Processing math: 100%

智能车追寻信标灯过程的图像处理

唐小煜, 苏思伟, 翁哲, 陈群元

唐小煜, 苏思伟, 翁哲, 陈群元. 智能车追寻信标灯过程的图像处理[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2019, 51(5): 12-17. DOI: 10.6054/j.jscnun.2019079
引用本文: 唐小煜, 苏思伟, 翁哲, 陈群元. 智能车追寻信标灯过程的图像处理[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2019, 51(5): 12-17. DOI: 10.6054/j.jscnun.2019079
TANG Xiaoyu, SU Siwei, WENG Zhe, CHEN Qunyuan. Image Processing during the Pursuit of Beacon Lamp by Smart Cars[J]. Journal of South China Normal University (Natural Science Edition), 2019, 51(5): 12-17. DOI: 10.6054/j.jscnun.2019079
Citation: TANG Xiaoyu, SU Siwei, WENG Zhe, CHEN Qunyuan. Image Processing during the Pursuit of Beacon Lamp by Smart Cars[J]. Journal of South China Normal University (Natural Science Edition), 2019, 51(5): 12-17. DOI: 10.6054/j.jscnun.2019079

智能车追寻信标灯过程的图像处理

基金项目: 

国家自然科学基金项目 61371176

广州市高校创新创业教育项目 2019HD206

详细信息
    通讯作者:

    唐小煜, 讲师, Email:tangxy@scnu.edu.cn

  • 中图分类号: TP242.6;TP391.4

Image Processing during the Pursuit of Beacon Lamp by Smart Cars

  • 摘要: 针对自动化系统中的信标定位技术,提出了一种基于图像进行信标定位的方法,并将其应用于智能车竞赛中.综合考虑真实环境的情况,利用中值滤波算法、动态求阈值算法、交换帧丢弃算法、改进型连通域算法和改进型畸变还原算法等多种算法处理线阵CCD和CMOS摄像头采集的图像,研究该方法的误判率.经实验测试和竞赛中的应用检验,该方法能实现智能车在高速行驶时对信标灯目标的追寻,在强光(约200 lx)、弱光(约75 lx)环境下测试1 000次的误判率分别为1.4%和3.2%.研究结果对解决准确定位信标问题具有重要意义.
    Abstract: To improve the beacon positioning technology in automation system, an image-based beacon positioning method is proposed and applied to smart car competition. The real environment is considered and the median filtering algorithm, the dynamic threshold algorithm, the exchange frame discarding algorithm, the improved connected area algorithm and the improved distortion reduction algorithm are used to process images captured by CCD and CMOS cameras. The error rate of this method is analysed. The results of the experiment and the application of the method in competition show that this method can achieve the goal of searching beacon lights for smart cars at high speed. The error rates of 1 000 tests under strong light(about 200 lx) and weak light(about 75 lx)environments are 1.4% and 3.2% respectively. The research results are of great significance for solving the problem of accurate beacon positioning.
  • 有机光电探测器相比无机光电探测器具有成本低、质量轻、可大面积探测以及光谱响应范围可调等优点, 因而受到越来越多的关注[1-4]. 大多数有机光电探测器为二极管型光电探测器,其光电流源自收集的光生电子和空穴[5-8]. 二极管型有机光电探测器的外量子效率(EQE)由光子俘获效率、激子解离效率、电荷传输和收集效率共同决定,其EQE通常小于1[7, 9-11]. 在实际应用中,二极管型有机光电探测器的弱光电流信号需要通过前置放大电路进行放大[12]. 因此,期望获得高EQE和低暗电流的有机光电探测器,以满足潜在的应用,特别是在近红外光区的应用.

    以富勒烯衍生物PC71BM为电子受体的倍增型有机光电探测器暗电流低,EQE远大于100%[13-15],但是富勒烯电子受体的能级相对固定,吸收主要集中在紫外到可见光区,对近红外光的响应很弱. 近年来,非富勒烯材料作为有机太阳能电池的电子受体,因对可见光和近红外光有强烈的吸收、能级可调以及稳定性好等特点受到广泛关注[16-20]. 由于光电探测器和太阳能电池的光电转换机制类似[21-23],可以采用非富勒烯材料作为有机光电探测器的电子受体来提升器件对近红外光的响应能力. DC-IDT2电子受体能够提升器件对近红外光的响应能力,但是器件对可见光的响应能力明显下降,而且器件的光谱响应范围并没有明显拓宽[23]. 以O-IDTBR为电子受体,通过ZnO界面层吸收紫外光参与载流子输运能够提升器件对近红外光的响应能力[24],但是这种提升作用有限,并且器件的光谱响应范围并没有明显拓宽.

