一种基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及光谱仪光学系统技术领域，公开了一种基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统和方法，包括依次连接的红外激光器、非线性频率转换模块、暗箱以及数据处理器，其中：所述红外激光器产生红外激光先经偏振控制器再通过单模光纤传输至掺铒光纤放大器，所述红外激光经所述掺铒光纤放大器功率放大后传输至非线性频率转换模块；所述暗箱包括散射介质、可见光探测器；所述数据处理器使用深度学习网络，对所采集的可见光散斑进行“可见光散斑

【技术实现步骤摘要】
一种基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统和方法


[0001]本专利技术涉及光谱仪光学系统
，尤其涉及一种基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统和方法。

技术介绍

[0002]光谱仪作为一种重要的光学仪器，广泛应用于生物、化学、材料和光源测试等领域。散斑光谱仪是利用光波长与散射光斑中光强分布模式的一一对应关系，通过散斑的相关原理和深度学习网络等方法来分辨和识别不同波长的微小差异，达到波长识别的目的。目前已有的使用散射机制实现光谱仪的系统和方案中，当需要检测的光波长在红外波段时，需要采用红外探测器来采集数据。然而，红外探测器具有制作成本高、体积大等缺点。因此，使用红外探测器作为采集设备会显著增加光谱仪的体积和价格。
[0003]因此，本领域的技术人员致力于开发一种红外散斑光谱仪系统，以降低红外散斑光谱仪的成本。

技术实现思路

[0004]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是：当波长在红外波段时，红外散斑光谱仪体积庞大，成本高。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于非线性频率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，包括依次连接的红外激光器、非线性频率转换模块、暗箱以及数据处理器，其中：所述红外激光器产生红外激光先经偏振控制器再通过单模光纤传输至掺铒光纤放大器，所述红外激光经所述掺铒光纤放大器功率放大后传输至非线性频率转换模块；所述暗箱包括散射介质、可见光探测器。2.如权利要求1所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，还包括波分复用器和光纤
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空间光准直器，所述非线性频率转换模块经所述波分复用器和光纤
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空间光准直器后进入所述暗箱。3.如权利要求1所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，所述散射介质采用粒径为小于频率转换后可见光波长十分之一的二氧化钛粉末制作，用电泳沉积方法在导电玻璃ITO上沉积。4.如权利要求1所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，所述红外激光器为红外波段的连续可调激光器，可调波段在1520nm
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1570nm。5.如权利要求1所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，所述非线性频率转换模块包括但不局限于周期性极化铌酸锂波导、啁啾周期性极化铌酸锂波导、铌酸锂微盘非线性频率转换器件。6.如权利要求5所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，所述非线性频率转换模块用于实现红外光到可见光的频率转换，包括但不局限于倍频、和频等频率转换形式。7.如权利要求1所述的基于非线性频率转换的红外散斑光谱仪系统，其特征在于，所述数据处理器采用深度学习算法模型，用于提取“可见光散斑
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红外光谱”的映射模型，包括但不局限于ResNet、AlexNet、VGG、DenseNet深度学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙艺玮，倪枫超，黄义文，刘海港，陈险峰，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：