MQ系列气体传感器工作原理与特性分析

"这篇文档主要介绍了基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别技术，并结合了传感器的预通电过程，特别是对于气体传感器的应用进行了详细阐述。文档来自于郑州炜盛电子科技有限公司，专注于半导体气体传感器的研发与生产。" 本文首先提到了传感器的存储和处置方法，强调传感器应当储存在密封袋中，确保其性能稳定。接着，文章重点讨论了传感器的预通电过程，这是确保传感器正常工作的重要步骤。预通电有助于调整和稳定传感器的性能，尤其是在涉及MQ系列半导体气体传感器时。 MQ系列气体传感器的工作原理基于金属氧化物半导体，如SnO2。当半导体暴露在空气中并加热，氧原子会被吸附，形成空间电荷层，阻碍电子流动，导致传感器电阻增大。在还原性气体存在下，氧吸附的减少会使电阻下降，传感器的阻值与气体浓度之间存在一定的数学关系。这种关系可以用公式表示，显示了传感器对特定气体浓度的响应。 文档进一步分析了传感器的特性，包括氧气分压的影响，气体浓度与电阻的对数线性关系，以及传感器对不同气体的响应速度和恢复速度。例如，传感器的电阻会随大气中氧分压的变化而变化，且在特定浓度范围内，电阻与气体浓度成对数线性关系。此外，传感器在接触到还原性气体后，其电阻会快速下降，然后在洁净空气中恢复到初始值，这一过程体现了传感器的响应和恢复特性。 在初始动作部分，文档指出，当传感器长时间未通电后，再次在空气中通电，会有一段短暂的阻值急剧下降的时期，这是传感器适应环境的过程。这一现象对于理解和优化传感器的使用至关重要。 这篇综述不仅涵盖了CNN在人脸识别领域的应用，还深入探讨了气体传感器的工作原理、性能特点以及实际应用中的注意事项，为理解传感器技术提供了详尽的参考资料。