    本文采用溶液法分别制备了基于非富勒烯电子受体O-IDTBR和IEICO-4F,结构为ITO/PEDOT∶PSS/活性层(P3HT∶Acceptor)/Al的倍增型有机光电探测器,研究非富勒烯电子受体对拓宽倍增型有机光电探测器光谱响应范围的贡献,并提供一种提升二元倍增型有机光电探测器性能(特别是近红外光区响应)的策略.

    器件中材料的能级示意图如图 1所示[19-20]. 在活性层中,大量P3HT分子包围少量的非富勒烯电子受体(IEICO-4F或O-IDTBR),导致电子传输的通道不连续. 由于P3HT和IEICO-4F以及O-IDTBR的最低未占据轨道(LUMO)能级之间的差异分别为1.29和0.98 eV,可将少量的IEICO-4F或O-IDTBR分子看作电子陷阱.

    图  1  材料能级示意图
    Figure  1.  The schematic diagram of material energy levels

    ITO玻璃(20 mm×20 mm,15 Ω/cm2)依次用含洗涤剂的去离子水、丙酮以及异丙醇分别超声波清洗30 min后,放入烘箱中80 ℃烘干8 h以上. 将烘干的ITO玻璃用紫外臭氧处理15 min,以转速为5 000 r/min运行40 s将PEDOT∶PSS旋涂到ITO玻璃上,在110 ℃下退火10 min后转移到手套箱中. 以邻二氯苯为溶剂,将预先经过充分搅拌浓度为40 mg/mL的P3HT∶O-IDTBR (质量比100∶1)和P3HT∶IEICO-4F (质量比100∶1)混合溶液,以转速600 r/min运行25 s旋涂于PEDOT∶PSS界面层上,经80 ℃退火20 s后形成厚度约250 nm的活性层. 最后真空蒸镀厚约100 nm的Al电极层(真空度为1×10-4 Pa). P3HT、O-IDTBR以及IEICO-4F均购于北京百灵威科技有限公司. 材料的分子结构和器件的结构示意图如图 2所示.

    图  2  材料分子结构和器件结构的示意图
    Figure  2.  The molecular structure of materials and the schematic diagram of device structure

    用Keithley 2636B光电数据采集系统测量器件的电流密度-电压(J-V)曲线,光源由太阳光模拟器提供,入射光强由中性衰减片调节. 器件EQE光谱由Zolix探测器光电测试系统(DSR600-3110-CB)和Keithley 2636B光电数据采集系统测得. 采用Lambda365紫外-可见分光光度计测量材料在室温下的吸收光谱. 通过Bruker Dektak XT台阶仪测量器件活性层的厚度.

    IEICO-4F和O-IDTBR器件分别展现波长范围在300~900 nm和300~800 nm的宽光谱响应. 器件的EQE计算公式:

    EQE=(JLJd)hνPinq, (1)

    其中,Pin是入射光强度(W/cm2),q是单电子电量(C),h是普朗克常数(6.62×10-34 J·s),ν是入射光子的频率(Hz).

    响应度(Responsivity, R)与探测灵敏度(Detectivity, D*)同样是评价器件光电性能的重要参数,计算公式:

    R=EQEqhν, (2)
    D=R(2qJd)1/2. (3)

