10月22日，安徽大学周胜教授、上海大学魏鹤鸣副教授来到江南大学光电信息与物理科学学院开展学术交流，并围绕光纤超声传感、激光光谱呼吸气体传感等研究方向作学术报告，分享相关领域的研究进展与技术应用。
魏鹤鸣副教授围绕光纤超声传感技术展开报告，系统介绍了相关研究背景，并重点分享了光纤端法布里–珀罗超声传感、光纤端波导环超声传感和光纤原子力声学检测等研究内容。在光纤端法布里–珀罗超声传感方面，报告介绍了弹簧型、悬臂梁型和双腔型等不同结构的设计思路；在光纤端波导环超声传感方面，重点展示了传感器的设计制备及其在水下成像中的应用；在光纤原子力声学检测方面，围绕检测原理、光纤布拉格光栅（FBG）声学探针、实验系统搭建、表面形貌与亚表面表征，以及3D打印结构等内容进行了介绍。此外，魏鹤鸣老师还分享了深度学习赋能的MEMS光学微腔眼压传感、MEMS光学麦克风与声探测、零群速度（ZGV）激光超声测厚等应用进展，展示了光纤传感、微纳结构设计与智能算法相结合的研究思路，并对相关技术的发展方向进行了总结与展望。
周胜教授作了题为《激光光谱呼吸气体传感技术及应用》的学术报告。报告从呼出气体检测的研究背景与应用价值出发，介绍了人体呼出气体中挥发性有机物（VOCs）及多种无机气体成分在疾病监测与辅助诊断中的潜在价值，并阐述了激光光谱技术在快速、无创气体检测方面的应用前景。围绕面向肾病诊断的呼出气氨气（NH₃）检测，周胜老师介绍了相关实验系统的构建思路，以及氨气、二氧化碳和水蒸气等气体吸收光谱的分析方法。在此基础上，报告进一步介绍了光腔衰荡光谱（CRDS）技术通过延长有效吸收光程提高微弱吸收信号检测能力的基本原理，以及深度学习在光谱检测中的应用。针对传统气体检测中标定与光谱拟合流程较为复杂的问题，周胜老师展示了基于深度神经网络（DNN）的免标定、免拟合气体检测方法，并介绍了结合波长调制光谱（WMS）实现二氧化碳（CO₂）与甲烷（CH₄）同步检测的研究方案，体现了激光光谱技术与深度学习融合在复杂气体定量分析中的应用潜力。
两场报告内容丰富、紧密结合相关领域的研究前沿，既展示了光纤超声传感与微纳光学器件在声学检测中的应用，也呈现了激光光谱与深度学习在呼吸气体检测及疾病监测方面的研究进展。此次学术交流为学院师生了解相关领域的最新研究成果、拓展科研思路提供了有益参考，也为光学传感、光谱检测与智能信息处理等方向的交叉研究与学术交流创造了良好契机。
