本实用新型专利技术提供了一种叶绿素a在线检测装置，包括传感器、五芯线缆和上位机，所述五芯线缆两端分别连接传感器与上位机；所述传感器包括一壳体以及安装于所述壳体中的LED灯、460nm滤光镜片、第一导光柱、第二导光柱、680nm滤光镜片、硅光电池、MCU、信号处理单元和ADC转换单元，所述MCU分别与LED灯、硅光电池、信号处理单元和ADC转换单元连接；所述LED灯发出的光依次经460nm滤光镜片和第一导光柱射入水体中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱和680nm滤光镜片射向硅光电池。本实用新型专利技术还提供一种叶绿素a传感器，实现在线监测叶绿素a，有效预测潜在水域的藻类变化，及时排查污染源，预防水华现象。
【技术实现步骤摘要】
本技术涉及一种叶绿素a在线检测装置及其传感器。
技术介绍
叶绿素是藻类的重要组成成分之一，几乎所有的藻类都含有叶绿素a，则水体中叶绿素a含量的高低与该水体中的藻类数量密切相关，近年来，叶绿素在水体富营养评价中也发挥越来越显著的作用，因此通过检测地表水/湖泊水等水体中的叶绿素可以有效的预测潜在的水华现象，排查可能的污染源，保护环境水质。由于现有常用的实验室分析方法、手持式的荧光法和高效液相色谱法都是隔断时间点取样监测，无法实现在线实时监测，人工成本高，打水取样点受各种环境限制，给环境工作人员带来诸多困扰，且取样水容易受到光照和温度的影响，使得监测结果有偏差。
技术实现思路
本技术要解决的技术问题之一，在于提供一种叶绿素a在线检测装置，实现实时在线监测叶绿素a，有效预测潜在水域的藻类变化，及时排查污染源，预防水华现象。本技术要解决的技术问题之一是这样实现的：一种叶绿素a在线检测装置，包括传感器、五芯线缆和上位机，所述五芯线缆两端分别连接传感器与上位机；所述传感器包括一壳体以及安装于所述壳体中的LED灯、460nm滤光镜片、第一导光柱、第二导光柱、680nm滤光镜片、硅光电池、MCU、信号处理单元和ADC转换单元，所述MCU分别与LED灯、硅光电池、信号处理单元和ADC转换单元连接；所述LED灯发出的光依次经460nm滤光镜片和第一导光柱射入水体中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱和680nm滤光镜片射向硅光电池。进一步的，所述信号处理单元包括模拟信号滤波放大调理单元和数字信号放大调理单元，所述模拟信号滤波放大调理单元分别与硅光电池和ADC转换单元连接，所述数字信号放大调理单元分别与ADC转换单元和MCU连接。进一步的，所述装置还包括信号放大倍数控制单元，所述信号放大倍数控制单元分别与MCU和模拟信号滤波放大调理单元连接。进一步的，所述五芯线缆电源为12V供电。进一步的，信号为标准的485通讯协议。进一步的，所述第一导光柱和第二导光柱通过一光路座进行固定。本技术要解决的技术问题之二，在于提供一种叶绿素a传感器，实现在线监测叶绿素a，实时获取水域藻类变化情况。本技术要解决的技术问题之二是这样实现的：一种叶绿素a传感器，包括一壳体以及安装于所述壳体中的LED灯、460nm滤光镜片、第一导光柱、第二导光柱、680nm滤光镜片、硅光电池、MCU、信号处理单元和ADC转换单元，所述MCU分别与LED灯、硅光电池、信号处理单元和ADC转换单元连接；所述LED灯发出的光依次经460nm滤光镜片和第一导光柱射入水体中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱和680nm滤光镜片射向硅光电池。进一步的，所述信号处理单元包括模拟信号滤波放大调理单元和数字信号放大调理单元，所述模拟信号滤波放大调理单元分别与硅光电池和ADC转换单元连接，所述数字信号放大调理单元分别与ADC转换单元和MCU连接。进一步的，所述传感器还包括信号放大倍数控制单元，所述信号放大倍数控制单元分别与MCU和模拟信号滤波放大调理单元连接。进一步的，所述第一导光柱和第二导光柱通过一光路座进行固定。本技术的优点在于：设置放置于水体中的传感器，实时检测水体中叶绿素a浓度信息，并通过五芯线缆实时传送给上位机，从而实现在线监测水体中的叶绿素a浓度，有效预测潜在水域的藻类变化，能够及时排查污染源，预防水华现象。附图说明下面参照附图结合实施例对本技术作进一步的说明。图1为本技术一种叶绿素a在线检测装置的外观结构示意图。图2为本技术的连接有五芯线缆的传感器的内部结构示意图。图3为图2的B-B截面图，一种叶绿素a传感器的光路原理图。图4为本技术一种叶绿素a传感器的信号处理逻辑示意图。附图标号说明：100-在线检测装置，1-传感器，2-五芯线缆，101-壳体，102-LED灯，103-460nm滤光镜片，104-第一导光柱，105-第二导光柱，106-680nm滤光镜片，107-硅光电池，108-MCU，109-信号处理单元，110-ADC转换单元，111-模拟信号滤波放大调理单元，112-数字信号放大调理单元，113-光路座，114-信号放大倍数控制单元，200-水体，201-叶绿素a。