物理、化学性质,吸引了广大研究人员的关注,成为了众多研究领域(如物理、材料、电子、光电子和化学等)的明星材料。因二维材料具有较高的载流子迁移率、强的光-物质相互作用、电/光学性质各向异性等,使其在光电子领域具有光明的应用前景。其中,窄带隙二维材料,如黑磷、黑磷砷等,在红外光电探测器中表现出巨大的应用潜力,成为了红外探测领域的新宠。文中将对二维材料在红外探测器中的应用,特别是光子型光电探测器的最新进展进行介绍。首先对二维材料的背景进行介绍;然后介绍表征光电探测器的关键参数;接着介绍二维材料在红外探测器中的最新进展,分别展示了单二维材料红外探测器、异质结红外探测器和光波导红外探测器方面的进展;最后对二维材料在红外探测器中的应用进行展望。

文章信息:贾欣宇, 兰长勇, 李春. 二维材料在红外探测器中的应用最新进展(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20220065. doi: 10.3788/IRLA20220065

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03

碲镉汞探测器的回顾与展望(特邀)

作者:蔡毅

单位:深圳市北极星技术创新研究院

摘要: 20世纪50年代末,碲镉汞(HgCdTe)合金半导体材料的发明,奠定了热成像的技术和工程应用基础。1975年,美国提出基于第一代红外探测器的热成像通用组件概念——“模块化通用夜视热瞄镜”(Modular Common Thermal Night Sights, MCTNS),从此HgCdTe材料和探测器被大规模应用于军事领域。从HgCdTe材料的基本物理性质出发,分析了HgCdTe探测器的优点,认为HgCdTe探测器依然是目前性能最好的红外探测器,且正在向多元化方向发展,包括(但不限于)大面阵、平面结和异质结、双波段、甚长波、150 K级工作温度、雪崩探测器等。随着新结构、新模式、新机理、新方法、新工艺的进步,HgCdTe材料和探测器必将达到一个新高度,仍然是第四代主流的红外焦平面探测器。

文章信息:蔡毅. 碲镉汞探测器的回顾与展望(特邀)[J]. 红外与激光工程, 2022, 51(1): 20210988. doi: 10.3788/IRLA20210988

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04

基于热释电红外传感器的人体动作识别方法

作者:徐晓冰,左涛涛,孙百顺,李奇越,吴刚

单位:合肥工业大学 电气与自动化工程学院

摘要:针对目前人体动作识别技术中存在的隐私暴露、技术复杂度高和识别精度低等相关问题,提出了一种基于热释电红外(PIR)传感器的人体动作识别方法。首先,采用一组安置在天花板上经过视场调制的PIR传感器采集人体运动时散发的红外热辐射信号,将传感器输出的电压模拟信号进行滤波放大后通过ZigBee无线模块传送到PC端打包成原始数据集;其次,将原始数据的两路传感器输出数据进行特征融合,对融合后的数据做标准化处理封装为训练集和测试集;然后,基于数据的特征提出一种两层级联的混合深度学习网络模型作为人体动作的分类算法,第一层采用一维卷积神经网络(1DCNN)对数据进行特征提取,第二层采用门控循环单元(GRU)保存历史输入信息防止丢失有效特征;最后,利用训练集来训练该网络模型得出参数最优的分类模型,通过测试集验证模型的正确性。实验结果表明,提出的该动作识别技术模型对基本动作分类的准确率高于98%,与图像动作识别或穿戴式设备动作识别相比,实现了实时、便捷、低成本和高保密性的高精度人体动作识别。

文章信息:徐晓冰, 左涛涛, 孙百顺, 李奇越, 吴刚. 基于热释电红外传感器的人体动作识别方法[J]. 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20210188. doi: 10.3788/IRLA20210188

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文章转载自微信公众号:光电e+

 
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