利用CMOS圖像傳感器和機器學習的超緊湊型粒徑分析儀

利用CMOS圖像傳感器和機器學習的超緊湊型粒徑分析儀

 

近日，西班牙光子科學研究所（ICFO）Valerio Pruneri教授帶領的研究團隊與荷蘭、丹麥、德國、英國等歐洲科學家和工程師團隊合作在國際頂尖學術期刊《Light: Science & Applications》發表題為「An ultra-compact particle size analyser using a CMOS image sensor and machine learning」的高水平論文。

該團隊製作了一種低成本的小型粒徑分析儀（PSA），其能夠確定懸浮在液體中顆粒的體積中值直徑。該設備在尺寸、重量和成本方面要比現有的小一個數量級，其測量顆粒大小的精度至少可與商用的基於光的顆粒大小分析儀相媲美。顯微鏡下的微粒肉眼看不見，但卻到處都是。在大氣中，它們使天空有了顏色;在洗滌劑中，它們提高了洗滌的效率;在藥物中，它們隨粉末製成藥片。通過使用低成本的電子元件和機器學習，該團隊開發出了一種新的低成本可攜式設備，這種設備能夠在廣泛的工業應用中高精度地測量微粒的大小。

近年來，基於光散射的顆粒尺寸分析在很多領域有廣泛應用，在用於顆粒表徵的光散射技術方面取得了許多進步。在許多工業和環境應用中，確定微觀顆粒的大小和分布是至關重要的。例如，在製藥工業中，對含有各種化學成分的顆粒進行在線測量和控制(在片劑固結之前)可能會極大地提高最終醫療產品的產量和質量。此外，我們呼吸的空氣、我們喝的水和我們吃的食物也可能含有許多不健康的微粒，這對我們的健康和幸福至關重要。 基於靜態光散射或雷射衍射（LD）PSA成為用於測量顆粒的最廣泛使用儀器，但是，這些設備通常尺寸較大，較重且價格昂貴。

傳統上，基於LD的PSA被廣泛用於測量從幾百納米到幾毫米的粒度。在這樣的裝置中，雷射聚焦在一個稀釋的粒子樣品上，產生衍射(散射)圖形，由一組光探測器測量，並利用成熟的散射理論轉換成粒子大小分布。這些設備精確可靠，但體積大(每個尺寸大約半米)，重(幾十公斤)，價格昂貴(通常要花費10萬美元或更多)。此外，它們的複雜性，以及它們通常需要維護和受過高度培訓的人員事實，使它們不切實際，例如在大多數在線工業應用程式中，需要在處理環境中多個位置安裝探頭。

新開發的PSA採用準直光束結構，使用一個簡單的發光二極體（LED）和一個單一的金屬氧化物半導體(CMOS)圖像傳感器，類似於智慧型手機中使用的傳感器。關鍵的創新是小角度空間濾波器(ASF)，它由一組不同直徑的孔組成，這些孔是從聚合物棒中擠出來的。在照亮目標樣品時，光散射並通過ASF到達傳感器。從不同大小的孔中收集的光代表了不同的散射角度。採用自適應機器學習(ML)模型將傳感器圖像轉化為粒子大小。

為了驗證新的PSA，研究者在不同濃度的液體分散液中，測量了大小分布範圍從13 µm至150 µm的玻璃珠。雷射衍射系統不能測量如此高濃度的光，因為光被散射多次，導致散射模式不能轉換成粒子大小。利用隨機森林機器學習算法，可以成功地分析來自新設備的數據，增加可測量的顆粒大小和濃度的工作範圍。隨機森林算法克服了目前由於多次散射造成的理論局限性，擴大了工作尺寸範圍和應用的可能性，特別是在液體測量中。通過分析從CMOS圖像傳感器陣列獲得的ASF圖像，結果顯示了高濃度下多重散射如何根據被測粒子的大小來突出多重散射，以及隨機森林算法如何修正這個問題。因此，提出的PSA具有很大的潛力，可以成為適用於多種工業應用的經濟高效且緊湊的解決方案。

圖1：基於機器學習的粒徑分析儀的工作原理 (a)測量顆粒懸浮物的實驗裝置示意圖，顯示了由耦合LED的光纖、CMOS圖像傳感器攝像機和聚合物角空間濾波器(ASF)組成的光學硬體。(b) ASF的工作原理: 將粒子樣品中的散射光收集到特定的累積截止角，截止角由孔的幾何尺寸確定。為了簡單起見，只表示了兩個孔，但是在最初的實驗中使用了23個不同直徑(即截止角)的孔。(c) ICFO中光學硬體實驗室原型。

（來源：科學網 OSANJU）

相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41377-020-0255-6