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吴文明 编

图书标签:

• 光电检测
• 传感器
• 光电器件
• 检测技术
• 仪器仪表
• 自动化
• 精密测量
• 光学工程
• 电子技术
• 工业控制

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040309782

版次：1

商品编码：11807110

包装：平装

丛书名： 高职高专电子制造类专业规划教材 ，

开本：16开

出版时间：2010-12-01

用纸：胶版纸

页数：109

字数：180000

正文语种：中文

内容简介

　　《光电检测技术》系统介绍了光电检测技术的基本概念，各类光电器件的工作原理、特性和典型应用等。主要内容包括：光的度量、发光器件、光电导探测器的应用、结型光电探测器的应用、光电倍增管的应用及光电成像器件的应用。
　　《光电检测技术》包括较多的光电检测技术应用项目，可以用于项目制教学。《光电检测技术》将理论与实践相融合，既系统阐述了光电检测技术的基本概念和基本知识，又加强了其实践应用的描述和分析。
　　《光电检测技术》可作为高职高专院校、成人高校、民办高校及本科院校举办的二级职业技术学院光电子专业、检测技术及应用等相关专业的教学用书，并可作为社会从业人士的业务参考书及培训用书。

内页插图

目录

第1章 光的度量
1．1 辐射度量
1．2 光度的基本物理量
1．3 光度量基本定律
1．4 照度计与亮度计
1．4．1 照度计
1．4．2 亮度计
习题

第2章 发光器件
2．1 发光二极管
2．1．1 发光二极管的发光机理
2．1．2 发光二极管的结构与分类
2．1．3 发光二极管的特性
2．1．4 白光LED
2．1．5 发光二极管的简单检测
2．1．6 发光二极管的应用
2．2 激光器
2．2．1 激光工作原理
2．2．2 激光器的结构
2．2．3 激光的特性
2．2．4 激光的应用
习题

第3章 光电导探测器的应用
3．1 光电导探测器的工作原理
3．2 光敏电阻的结构及分类
3．2．1 光敏电阻的结构
3．2．2 光敏电阻的分类
3．3 光敏电阻的特性
3．3．1 光敏电阻特性的测试电路
3．3．2 光敏电阻的光电特性
3．3．3 光敏电阻的光谱特性
3．3．4 光敏电阻的频率特性
3．3．5 光敏电阻的伏安特性
3．3．6 光敏电阻的前历效应
3．4 光敏电阻的应用
3．4．1 光敏电阻应用的注意事项
3．4．2 光敏电阻应用实例
习题

第4章 结型光电探测器的应用
4．1 结型半导体光伏效应
4．1．1 半导体PN结
4．1．2 光照下的半导体PN结——光伏效应
4．2 光电池
4．2．1 光电池的结构与原理
4．2．2 光电池的特性
4．2．3 光电池在太阳能利用中的应用
4．2．4 光电池在光电检测中的应用
4．3 光电二极管
4．3．1 光电二极管的结构与原理
4．3．2 光电二极管的特性
4．3．3 光电二极管的简易检测
4．3．4 光电二极管在光电检测与控制中的应用
4．4 光电三极管
4．4．1 光电三极管的结构与工作原理
4．4．2 光电三极管的特性
4．4．3 光电三极管的简易检测
4．4．4 光电三极管的应用
4．5 光电开关与光电耦合器
4．5．1 光电开关
4．5．2 光电耦合器
4．6 光电位置探测器
4．6．1 象限探测器
4．6．2 PSD位置探测器
习题

第5章 光电倍增管的应用
5．1 光电倍增管的工作原理
5．1．1 光电发射效应
5．1．2 光电倍增管的工作原理
5．1．3 光电信增管的组成
5．2 光电倍增管的主要参量与特性
5．3 光电倍增管的应用
5．3．1 光电倍增管供电电路
5．3．2 光电倍增管供电电路的高压稳压源
5．3．3 光电倍增管信号的放大
5．3．4 光电倍增管使用注意事项
5．3．5 光电倍增管的应用实例
习题

第6章 光电成像器件的应用
6．1 CCD图像传感器
6．1．1 CCD的结构与工作原理
6．1．2 CCD的特性
6．1．3 CCD图像传感器的类型及形式
6．1．4 CCD图像传感器的应用
6．2 CMOS图像传感器
6．3 变像管与像增强管
6．3．1 变像管
6．3．2 图像增强管
习题
参考文献