    图 3AB分别为不同入射光强度下IEICO-4F器件和O-IDTBR器件的J-V曲线. 在反向偏压下,器件的暗电流密度(Jd)都很小,归因于:(1)活性层中电子传输通道不连续;(2)Al电极功函数与P3HT最高占据分子轨道(HOMO)能级间约0.9 eV的差异,形成大的外电路空穴注入势垒,阻碍外电路空穴注入活性层. 在正向偏压下,外电路空穴能从ITO电极通过PEDOT∶PSS界面层注入P3HT的HOMO能级传输,并被Al电极收集形成暗电流. 因此,在正向偏压下器件对入射光无响应,光电流与暗电流近似相等;在反向偏压下,器件光电流密度(JL)随入射光强度或偏压的增加而显著增大,这是因为从Al电极注入到P3HT的HOMO能级上的空穴增多,经ITO电极收集形成光电流;在相同反向偏压下,活性层中产生的光生电子数随入射光强度的增而增大,从而被电子陷阱(IEICO-4F或O-IDTBR)捕获,最终在Al电极附近的光生电子增多. 而Al电极附近捕获的光生电子数和电子陷阱深度共同决定了外电路注入的空穴数量,注入的空穴越多则器件的光电流越大[23]. IEICO-4F器件在偏压为-15 V时的JLJd大2个数量级以上. 在-15 V偏压下,IEICO-4F器件的Jd(9.89×10-3 mA/cm)比O-IDTBR器件的Jd略小(图 3C). 这是由于IEICO-4F器件中的电子陷阱(P3HT/IEICO-4F/P3HT)深度(约1.29 eV)比O-IDTBR器件的电子陷阱(P3HT/O-IDTBR/P3HT)深度(约0.98 eV)深,更不利于暗条件下活性层中电子的移动. 在-15 V偏压和1.3 mW/cm2入射光强度下,IEICO-4F器件的JL(3.55 mA/cm2)比O-IDTBR器件的JL大2倍(图 3D). 这是由于大的电子陷阱深度更有利于光照下激子的分离和光生电子的捕获,被陷阱捕获在电极附近的光生电子数越多越有利于外电路空穴隧穿注入形成光电流[23].

    图  3  器件的J-V曲线
    Figure  3.  The J-V curves of devices

    IEICO-4F和O-IDTBR器件的EQE光谱如图 4AB所示. 器件EQE随偏压增加而显著增大,并且远大于100%,归因于[13-14]

    图  4  器件EQE光谱和材料归一化吸收光谱
    Figure  4.  The EQE spectra of devices and the normalized absorption spectra of materials

    (1) 在活性层中,空穴的传输速率随偏压的增加而增大[25]

    (2) 随偏压的增加,往Al电极方向移动的光生电子增多,分布在Al电极附近的电子陷阱捕获的光生电子数增加;

    (3) 随偏压的增加,P3HT的能带弯曲更明显,外电路空穴更容易隧穿注入到活性层中.

    器件EQE光谱在波长510 nm附近存在凹陷,与P3HT吸收峰的位置相对应(图 4C). 光从ITO电极透射,波长分布在510 nm附近的入射光主要被ITO电极附近的P3HT吸收,产生的光生电子主要被分布在ITO电极附近的电子陷阱捕获. 少量入射光可穿过活性层被Al电极附近的材料吸收,产生少量光生电子,被分布在Al电极附近的电子陷阱捕获. 然而,反向偏压下,分布在Al电极附近的光生电子决定了隧穿注入的空穴数量,所以器件在反向偏压下的EQE光谱在可见光区存在明显凹陷. 随偏压的增加,外加电场能够驱动更多被捕获在ITO电极附近的光生电子向Al电极方向移动,可辅助更多外电路空穴隧穿注入形成光电流. 因此,器件EQE光谱在可见光区的凹陷会随偏压增加逐渐变浅.

    在不同偏压和波长处,IEICO-4F器件和O-IDTBR器件的EQE如表 1所示. 在-15 V偏压下,IEICO-4F器件在波长400、510、600、790 nm处的EQE分别为2 630%、1 220%、1 900%以及409%,分别是相同条件下O-IDTBR器件的2.7、2.2、1.5、25.5倍(图 4D),倍增型有机光电探测器的EQE远大于100%. 在-15 V偏压下,IEICO-4F器件EQE大于100%的波长范围为300~840 nm,比相同条件下的O-IDTBR器件(320~740 nm)宽120 nm,与材料的吸收光谱密切相关.

