DEVELOPMENT OF HAND-HELD LASER-INDUCED BREAKDOWN SPECTROSCOPY(LIBS) DEVICE
Date
2022-01-10
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
In this thesis, we developed a handheld system that can distinguish samples between
them using machine learning algorithms. The main aim of this thesis is developing a
system that is base for distinguishing high energetic materials. This system can analyze
qualitatively and quantitatively high energetic materials those have elements and
molecules as C (248 nm, 1069 nm), O (777 nm, 926 nm), H (656 nm,486 nm), N
(868nm, 1011 nm), Swan Bands (300 nm – 650 nm). The wavelength of these elements
and molecules information has been obtained from National Institute of Standards and
Technology (NIST) database. This system uses machine learning algorithm (Support
Vector Machine/SVM) to analyze and determine samples. This system developed as a
handheld system, as a result has been developed in embedded platform for all the
control, communication and user interface (UI) mechanisms. We use an ARM (ARM
Cortex M7) based microcontroller unit (MCU) that is developed by ST
Microelectronics and model is STM32F746ZGT6 for this purpose.
/ÖZET:
Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak örnekleri birbirinden ayırt
edebilen bir el tipi sistem geliştirdik. Bu tezin temel amacı, yüksek enerjili malzemeleri
ayırt etmek için temel oluşturan bir sistem geliştirmektir. Bu sistem, C (248 nm, 1069
nm), O (777 nm, 926 nm), H (656 nm,486 nm), N (868nm, 1011 nm), San Bantları
(300 nm – 650 nm) gibi element ve moleküllere sahip olan yüksek enerjili malzemeleri
niteliksel ve niceliksel olarak analiz edebilir. Bu elementlerin ve moleküllerin dalga
boyu bilgileri Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) veri tabanından elde
edilmiştir. Bu sistem, örnekleri analiz etmek ve belirlemek için makine öğrenme
algoritması (Destek Vektör Makinesi/SVM) kullanır. El tipi bir sistem olarak
geliştirilen bu sistem, sonuç olarak tüm kontrol, iletişim ve kullanıcı ara yüzü (UI)
mekanizmaları için gömülü platformda geliştirilmiştir. Bu amaçla ST Microelectronics
tarafından geliştirilen ve STM32F746ZGT6 modeli olan ARM (ARM Cortex M7)
tabanlı mikro denetleyici birimi (MCU) kullanıyoruz.
Description
EL TİPİ LAZER-OLUŞTURMALI PLAZMA SPEKTROSKOPİSİ (LIBS) AYGITI GELİŞTİRİLMESİ
Keywords
electrical & electronics engineering