一个灵感来自Drosophila的智能嗅觉仿生传感系统,用于复杂环境中的气体识别
Xiawei Yue1,2, Jiachuang Wang1,2, Heng Yang1,2
1State Key Laboratory of Transducer Technology, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, 200050, China.
Microsystems & nanoengineering
|October 29, 2024
概括
我们使用MEMS传感器阵列和机器学习开发了一个仿生智能嗅觉传感系统. 这种先进的电子鼻子能够准确地检测和量化危险气体,即使在困难的条件下.
科学领域:
- 生物仿真智能系统是生物仿真智能系统.
- 传感器技术 传感器技术
- 机器学习算法 机器学习算法
背景情况:
- 德洛索菲拉嗅觉系统提供了低功耗,高速度和精度.
- 开发人工嗅觉系统对于环境传感和安全应用至关重要.
研究的目的:
- 创建一个仿生智能嗅觉传感系统,灵感来自Drosophila.
- 为了实现准确的环境传感,多信号处理和气味识别.
主要方法:
- 集成一个18通道微电子机械系统 (MEMS) 传感器阵列 (16个气体,1个湿度,1个温度传感器).
- 使用一个补充金属氧化物半导体 (CMOS) 电路.
- 采用轻量级的机器学习算法,将浅层和残余神经网络结合起来进行数据处理.
主要成果:
- 7种气体类型的定性识别,准确度为98.5%.
- 在3-5个梯度中对气体度的定量预测,准确率为93.2%.
- 在高湿度和部分损坏的传感器下成功运行.
结论:
- 开发的电子嗅觉传感系统表现出高精度和稳定性.
- 该系统适用于在紧急救援场景中支持报警系统.
- 仿生方法提供了减少计算复杂性和增强性能.