    表  1  O-IDTBR和IEICO-4F器件在不同偏压与波长下的EQE、响应度和探测灵敏度
    Table  1.  The EQE, responsivity and detectivity of devices based on O-IDTBR and IEICO-4F under different biases and wavelengths
    器件 λ/nm EQE/% R(-15 V)/ (A·W-1) D*(-15 V)/ (cm·Hz1/2·W-1)
    U=-5 V U=-10 V U=-15 V U=-20 V
    O-IDTBR 400 22.8 260 954 2 310 3.1 1.5×1012
    510 4.8 118 538 1 490 2.2 1.1×1012
    600 37.8 344 1 260 2 940 6.1 2.9×1012
    790 0.5 5 16 27 0.1 4.9×1010
    IEICO-4F 400 81.0 727 2 630 7 220 8.5 4.8×1012
    510 22.7 268 1 220 4 460 5.0 2.8×1012
    600 62.4 513 1 900 5 460 9.2 5.2×1012
    790 8.3 101 409 1 610 2.6 1.5×1012
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    在可见光区,入射光主要被P3HT吸收,而且IEICO-4F器件活性层中的电子陷阱深度(约1.29 eV)比O-IDTBR器件的(约0.98 eV)深,有利于P3HT吸收光子产生的激子在P3HT和电子受体界面上解离成自由电子和空穴. 因此,IEICO-4F器件在可见光区的EQE比O-IDTBR器件的EQE大. 如图 4D所示,2种器件在波长660~690 nm区间的EQE接近相等,是由于在该区间IEICO-4F和O-IDTBR吸收光子产生的光生电子辅助空穴注入的效果相似. 在波长大于700 nm的范围内,IEICO-4F器件的EQE远大于O-IDTBR器件,主要归因于IEICO-4F分子对光的吸收和光电转换能力强于O-IDTBR分子.

    器件的响应度、探测灵敏度光谱与EQE光谱形状相似(图 5). 在-15 V偏压下,IEICO-4F器件在波长400、510、600、790 nm处的响应度(8.5、5.0、9.2、2.6 A/W)分别是相同条件下O-IDTBR器件的2.7、2.2、1.5和26.0倍. 此外,在-15 V偏压下的IEICO-4F器件在400、510、600、790 nm处的探测灵敏度分别是相同条件下的O-IDTBR器件的3.2、2.5、1.8和30.6倍. 在-15 V偏压下,器件在不同波长处的响应度与探测灵敏度如表 1所示. 与相同条件下的O-IDTBR器件相比,IEICO-4F的响应度与探测灵敏度得到较大提升,特别是在长波长范围内提升更为显著.

    图  5  器件响应度与探测灵敏度光谱
    Figure  5.  The responsivity and detectivity spectra of devices

    为了更深入分析器件的工作机理,图 6给出了倍增型有机光电探测器在有偏压和光照下的电荷传输示意图.

    图  6  器件电荷传输的示意图
    Figure  6.  The schematic diagram of charge carrier transport in devices

    活性层吸收入射光产生光生电子和空穴,电子被P3HT和电子受体构成的电子陷阱捕获. 在偏压的作用下,被电子陷阱捕获在ITO电极附近的光生电子会向Al电极方向移动,偏压越大,移动的光生电子越多;在反向偏压下,被电子陷阱捕获在Al电极附近的光生电子产生的库伦电场与外加偏压的电场(E)方向一致,能辅助外电路空穴隧穿注入活性层产生光电流. 因此,器件在反向偏压下的光电流和EQE会随偏压的增加而显著增大(即光电流倍增). 深度较大的电子陷阱有利于激子在P3HT和电子受体界面处解离成自由电子和空穴,单位时间内产生的光电子数越多,IEICO-4F器件在可见光区的EQE明显大于O-IDTBR器件. 在近红外区,入射光被电子受体吸收产生光生电子和空穴,被电子陷阱捕获后在Al电极附近的光生电子能辅助外电路空穴隧穿的注入. 因此,与O-IDTBR器件相比,相同条件下的IEICO-4F器件在近红外光区的光电性能显著增强.