具体实施方式请参阅图1至图4，本技术一种叶绿素a在线检测装置100，包括传感器1、五芯线缆2和上位机(未图示)，所述五芯线缆2两端分别连接传感器1与上位机，所述五芯线缆2电源为12V供电，信号为标准的485通讯协议，密封的五芯线缆2主要用于实现传感器1跟外设的供电和数据传输问题；所述传感器1包括一壳体101以及安装于所述壳体101中的LED灯102、460nm滤光镜片103、第一导光柱104、第二导光柱105、680nm滤光镜片106、硅光电池107、MCU108、信号处理单元109和ADC转换单元110，所述MCU分别与LED灯102、硅光电池107、信号处理单元109和ADC转换单元110连接；所述信号处理单元109包括模拟信号滤波放大调理单元111和数字信号放大调理单元112，所述模拟信号滤波放大调理单元111分别与硅光电池107和ADC转换单元110连接，所述数字信号放大调理单元112分别与ADC转换单元110和MCU108连接。所述第一导光柱104和第二导光柱105通过一光路座113进行固定，所述LED灯102发出的光依次经460nm滤光镜片103和第一导光柱104射入水体200中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱105和680nm滤光镜片406射向硅光电池107。如图2所示，蓝紫光LED灯102发射出的光经过460nm镜片103滤光后，在第一导光柱104的引导下光线射向传感器外的水体200，水中的叶绿素吸收该光线后，产生荧光激发现象释放出红光，在第二导光柱105的引导下红光经过680nm镜片106滤光后，射向硅光电池107反馈出电压信号，即形成一个荧光法测量水体200中叶绿素a含量的过程，此种过程测试周期短，功耗小，可以实时反馈出水体200的叶绿素含量，为在线监测提供了技术基础。所述装置还包括信号放大倍数控制单元114，所述信号放大倍数控制单元114分别与MCU108和模拟信号滤波放大调理单元111连接，测试过程中MCU108根据采样得到的AD值(关于电压的数字量)大小自动调节前端信号放大系数，可以有效扩大实际测试量程范围。请再参阅图2至图4，本技术一种叶绿素a传感器1，所述传感器1包括一壳体101以及安装于所述壳体101中的LED灯102、460nm滤光镜片103、第一导光柱104、第二导光柱105、680nm滤光镜片106、硅光电池107、MCU108、信号处理单元109和ADC转换单元110，所述MCU分别与LED灯102、硅光电池107、信号处理单元109和ADC转换单元110连接；所述信号处理单元109包括模拟信号滤波放大调理单元111和数字信号放大调理单元112，所述模拟信号滤波放大调理单元111分别与硅光电池107和ADC转换单元110连接，所述数字信号放大调理单元112分别与ADC转换单元110和MCU108连接。所述第一导光柱104和第二导光柱105通过一光路座113进行固定，所述LED灯102发出的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种叶绿素a在线检测装置，其特征在于：包括传感器、五芯线缆和上位机，所述五芯线缆两端分别连接传感器与上位机；所述传感器包括一壳体以及安装于所述壳体中的LED灯、460nm滤光镜片、第一导光柱、第二导光柱、680nm滤光镜片、硅光电池、MCU、信号处理单元和ADC转换单元，所述MCU分别与LED灯、硅光电池、信号处理单元和ADC转换单元连接；所述LED灯发出的光依次经460nm滤光镜片和第一导光柱射入水体中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱和680nm滤光镜片射向硅光电池。
【技术特征摘要】
1.一种叶绿素a在线检测装置，其特征在于：包括传感器、五芯线缆和上位机，所述五芯线缆两端分别连接传感器与上位机；所述传感器包括一壳体以及安装于所述壳体中的LED灯、460nm滤光镜片、第一导光柱、第二导光柱、680nm滤光镜片、硅光电池、MCU、信号处理单元和ADC转换单元，所述MCU分别与LED灯、硅光电池、信号处理单元和ADC转换单元连接；所述LED灯发出的光依次经460nm滤光镜片和第一导光柱射入水体中，水中叶绿素产生的红光依次经第二导光柱和680nm滤光镜片射向硅光电池。2.如权利要求1所述的一种叶绿素a在线检测装置，其特征在于：所述信号处理单元包括模拟信号滤波放大调理单元和数字信号放大调理单元，所述模拟信号滤波放大调理单元分别与硅光电池和ADC转换单元连接，所述数字信号放大调理单元分别与ADC转换单元和MCU连接。3.如权利要求2所述的一种叶绿素a在线检测装置，其特征在于：所述装置还包括信号放大倍数控制单元，所述信号放大倍数控制单元分别与MCU和模拟信号滤波放大调理单元连接。4.如权利要求1所述的一种叶绿素a在线检测装置，其特征在于：所述五芯线缆电源为12V供电。5.如权利要求1所述的一种叶绿素a在线检测装置，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳元长，郑智龙，陈昌腾，
申请(专利权)人：福州普贝斯智能科技有限公司，
类型：新型
国别省市：福建;35
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