探寻材料世界的微观律动：高光谱成像技术在物质分析中的前沿应用 简介 在物质科学、环境监测、食品安全以及生物医学等众多领域，我们都迫切需要一种能够深入洞察物质内部细微成分和结构，且非侵入式的分析手段。传统的光谱分析技术虽然取得了长足的进步，但往往受限于空间分辨率和信息维度，难以全面捕捉材料的复杂性和异质性。近年来，高光谱成像技术以其独特的数据获取方式——同时获取目标物体的空间信息和连续的光谱信息，为我们打开了一扇全新的观察窗口。它不仅能“看见”物体，更能“读懂”物体，揭示其隐藏的化学指纹和物理特性。 本书将聚焦于高光谱成像技术在物质分析领域的最新发展和应用。我们不再局限于单一维度的光谱信息，而是将空间维度与光谱维度深度融合，构建出“数据立方体”。这个数据立方体如同一个三维的“X光片”，每一层代表一个窄带的反射或透射光谱，而每一个像素点则承载着该空间位置上丰富的物质成分信息。通过对海量光谱数据的智能处理和分析，我们可以实现对物质的精确识别、定量评估以及空间分布的精细描绘，极大地拓展了我们理解和利用物质世界的能力。 第一章：高光谱成像技术原理与系统构成 本章将深入剖析高光谱成像技术的理论基础。我们将从光的本质出发，阐述不同物质与光相互作用的物理原理，包括吸收、反射、透射、散射等现象，以及它们如何形成独特的“光谱特征”。在此基础上，我们将重点介绍高光谱成像的核心技术：光谱分离与空间成像的耦合。 光谱分离技术：我们将详细介绍主流的光谱分离方法，包括基于棱镜或光栅的光学分光技术（如推扫式、凝视式成像仪的工作原理），以及基于滤光片阵列的成像技术。我们将探讨不同方法的优缺点、适用场景，以及在实际应用中面临的挑战，如分辨率、信噪比、杂散光等问题。 空间成像技术：介绍相机、传感器、镜头等关键成像组件，以及它们在高光谱成像系统中的作用。我们将探讨不同类型的传感器（如CCD、CMOS）在高光谱数据采集中的性能表现，以及镜头设计对成像质量的影响。 系统集成与校准：深入分析一个完整的高光谱成像系统的组成部分，包括光源、光学系统、光谱仪、探测器、数据采集与处理单元等。我们将详细讲解系统集成时需要考虑的关键因素，以及精确的系统校准对于获得高质量光谱数据的必要性。这包括辐射定标、光谱定标、几何校准等内容，并提供实际操作的指导。 第二章：高光谱数据预处理与特征提取 获取的高光谱数据往往包含噪声、散射效应以及不同探测器响应的差异，因此，高效且鲁棒的数据预处理是进行后续分析的关键。本章将详述一系列先进的数据预处理方法。 噪声抑制与去除：介绍多种信号处理技术，如平滑滤波（Savitzky-Golay、移动平均）、小波变换、主成分分析（PCA）降噪等，用于有效去除随机噪声和系统噪声，提升光谱数据的信噪比。 辐射定标与大气校正：讲解如何将原始的传感器响应值转换为具有物理意义的反射率或透射率。对于遥感应用，我们将重点介绍大气校正技术，去除大气散射和吸收对地物光谱信息的影响，获得真实的地面光谱。 光谱展开与归一化：讨论如何处理不同光谱响应范围或强度差异。光谱展开技术（如一阶或二阶导数）可以突出光谱曲线的细节特征，而归一化技术则有助于消除仪器和环境变化带来的影响，便于光谱曲线的比较和分析。 特征提取：介绍从海量光谱数据中提取具有代表性信息的技术。这包括： 主成分分析（PCA）：一种经典的降维技术，用于提取数据中的主要变异成分，减少数据冗余，提高计算效率。 独立成分分析（ICA）：用于分离混合在一起的独立信号源，在识别特定物质的光谱指纹时具有独特优势。 光谱指数（Spectral Indices）：针对特定物质或现象，构建的数学运算组合，如植被的NDVI，用于快速识别和量化特定目标。 连续介数（Continuum Removal）：用于消除光谱曲线的连续背景，突出吸收或反射特征峰。 微分光谱（Derivative Spectroscopy）：通过计算光谱的一阶或二阶导数，增强光谱细节，减弱宽泛吸收的影响。 第三章：高光谱数据分类与识别算法 识别和区分不同物质是高光谱成像技术的关键应用之一。本章将深入探讨用于高光谱数据分类和识别的各种算法。 基于光谱相似度的分类： 最小距离法（Minimum Distance）：一种简单有效的基于欧氏距离的分类方法。 最大似然法（Maximum Likelihood）：一种统计学方法，基于类别的概率分布进行分类。 光谱角度映射（Spectral Angle Mapper, SAM）：通过计算像素光谱与参考光谱之间的角度来度量相似度。 基于机器学习的分类： 支持向量机（SVM）：在处理高维数据和非线性分类问题上表现优异。 