第二届光电科学与智能传感国际学术会议(ICOIS 2026)

重要信息

官网： https://ais.cn/u/QNJvM3

**时间：**2026年1月9-11日

**地点：**中国-昆明

征稿主题

一、光电科学与智能传感技术概述

光电科学与智能传感是融合光学、电子学、材料科学、人工智能等多学科的交叉领域，其核心是通过光 - 电信号的转换与智能处理，实现对物理量、化学量、生物量等的高精度感知与分析。在工业检测、环境监测、生物医疗、智能装备等领域具有不可替代的应用价值，也是 ICOIS 2026 重点关注的前沿研究方向之一。

1.1 核心技术体系

光电传感技术的核心体系可分为三大模块，如下表所示：

技术模块	核心内容	关键指标	典型应用场景
光电器件设计	光电探测器、光纤传感器、微纳光学元件	响应速度、探测灵敏度、信噪比	工业无损检测、环境气体监测
信号采集与预处理	模数转换、滤波去噪、基线校正	采样率、数据精度、抗干扰能力	生物医学信号检测、光谱分析
智能算法分析	机器学习、深度学习、特征提取	识别准确率、运算效率、泛化能力	故障诊断、图像识别、传感数据融合

1.2 技术发展趋势

当前光电智能传感技术呈现出 "微型化、集成化、智能化、低功耗" 的发展趋势：

微型化：基于 MEMS/NEMS 技术的微纳传感芯片，尺寸降至微米 / 纳米级；
集成化：将光电器件、信号处理电路、算法模块集成于单一芯片；
智能化：引入边缘计算、深度学习，实现传感数据的实时智能分析；
低功耗：适配物联网场景，降低传感节点的能耗需求。

二、光电信号预处理关键技术与 Python 实现

光电传感采集的原始信号往往包含噪声（如热噪声、电磁干扰），需通过预处理提升信号质量，常用方法包括滤波、基线校正、特征提取等。

2.1 基于小波变换的光电信号去噪

小波变换具备多尺度分析特性，能有效分离信号与噪声，是光电信号预处理的经典方法。以下是基于 Python 的小波去噪实现代码：

python

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import numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟光电传感信号（含噪声）
def generate_photoelectric_signal(length=1000, noise_level=0.1):
    t = np.linspace(0, 10, length)
    # 基础信号：正弦波模拟光电响应
    base_signal = np.sin(2 * np.pi * 1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 3 * t)
    # 添加高斯噪声
    noise = np.random.normal(0, noise_level, length)
    noisy_signal = base_signal + noise
    return t, base_signal, noisy_signal

# 小波去噪函数
def wavelet_denoise(signal, wavelet='db4', level=3):
    # 小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    # 计算阈值（基于方差的自适应阈值）
    sigma = np.median(np.abs(coeffs[-level])) / 0.6745
    threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(signal)))
    # 对细节系数进行阈值处理
    coeffs[1:] = [pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs[1:]]
    # 小波重构
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    return denoised_signal

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    t, base, noisy = generate_photoelectric_signal()
    denoised = wavelet_denoise(noisy)
    
    # 输出关键指标（信噪比）
    def snr(signal, noise):
        return 10 * np.log10(np.sum(signal**2) / np.sum(noise**2))
    
    print(f"原始含噪信号信噪比：{snr(base, noisy-base):.2f} dB")
    print(f"小波去噪后信噪比：{snr(base, denoised-base):.2f} dB")

