ヒータ電圧の最適化による単一センサ素子での高精度でアダプティブなにおい識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: 15P2-P-25

グループ名: 【E】第39回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2022/11/07

タイトル(英語): Accurate and Adaptive Odor Discrimination With Single Semiconductor Gas Sensor by Optimizing Heater Waveform

著者名: 佐伯 真彬(富山県立大学), 大倉 裕貴(富山県立大学), 吉河 武文(富山県立大学), 岩田 達哉(富山県立大学)

著者名(英語): Maaki Saeki(Toyama Prefectural University), Yuki Okura(Toyama Prefectural University), Takefumi Yoshikawa(Toyama Prefectural University), Tatsuya Iwata(Toyama Prefectural University)

キーワード: 半導体ガスセンサ|におい識別|温度変調|主成分分析|線形判別分析|Semiconductor gas sensor|Odor discrimination|Temperature modulation|Principal component analysis|Linear discriminant analysis

要約(日本語): 半導体ガスセンサの温度変調に用いる変調信号のパラメータ最適化により、複数のにおいカテゴリに対する単一素子でのアダプティブな識別可能性を検証した。試行パラメータに対するセンサコンダクタンスをもとに異なるにおいカテゴリの識別を行った結果、カテゴリごとに識別に最適なパラメータが異なり、カテゴリに応じたパラメータ最適化により、1種類の素子で複数カテゴリに対して98%以上の高精度識別が可能であることが示された。

要約(英語): The possibility of adaptive discrimination of multiple odor categories with a single semiconductor gas sensor was verified by optimizing the parameters of the modulated waveform used for temperature modulation. The results of discriminating different categories based on machine learning showed that by optimizing the parameters depending on the category, it is possible to discriminate multiple categories adaptively and accurately with a single sensor.

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