产品覆盖全国80%的光通信企业——普赛斯自研“傻瓜”设备精准检测元件好坏

120度的“烤箱”，零下40度的“冰柜”，高温高湿的“蒸笼”，9月5日，武汉普赛斯电子技术有限公司车间，一批光芯片样品正在这些恶劣环境下经历考验。

光芯片，是通信系统中的基础组成部件。例如手机的面部识别功能，就是靠光芯片实现。手机要在一秒内完成解锁，需要内置光芯片快速达到额定功率，且不能温度过高。因此，光芯片正式“上岗”前，要经过多重测试，合格后才能组装成产品。

十几年前，国内并没有专门用于光通信器件检测的设备，“国外设备不仅价格高昂，且效率低、费人力。公司成立的初衷，就是要研发适用于光通信产业器件的检测设备。”普赛斯副总经理马超说。

“傻瓜”设备实现一键检测

车间里，马超向记者演示光芯片的检测过程。首先，光芯片被机械臂逐个抓取，放到测试机上进行功率测试。绿灯亮起，即表示光芯片电子参数合格，可进行下轮测试。

只见光芯片像饼干一样，被整齐摆放在测试机器一层层铁架上，在里面120度的高温下“烘烤”8小时，以检测高温下性能如何。测试仪器还能模拟低温、高温，高湿度等多种环境，通过一系列“考核”，光芯片才算合格。

多年前，国内光通信器件检测只能依赖国外设备。但国外设备是通用性的，不专门针对光通信产业。例如要测试激光器，则需要5、6台设备摞起来。而且国外设备只是机器“硬件”，需要国内工程师在上面“写软件”，才能实现检测。

“我们要研发的，是一台集成软件和算法的‘傻瓜’设备，能够让人一键操作。”马超说。

2011年，公司初代产品落地，立即吸引了不少企业的目光。“只需购买一台设备，不需要工程师写算法，没有技术背景的人也能轻松使用，并且价格是国外的1/4。”

之后，普赛斯率先自主研发出集成式BOSA器件综合测试系统，高精度台式数字源表，又推出窄脉冲电流源、集成插卡式源表等多款一站式电性能测试仪表，现已覆盖国内80%以上光通信企业，成功实现国产替代。

花4年时间捕捉“灰尘”信号

能否精确捕捉微弱信号，是衡量精密光电器件测试质量的一项重要指标。若要测量微弱信号，第一步捕捉就很困难，“就像用手去接一粒灰尘，但凡风吹草动，都可能失败。”

尤其在工厂里，各类电机的运转，设备的启停，甚至人穿着拖鞋走动，都会产生电场磁场干扰。在信号非常弱的时候，这种干扰会直接将其淹没。

为此，普赛斯到处“招兵买马”，引进高学历人才，并与华科大、武汉理工等高等院校合作，从源头寻找破解之法。“要找到所有干扰因素，再将其一一排除。”马超说。

例如，针对电子辐射干扰，公司在检测设备上加一个“特制天线”，专门接收外界干扰信号，“吸收了大的，小的自然就过去了。”

再如，检测设备本身的电路板，长时间工作，会有水蒸气附着在表面，导致漏电，弱小信号则会直接漏出去。于是，研发人员在上面涂一层三防漆，防止潮气进入。

普赛斯花了4年时间，先后做了18条抗干扰措施。目前，检测产品可精准测量光通信器件的皮安级电流、微伏级电压、纳瓦级光信号，处于行业领先地位。

销售额每年以50%的速度增长

普赛斯公司创始人黄秋元，是武汉理工大学教授，一直从事光通信技术领域的研究。

2010年，深圳某公司通过科研论文找到黄秋元，委托他开发光模块测试的产品。同年，普赛斯公司在武汉成立，也是国内光通信检测领域首批“下海”者之一。

凭借多年的科研沉淀，公司成立第二年，黄秋元就带领团队研发出了初代产品。

国内光通信产业发展迅速，光通信器件不断迭代升级，检测设备自然也要跟上。但新产品研发，困难重重。

于是黄秋元作为“纽带”，通过链接高校科研资源，让科研与产品相辅相成。公司也因此形成了产学研合作模式，“有技术问题找高校，高校有科研成果可在公司进行转化。”

目前，普赛斯服务的行业从光通信、光电子向半导体行业扩展，产品覆盖光通信和半导体领域从晶圆到器件生产的每个检测环节。

“公司今年已经交付了1亿元的订单，目前3条生产线也都是满负荷运转，加急生产检测设备，发往华东、华南多个省市。”马超说，近3年公司销售额以每年50%的速度增长。

（湖北日报全媒记者 刘洁 通讯员 康鹏）

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华为公司申请光通信技术专利，实现对光通信系统中MPI的实时在线检测

金融界2024年4月23日消息，据国家知识产权局公告，华为技术有限公司申请一项名为“光通信系统中MPI的检测方法、装置及光通信系统“，公开号CN117917866A，申请日期为2022年10月。

专利摘要显示，本申请实施例提供一种光通信系统中MPI的检测方法、装置及光通信系统，涉及光通信技术领域，该检测方法可以实现对光通信系统中MPI的实时在线检测，且获得的检测结果比较准确。该方法包括：首先获取该电信号的多个信噪比，该多个信噪比与该多个电平一一对应；然后根据该多个信噪比中的各个信噪比，确定与各个信噪比对应的噪声，得到该电信号的多个噪声，该多个噪声与该多个电平一一对应，各个电平对应的噪声包括MPI噪声，即由MPI引起的噪声；再根据该多个噪声和该光通信系统的光调制幅度，获得该光通信系统中MPI噪声与接收光功率之间的线性相关关系；最后基于该线性相关关系，确定该多个电平中各个电平对应的MPI噪声。

本文源自金融界

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