Прибор по спектральным характеристикам отраженного света получает определённую информацию с поверхности материалов и проводит их качественный и количественный анализ — определяет содержание влаги в зерновых крупах, жирность молочной продукции, определяет качество бензина, дизельного топлива, пластмасс.
Политехникам удалось усилить оптический сигнал благодаря иммерсионной технологии формирования микролинз на плате с чипами, с размерами линз всего 500 мкм в диаметре, и высотой 320 мкм. Это позволило повысить выходящую мощность прибора в 4 раза, что в свою очередь усилило чувствительность прибора.
Данный прибор раскрыл свои возможности благодаря специально разработанному программному обеспечению, позволяющему работать как в режиме накопления или сбора данных, так и в режиме классификации. Последний режим позволяет распознавать объекты по спектрам отражения, используя ранее накопленную информацию. Дополнительно к миниспектрометру разработана роботизированная платформа, которая позволяет собирать огромное количество спектральных данных в автоматизированном режиме. Обученная по этим данным модель более корректно описывает объект и минимизирует ошибки классификаций.
Разработанный комплекс, состоящий из полупроводниковой матрицы индустриального партнера, усиленного оптического блока, роботизированной платформы и программного обеспечения с элементами машинного обучения позволяет обеспечить ультранизкое энергопотребление, автоматизировать сбор спектральных данных и обучение прибора. Интеллектуальная «начинка» прибора позволяет создавать свои базы материалов и сортировать объекты опираясь на накопленные данные. В настоящий момент в России нет аналогов подобной системы.
«Использование разработанного комплекса позволяет предприятиям самостоятельно «натаскивать» прибор на свой технологический процесс и расширить спектр применения, что позволит внедрить его на небольших предприятиях, где экономически не оправдана организация и содержание стандартной химической лаборатории. Внедрение технологии позволит повысить эффективность работы малых предприятий и сократить складские расходы. Например, для сыроварения важно содержание белка в молоке и частные сыроварни сталкиваются с проблемой входного контроля. Причем при неправильном выборе вся партия может пойти в утиль, что существенно повышает риск данного бизнеса и ограничивает выход на рынок новых уникальных сортов сыра, как например это развито в Бельгии», – комментирует руководитель проекта, доцент, директор НОЦ «Нанотехнологии и покрытия» Александр Семенча.
Использовать разработанный комплекс возможно в лабораториях хлебоприемных, мукомольных и хлебопекарных предприятий, комбикормовых заводов, птицефабрик, животноводческих комплексов, маслоэкстракционных и масложировых заводов, хлебных инспекций, центров стандартизации и метрологии, санэпиднадзора.
Данная разработка базируется на тесной кооперации СПбПУ и ООО «Микросенсор НТ», где СПбПУ. Проект поддержан программой «Приоритет-2030».