随机森林（Random Forest）：集成学习方法，通过构建多棵决策树进行投票分类，鲁棒性强。 神经网络与深度学习： 多层感知机（MLP）：基础的神经网络模型。 卷积神经网络（CNN）：特别适用于从高光谱图像的空间-光谱特征中学习。 循环神经网络（RNN）：在处理光谱序列信息时具有优势。 注意力机制（Attention Mechanisms）：提升模型对光谱信息的关注度。 混合像元分解：分析单个像元包含多种物质的情况，并估计各组分的丰度。我们将介绍线性混合模型（LMM）和非线性混合模型（NLMM）。 异常检测：在没有先验知识的情况下，识别与背景光谱显著不同的异常区域。 第四章：高光谱成像技术的应用实例 本章将展示高光谱成像技术在不同领域的实际应用，强调其解决现实世界问题的能力。 遥感与环境监测： 土地覆盖与土地利用分类：精确绘制地图，监测城市扩张、森林砍伐、湿地变化等。 农作物健康监测与产量预测：识别作物病虫害、营养缺乏，预测产量，优化农业生产。 水体质量评估：监测水体富营养化、悬浮物含量、藻类爆发等。 污染源识别与监测：检测大气污染物、土壤污染物、油污等。 食品安全与质量控制： 食品成分分析与鉴别：检测食品中的添加剂、污染物、掺假物质，如肉类成分识别、谷物质量评估。 水果蔬菜成熟度与新鲜度评估：通过光谱特征判断果实的成熟度和保质期。 农药残留检测：非破坏性地检测农产品上的农药残留。 生物医学应用： 组织病理学分析：无损地识别癌变组织、检测生物标记物。 药物成分分析与分布监测：评估药物在体内的吸收和分布情况。 伤口愈合与皮肤疾病诊断：通过光谱信息评估伤口愈合过程或诊断皮肤病变。 工业检测与材料分析： 矿产资源勘探与分类：识别不同矿石成分，辅助勘探工作。 文物保护与考古：无损分析文物颜料、材料成分，辅助修复和鉴定。 塑料与高分子材料的识别与分类：在回收利用领域，快速识别不同种类的塑料。 第五章：高光谱数据分析的挑战与未来展望 尽管高光谱成像技术取得了显著进展，但仍面临一些挑战，同时也展现出广阔的发展前景。 数据体量巨大与计算效率：高光谱数据立方体包含了海量信息，如何高效地存储、管理和处理这些数据是重要课题。 模型泛化能力与鲁棒性：如何在不同环境、不同传感器下，保证算法的泛化能力和鲁棒性。 高光谱成像系统的成本与便携性：目前高光谱系统的成本较高，如何开发更经济、更便携的系统是推动其广泛应用的关键。 多源数据融合：如何有效地将高光谱数据与其他类型的数据（如高光谱、热红外、激光雷达等）进行融合，以获取更全面的信息。 实时处理与应用：在一些领域，如工业在线检测、自动驾驶，需要实现高光谱数据的实时处理和分析。 智能化算法的发展：随着人工智能技术的进步，将有更多先进的机器学习和深度学习模型被应用于高光谱数据分析。 新的光谱探测技术：新型光谱探测器和成像技术的出现，将进一步提升高光谱成像的性能和应用范围。 本书旨在为读者提供一个全面深入的视角，理解高光谱成像技术如何以前所未有的方式揭示物质世界的奥秘。通过掌握这些先进的技术和方法，我们能够更准确、更高效地分析和利用物质，为科学研究、工业生产和社会发展带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引眼球了，光影交织的图案，仿佛在诉说着科技的神秘与光明的力量。我本来就对光学和电子学交叉的领域充满好奇，尤其是在现代科技中，光电检测技术无处不在，从手机摄像头到医疗设备，从工业自动化到天文学探索，它的应用之广泛让我觉得这本书简直是打开了通往未知世界的一扇窗。翻开第一页，我被作者严谨的逻辑和清晰的条理所吸引，虽然我并非专业人士，但书中并没有出现令人望而生畏的晦涩术语，而是循序渐进地讲解了光电检测的基本原理，例如光电效应、半导体材料的特性以及不同传感器的构造和工作方式。书中对一些经典的光电探测器的介绍，比如光电二极管、光电倍增管，让我对它们有了更深刻的认识，它们是如何将微弱的光信号转化为可测量的电信号的，这个过程中的细节和挑战，在书中都有细致的描述。特别是关于光电探测器的时间响应和灵敏度等关键性能指标的讨论，让我意识到一个看似简单的设备背后，蕴含着多少工程上的智慧和技术上的突破。读到这里，我已经迫不及待地想要继续探索书中更深入的内容了，期待它能为我揭示更多光电检测技术的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我并不是一名理工科背景的学生，初次拿到这本书时，确实有些忐忑。