    采用溶液法分别制备了结构为ITO/PEDOT∶PSS/P3HT∶O-IDTBR/Al和ITO/PEDOT∶PSS/P3HT∶IEICO-4F/Al的本体异质结倍增型有机光电探测器,其中,P3HT和电子受体(O-IDTBR或IEICO-4F)的共混质量比为100∶1. 随偏压的增加,器件的EQE远大于100%. IEICO-4F器件在波长400和790 nm处可获得最高的EQE(分别为7 220% 和1 610%). 在-15 V偏压下,IEICO-4F器件的光谱响应范围为300~900 nm,且EQE大于100%的波长范围(300~840 nm)比相同条件下的O-IDTBR器件宽120 nm. 在波长400、510、600、790 nm处,IEICO-4F器件在-15 V偏压下的EQE分别比相同条件下O-IDTBR器件提升1.7、1.2、0.5、24.5倍. 此外,在-15 V偏压下,IEICO-4F器件在波长400、510、600、790 nm处的探测灵敏度分别是相同条件下O-IDTBR器件的3.2、2.5、1.8和30.6倍. 结果表明:以带隙更窄、吸收与P3HT更互补的非富勒烯材料IEICO-4F为电子受体,能有效拓宽器件的光谱响应范围,提升器件的光电性能,特别是器件在近红外光区的响应性能,拓展了倍增型有机光电探测器的光谱范围.

  • 图  1   线阵CCD对颜色敏感的示意图

    Figure  1.   The sketch map of CCD sensitivity to color

    图  2   手机和CMOS在相同环境下采集的图像

    Figure  2.   The images taken by mobile phone and CMOS in the same environment

    图  3   交换帧丢弃算法流程图

    Figure  3.   The flow chart of switching frame discarding algorithm

    图  4   四邻域法

    Figure  4.   The four neighborhood method

    图  5   改进型畸变还原算法

    Figure  5.   The improved distortion reduction algorithm

    图  6   信标系统构成图

    Figure  6.   The diagram of beacon system

    图  7   线阵CCD拍摄未亮信标灯的图像信号

    Figure  7.   The image signal of non-luminous beacon lamp captured by linear array CCD

    图  8   CMOS拍摄的信标灯图像

    Figure  8.   The image of beacon lamp taken by CMOS

    图  9   中值滤波算法的前后对比

    Figure  9.   The comparison of median filtering algorithm

    图  10   动态阈值算法的结果

    Figure  10.   The result of dynamic threshold algorithm

    图  11   交换帧丢弃算法测试

    图  12   改进的连通域算法计算结果

    Figure  12.   The results of applying the improved connected domain algorithm

    表  1   误判率测试结果

    Table  1   The test of misjudgment rate

    分组 照度/lx 测试次数 误判次数 误判率/%
    强光 200 1 000 14 1.4
    弱光 75 1 000 32 3.2
    下载: 导出CSV
  • [1] 王国胤, 陈乔松, 王进.智能车技术探讨[J].计算机科学, 2012, 39(5):1-8. doi: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.001

    WANG G X, CHEN Q S, WANG J. Discussion on the intelligent vehicle technologies[J]. Computer Science, 2012, 39(5):1-8. doi: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.001

    [2] 陈明哲.智能汽车发展现状及前景展望[J].黑龙江科技信息, 2016(31):146-147. doi: 10.3969/j.issn.1673-1328.2016.31.140

    CHEN M Z. Development status and prospect of intelligent vehicle[J]. Heilongjiang Science and Technology Information, 2016(31):146-147. doi: 10.3969/j.issn.1673-1328.2016.31.140

    [3]

    JIANG Z J, WANG M F, GONG W. The video capture and processing research on smart car road information based on OV7620 camera[C]//2010 2nd International Asia Conference on Informatics in Control, Automation, and Robotics.[S.l.]: IEEE Computer Society, 2010: 108-111.

    [4]

    CHRISTIAN S, SAMARAJⅡT C, GEORG F. Robust image processing for an omnidirectional camera-based smart car door[J]. ACM Transactions on Embedded Computing Systems, 2013, 11(4):1-28. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=230d47fd066a50154e78cb599348fffa

    [5]

    SANKET J, MANOJ D, PRASHANT S. Design of compu-ter vision intelligent system for Lane detection[C]//2016 Online International Conference on Green Engineering and Technologies.[S.l.]: Institute of Electrical and Electro-nics Engineers, 2016: 1193-1195.