2.2 基线校正实现（不对称最小二乘法）

光电信号（如光谱信号）常存在基线漂移，不对称最小二乘法（ALS）是解决该问题的高效方法，以下是代码实现：

python

运行

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import numpy as np
from scipy.sparse import csc_matrix, eye, diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve

def als_baseline_correction(y, lam=1e5, p=0.01, niter=10):
    """
    不对称最小二乘法基线校正
    参数：
        y: 输入信号数组
        lam: 平滑参数
        p: 不对称参数（0<p<1，越小基线越贴合）
        niter: 迭代次数
    返回：
        baseline: 校正后的基线
        corrected_y: 基线校正后的信号
    """
    L = len(y)
    D = csc_matrix(np.diff(eye(L), 2))
    w = np.ones(L)
    for i in range(niter):
        W = diags(w, 0, shape=(L, L))
        Z = W + lam * D.dot(D.transpose())
        baseline = spsolve(Z, w * y)
        w = p * (y > baseline) + (1 - p) * (y < baseline)
    corrected_y = y - baseline
    return baseline, corrected_y

# 测试
if __name__ == "__main__":
    # 生成带基线漂移的模拟光电信号
    x = np.linspace(0, 20, 1000)
    baseline = 0.1 * x + 0.05 * np.sin(x)  # 基线漂移
    signal = np.exp(-(x-10)**2 / 2) + baseline  # 有效信号+基线
    noise = np.random.normal(0, 0.02, len(x))
    signal_noisy = signal + noise
    
    # 基线校正
    baseline_fit, corrected = als_baseline_correction(signal_noisy)
    
    # 输出校正效果
    print(f"基线校正前信号均值：{np.mean(signal_noisy):.4f}")
    print(f"基线校正后信号均值：{np.mean(corrected):.4f}")

三、智能传感数据融合算法与实践

多源光电传感数据融合能提升感知精度，以下以基于随机森林的传感数据融合分类为例，说明智能算法在该领域的应用。

3.1 多特征融合分类模型

python

运行

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import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 生成模拟多源光电传感数据集
def generate_sensor_dataset(n_samples=1000, n_features=8, n_classes=3):
    """
    生成多源光电传感特征数据集
    n_features: 特征数（如不同波长、不同传感器的响应值）
    n_classes: 分类类别数（如不同检测目标）
    """
    X = np.random.randn(n_samples, n_features)
    # 按类别赋予特征偏移
    y = np.random.randint(0, n_classes, n_samples)
    for i in range(n_classes):
        X[y==i] += i * 0.8
    return X, y

# 数据融合分类
if __name__ == "__main__":
    # 生成数据
    X, y = generate_sensor_dataset()
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    # 特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
    X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
    
    # 构建随机森林模型
    rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    rf_model.fit(X_train_scaled, y_train)
    
    # 预测与评估
    y_pred = rf_model.predict(X_test_scaled)
    print("多源光电传感数据融合分类准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
    print("\n分类报告：")
    print(classification_report(y_test, y_pred))
    
    # 输出特征重要性（分析关键传感特征）
    feature_importance = rf_model.feature_importances_
    print("\n特征重要性排序：")
    for idx, imp in enumerate(sorted(feature_importance, reverse=True)):
        print(f"特征{idx+1}：{imp:.4f}")

3.2 算法优化方向

特征工程：基于光电信号物理特性筛选有效特征（如峰值、斜率、频谱特征），减少冗余；
模型轻量化：采用剪枝、量化等方法优化随机森林 / 深度学习模型，适配嵌入式传感设备；
在线学习：引入增量学习算法，实现传感模型的实时更新，适应环境变化。

四、光电智能传感技术的挑战与突破方向

4.1 核心挑战

挑战类型	具体表现
器件层面	低信噪比、宽光谱响应难兼顾、极端环境（高温 / 高压）稳定性差
算法层面	小样本传感数据泛化能力弱、实时性与精度难以平衡
集成层面	多模块集成的兼容性差、微纳加工工艺成本高

4.2 突破方向

新材料应用：钙钛矿、二维材料（如石墨烯、MoS₂）提升光电器件的响应特性；
算法 - 器件协同设计：基于算法需求优化器件结构，减少冗余数据采集；
跨尺度建模：结合量子力学、经典光学、机器学习，构建光电传感全链路模型；
标准化与兼容性：制定多源传感数据接口标准，提升系统集成效率。

五、国际交流与合作机会

作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。