[發明專利]一種光聲血管聲速識別防偽裝置及其方法有效
| 申請號: | 201911379435.0 | 申請日: | 2019-12-27 |
| 公開(公告)號: | CN111144317B | 公開(公告)日: | 2023-05-02 |
| 發明(設計)人: | 盧山;劉國棟;王冰燕;廖婉霞 | 申請(專利權)人: | 深圳職業技術學院 |
| 主分類號: | G06V40/14 | 分類號: | G06V40/14;G06V40/145;A61B5/00 |
| 代理公司: | 深圳市華騰知識產權代理有限公司 44370 | 代理人: | 彭年才 |
| 地址: | 518000 廣東省深*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 血管 聲速 識別 防偽 裝置 及其 方法 | ||
1.一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在于,包括二氧化硅板、線陣式光源單元、線陣式傳感單元、固體光源、光纖分束器A、光纖分束器B、微弱信號放大單元和?識別防偽單元;所述線陣式光源單元位于二氧化硅板兩側固定,線陣式傳感單元位于二氧?化硅板正下方;線陣式傳感單元連接微弱信號放大單元,微弱信號放大單元通過BNC數據線?與防偽識別單元相連;所述的線陣式光源單元從下到上依次設有光纖接口和DOE器件組;所?述纖分束器B接入線陣式光源單元底部的光纖接口;所述的固體光源為光纖分束器A提供光束,再由該光纖分束器A將光束傳遞給纖分束器B,所述固體光源?為波長532?1nm的固體激光器,單脈沖能量為10mJ,用于激勵血管產生光聲信號;所述?DOE?器件組包括?DOE?微透鏡,所述DOE?微透鏡安裝在光纖接口上部,所述的?DOE?微透鏡組位于線陣式光源單元的頂部;所述的線陣式光源單元與線陣式傳感單元成?45°?角,所述的光纖接口上的?DOE?微透鏡用作準直透鏡,將光纖分束器光源發出的光線轉換成平行光;所述的?DOE?器件組處于線陣式光源單元的頂部,將透過?DOE微透鏡的平行的光線轉換成聚焦光,聚焦于線陣式傳感單元的正上方,線陣式傳感單元的左右光線的焦點相互重疊聚焦于線陣式傳感單元的正上方的頂部二氧化硅板處,轉變成聚焦線性點陣,經調整的光線均勻度優于?90%,聚焦光斑直徑約為0?.32mm,光斑間距為?0.005mm。
2.根據權利要求1所述的一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在于,所述DOE器件組包括DOE微透鏡,所述DOE微透鏡安裝在光纖接口上部,所述的DOE微透鏡組位于線陣式光源單元的頂部。
3.根據權利要求2所述的一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在于,所述的線陣式光源單元與線陣式傳感單元成45°角,所述的光纖接口上的DOE微透鏡用作準直透鏡,將光纖分束器光源發出的光線轉換成平行光;所述的DOE器件組處于線陣式光源單元的頂部,將透過DOE微透鏡的平行的光線轉換成聚焦光?,聚焦于線陣式傳感單元的正上方,線陣式傳感?單元的左右光線的焦點相互重疊聚焦于線陣式傳感單元的正上方的頂部二氧化硅板處,轉?變成聚焦線性點陣,經調整的光線均勻度優于90%,聚焦光斑直徑為0?.32mm,光斑間距?為0?.005mm。
4.根據權利要求1所述的一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在于,還包括固定裝置,所述固定裝置用于安裝二氧化硅板,線陣式光源單元,線陣式傳感單元;所述的線陣式傳感單元,陣元數不少于32個,整體尺寸為4mm×10?.35mm。
5.根據權利要求1所述的一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在于,所述線陣式傳感單元中設有超聲換能器,所述超聲換能器陣列通過BNG線與微弱信號放大單元相連,并通過通訊傳輸線與防偽識別單元相連。
6.根據權利要求1所述的一種光聲血管聲速識別防偽裝置,其特征在?于,還包括位移平臺,所述位移平臺控制系統進行一維線性位移。
7.一種血管防偽識別方法,應用于權利要求?1-6?任一項所述的光聲血管聲速識別防偽裝置,其特?征在于,包括如下步驟:?第一步:將被測人群的待測部位放置于被二氧化硅板上,啟動電源,激發固體光源和微?弱信號放大器工作;?第二步:將光源產生的532nm波長的脈沖光束,通過光纖分束器進入DOE器件組整形,平?行光經過DOE器件組在皮膚表面轉變成線性聚焦點陣式結構;?第三步:線陣式傳感單元將接收到的光聲信號傳輸到微弱信號放大單元進行信號放?大;?第四步:放大后的信號傳輸至識別防偽單元進行信號處理;第五步:識別防偽單元控制位移平臺進行一維移動,完成待測區域光聲信號的掃描;第六步:識別防偽單元分析掃描點的超聲信號強度和聲速,解析掃描點的組織物質特?性,提取區域線性陣列位置的血管聲速信息和成像數據;?第七步:根據信號聲速和血管光聲信息的信息進行血管聲速對比防偽,同時對血管進行成像;?第八步:對血管的圖像數據進行特征處理;第九步:對血管的不變矩特征量進行匹配計算;?第十步:使用深度學習,得出匹配識別結果。
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