我担心书中的内容会过于专业和枯燥，难以理解。然而，当我真正开始阅读后，这种担忧完全消失了。作者用非常生动形象的比喻和类比，将抽象的光电概念变得易于接受。比如，在讲解光电传感器的工作原理时，作者将它比作一个“光的眼睛”，能够捕捉到肉眼看不到的信号，然后把这些信号翻译成我们能理解的语言。书中对于不同应用场景的案例分析，也让我对光电检测技术的实用性有了直观的感受。例如，在介绍医疗影像技术时，书中详细描述了X射线探测器、CT扫描仪是如何利用光电转换原理来成像的，这让我不禁感叹科技的神奇。我还特别喜欢书中关于智能交通系统中光电检测技术的介绍，例如，如何利用光电传感器来检测车流量、识别车牌，从而优化交通信号灯的配时。这些贴近生活的例子，不仅让我学到了知识，也增强了我学习的兴趣。这本书就像一位循循善诱的老师，用通俗易懂的方式，引导我走进光电检测技术这个充满魅力的世界，让我觉得学习不再是一件枯燥的事情。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体印象是非常积极的，它不仅仅是一本教科书，更像是一本关于光电检测技术的“百科全书”。这本书的内容组织得非常合理，从最基础的光学和电子学概念入手，逐步深入到各种光电探测器的原理、特性和应用。我特别欣赏书中对不同类型光电探测器进行比较分析的部分，比如，它清晰地阐述了CCD和CMOS图像传感器的优劣势，以及它们各自适用的场景。在讨论非成像类光电探测器时，书中对光电导探测器、热释电探测器以及光电晶体管等器件的介绍，也让我对光电检测技术的广阔领域有了更全面的认识。让我觉得非常实用的是，书中不仅讲解了器件本身，还讨论了它们在实际应用中可能遇到的挑战，例如环境因素对探测器性能的影响，以及如何进行校准和补偿。书中对一些先进的光电检测技术，如激光雷达（LiDAR）和光镊（Optical Tweezers）的原理介绍，也让我对这些前沿技术有了初步的了解。这本书的参考文献列表也相当丰富，为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。总而言之，这本书内容充实，覆盖面广，既有扎实的理论基础，又不乏实际的应用价值，是光电检测领域一本不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事通信系统研发的工程师，我一直非常关注信号的采集与处理环节，而光电检测技术在其中扮演着至关重要的角色。这本书在这一方面的探讨，可以说是相当深入和全面的。特别是在高速光信号的检测部分，作者对不同光电探测器的响应速度、带宽以及动态范围的权衡和分析，提供了非常宝贵的参考。书中对光通信系统中使用的PIN光电二极管和雪崩光电二极管（APD）的详细介绍，包括它们的结构、工作原理、以及在不同通信速率下的性能表现，让我对如何选择合适的光电探测器来满足特定通信需求有了更清晰的认识。此外，书中关于光电探测器的非线性效应、饱和效应以及如何进行补偿的讨论，也让我受益匪浅。这些实际工程中经常遇到的问题，在书中得到了充分的解答，并且给出了相应的数学模型和工程实践建议。书中对光电信号的后处理方法，如阈值检测、幅度解调等，也进行了详细的讲解，这对于设计高效的信号接收前端至关重要。整体而言，这本书为我提供了在光电检测领域进一步深入研究和技术攻关的坚实理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在光学实验室摸爬滚打多年的研究生来说，一本能够真正解决实际问题的教材是弥足珍贵的。这本书在理论讲解的深度和广度上都做得相当出色，它不仅限于基础原理的介绍，更着重于将理论与实际应用相结合，这正是我在科研中最迫切需要的。书中关于噪声分析和抑制的章节，对我来说简直是雪中送炭。在进行一些低信噪比的光学测量时，总会遇到各种各样的干扰，理解噪声的来源以及有效的抑制方法，是提高测量精度和可靠性的关键。作者在这一部分内容中，详细阐述了散粒噪声、热噪声、器件噪声等多种噪声的产生机制，并提供了一系列实用的降噪技术，例如数字滤波、锁定放大器等。让我印象深刻的是，书中还给出了很多具体的实例分析，比如在荧光光谱测量中如何减小背景噪声，或者在激光测距系统中如何提高信号的信噪比。这些分析让我茅塞顿开，仿佛找到了困扰我许久的难题的钥匙。此外，书中对各种新型光电检测器件的介绍，如CMOS图像传感器、SPADs（单光子雪崩二极管）等，也让我对当前光电检测技术的前沿有了更清晰的认识，这对于我选择和优化实验设备具有重要的指导意义。