    [6]

    WANG S S. A BLE-based pedestrian navigation system for car searching in indoor parking garages[J]. Sensors, 2018, 18(5):35-57. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=sensors-18-01442

    [7] 雷志勇, 刘群华, 姜寿山.线阵CCD图像处理算法研究[J].光学技术, 2002, 28(5):475-477. doi: 10.3321/j.issn:1002-1582.2002.05.019

    LEI Z Y, LIU Q H, JIANG S S. Integrative image processing algorithm for linear CCD[J]. Optical Technology, 2002, 28(5):475-477. doi: 10.3321/j.issn:1002-1582.2002.05.019

    [8] 刘智嘉, 夏寅辉, 杨德振.基于中值滤波器的红外图像噪声处理的改进方法[J].激光与红外, 2019, 49(3):376-380. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jgyhw201903018

    LIU Z J, XIA Y H, YANG D Z. An improved method for infrared image noise processing based on median filter[J]. Laser and Infrared, 2019, 49(3):376-380. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jgyhw201903018

    [9] 翟永杰, 王迪, 伍洋.基于骨架提取的航拍绝缘子图像分步识别方法[J].华北电力大学学报(自然科学版), 2015, 42(3):105-110. doi: 10.3969/j.ISSN.1007-2691.2015.03.16

    ZHAI Y J, WANG D, WU Y. Two-stage recognition method of aerial insulator images based on skeleton extraction[J]. Journal of North China Electric Power University (Natural Science Edition), 2015, 42 (3):105-110. doi: 10.3969/j.ISSN.1007-2691.2015.03.16

    [10] 唐小煜, 劳健涛, 李智豪.追寻信标的智能车最优导航策略[J].物理实验, 2018, 38(7):43-46. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/wlsy201807010

    TANG X Y, LAO J T, LI Z H. Navigation strategy of intelligent car tracing the beacon[J]. Physical Experiments, 2018, 38(7):43-46. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/wlsy201807010

    [11] 史婷婷, 刘卫华, 吴明珠.基于边缘检测的多特征智能图像检索模型[J].华南师范大学学报(自然科学版), 2014, 46(1):27-31. http://journal-n.scnu.edu.cn/CN/abstract/abstract3090.shtml

    SHI T T, LIU W H, WU M Z. A multi-feature intelligent image retrieval model based on edge detection[J]. Journal of South China Normal University (Natural Science Edition), 2014, 46 (1):27-31. http://journal-n.scnu.edu.cn/CN/abstract/abstract3090.shtml

    [12] 李志为, 张百睿, 卢伟雄.鲁棒的车道偏移实时警告系统[J].华南师范大学学报(自然科学版), 2013, 45(4):49-52. http://journal-n.scnu.edu.cn/CN/abstract/abstract3189.shtml

    LI Z W, ZHANG B R, LU W X. A robust real time lane departure warning system[J]. Journal of South China Normal University (Natural Science Edition), 2013, 45 (4):49-52. http://journal-n.scnu.edu.cn/CN/abstract/abstract3189.shtml

    [13] 陈二阳, 张修军, 袁姜红.基于图像识别的自主驾驶智能小车的设计与实现[J].现代电子技术, 2018, 41(18):162-165. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xddzjs201818038

    CHEN E Y, ZHANG X J, YUAN J H. Design and implementation of autonomous driving intelligent car based on image recognition[J]. Modern Electronic Technology, 2018, 41(18):162-165. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xddzjs201818038

    [14]

    CHEN M Y. The Design and research of the smart path tracing car based on the image recognition[J]. The Open Automation and Control Systems Journal, 2016, 7(1):661-669.

    [15]

    PARK J, LEE J H, SON S H. A survey of obstacle detection using vision sensor for autonomous vehicles[C]//2016 22nd international conference on embedded and real-time computing systems and applications: RTCSA 2016.[S.l.]: IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016: 264-264.

    [16]

    ZHANG G L, FENG L, LAN L. A novel method of front vehicle recognition[C]//2016 Progress in Electromagne-tic Research Symposium: PIERS 2016.[S.l.]: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016: 2126-2130.

  • 期刊类型引用(1)

    1. 王建彬,唐孝生,周笔,曾夏辉,黎金城,周赢武. PCE10显著提升三元倍增型有机光电探测器红光与近红外光探测能力. 发光学报. 2023(12): 2222-2230 . 百度学术

    其他类型引用(0)

图(12)  /  表(1)
计量
  • 文章访问数: 
  • HTML全文浏览量: 
  • PDF下载量: 
  • 被引次数: 1
出版历程
  • 收稿日期:  2019-02-17
  • 网络出版日期:  2021-03-08
  • 刊出日期:  2019-10-24

目录

/

返回文章
返回