近日，我院刘玉芳教授团队在物理与天体物理SCI一区top期刊Photonics Research上发表了题为“Deep-learning-assisted wedge fiber optic surface plasmon resonance sensor for accuracy detection of trace mercury ions”的研究论文。李丽霞副教授为第一作者，刘玉芳教授为通讯作者，河南师范大学河南省红外光谱测量与应用重点实验室为唯一通讯单位。该研究成果得到了国家自然科学基金、河南省自然科学基金以及河南省高校科技创新团队等项目的资助。
近年，日益严重的汞离子污染对人类健康和生态环境构成重大挑战，即使微量的汞离子也会对人体造成严重的危害，因此对汞离子的高灵敏度和准确检测显得愈发重要。论文提出了一种新型的深度学习辅助光纤表面等离子体共振传感器用于痕量汞离子检测。该光纤传感器采用入射角为73°的楔形探头，并利用二硫苏糖醇在传感区域表面自组装金纳米颗粒。该传感器的折射率灵敏度高达30400 nm/RIU，远高于先前报道的同类型传感器，并且能够检测低至1 pM的汞离子。此外，建立了基于残差神经网络的深度学习模型，对12种不同汞离子浓度的光谱进行分类和识别，训练准确率达到了99.76%。在120个实际样本的测试中，残差神经网络模型的预测准确率高达99.17%。
李丽霞副教授长期从事光纤传感研究，近两年在光纤传感技术方面取得了系列进展，相关工作发表在Optics Express (2025, 33: 2247)，Measurement (2025, 253: 117735)，Optics and Lasers in Engineering (2025, 193: 109115)，Infrared Physics and Technology (2025, 151:106128) 等期刊。
论文链接：https://doi.org/10.1364/PRJ.570225
（文：李丽霞）