毛發(fā)中毒品提取試劑盒、提取方法和檢測方法 905     

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本發(fā)明涉及一種毛發(fā)中毒品提取試劑盒、提取方法和檢測方法，該提取試劑盒包括復(fù)合提取液，所述復(fù)合提取液中含有二硫鍵還原劑、氫鍵阻斷劑、毛發(fā)膨脹劑以及溶劑，所述復(fù)合提取液呈堿性，pH為8.5～10。該毛發(fā)中毒品提取試劑盒使用還原法水解毛發(fā)，前處理無需特殊粉碎設(shè)備和提取設(shè)備，水解時間短，整個提取過程操作簡單，相比較傳統(tǒng)的酸法、堿法、甲醇溶劑法、緩沖鹽溶液法和酶法等方法更適合實驗室司法鑒定的快速檢測的需求。進(jìn)一步，該提取試劑盒中復(fù)合提取液所用試劑均為水溶性試劑，易于有機(jī)試劑液液萃取，從而可以快速分離得到待測溶液，并且所用的試劑對環(huán)境基本無污染，對操作人員無毒害，易清除無殘留，對儀器設(shè)備也基本無損傷。

銹蝕狀態(tài)下金具的抗拉強(qiáng)度檢測方法、裝置、終端設(shè)備 854     

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本發(fā)明公開了一種銹蝕狀態(tài)下金具的抗拉強(qiáng)度檢測方法、裝置及終端設(shè)備，所述包括：獲取待測已銹蝕金具的初始金具厚度、初始金具面積、銹蝕深度以及銹蝕面積；根據(jù)所述初始金具厚度以及銹蝕深度計算銹蝕深度比，根據(jù)所述初始金具面積以及所述銹蝕面積計算銹蝕面積比；根據(jù)所述銹蝕深度比及銹蝕面積比，從預(yù)設(shè)的抗拉強(qiáng)度下降比曲線中提取與相對應(yīng)的抗拉強(qiáng)度下降比值；根據(jù)所述抗拉強(qiáng)度下降比值以及所述待測已銹蝕金具未受銹蝕時的原始抗拉強(qiáng)度，確定所述待測已銹蝕金具的抗拉強(qiáng)度。通過實施本發(fā)明能夠以無損的方式對已發(fā)生銹蝕的金具的抗拉強(qiáng)度進(jìn)行檢測。

基于高光譜成像檢測蝦仁品質(zhì)的目標(biāo)區(qū)域提取方法 1024     

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本發(fā)明公開了一種基于高光譜成像檢測蝦仁品質(zhì)的目標(biāo)區(qū)域提取方法，首先制備利用高光譜成像系統(tǒng)掃描的蝦仁訓(xùn)練樣本的高光譜信息，并對高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析選擇最優(yōu)波段范圍，建立基于徑向基核函數(shù)的軟支持向量機(jī)分類模型，再對蝦仁待測樣本進(jìn)行檢測，計算出蝦仁待測樣本的目標(biāo)區(qū)域。本發(fā)明通過采用高光譜成像技術(shù)，明顯減少傳統(tǒng)手工方法所需時間，提高檢測效率，可以有效實現(xiàn)自動、快速、無損、在線檢測的目的。

SOI晶圓質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng) 659     

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本發(fā)明提供了一種SOI晶圓質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，檢測方法包括如下步驟：提供SOI晶圓，SOI晶圓包括襯底層、埋氧層和半導(dǎo)體層；放置第一壓力探針和第二壓力探針；將第一壓力探針接地，對第二壓力探針施加恒定的第一電壓，對襯底層施加變化的第二電壓；根據(jù)不同第二電壓及所對應(yīng)的第一電流數(shù)據(jù)提取測試表面遷移率，并與理論表面遷移率進(jìn)行比對，以評估SOI晶圓的質(zhì)量。本發(fā)明針對SOI晶圓質(zhì)量的快速評估需求，通過對測試結(jié)構(gòu)進(jìn)行電流電壓測試，提取表面遷移率，與理論值進(jìn)行比對，揭示了能夠表征SOI晶圓質(zhì)量的電學(xué)特性，實現(xiàn)了對SOI晶圓質(zhì)量的無損評估，對于太陽能電池SOI晶圓的工藝開發(fā)具有重要意義。

基于增材制造的激光超聲實時檢測系統(tǒng)及方法 712     

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本發(fā)明涉及無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于增材制造的激光超聲實時檢測系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：激勵激光器、激光掃描模塊、麥克風(fēng)陣列、計算機(jī)和增材制造模塊，通過計算機(jī)以坐標(biāo)參數(shù)間隔預(yù)設(shè)時間分別控制激光掃描模塊和增材制造模塊，實現(xiàn)邊增材制造邊進(jìn)行激光超聲檢測，以多中心頻率且環(huán)形均勻分布的麥克風(fēng)陣列增加超聲波接收頻段范圍，提高靈敏度，根據(jù)激光超聲信號進(jìn)行缺陷分析，控制增材制造模塊的工作進(jìn)程，實現(xiàn)了增材制造構(gòu)件質(zhì)量的實時監(jiān)測，及時對構(gòu)件存在的缺陷進(jìn)行處理，避免增材制造材料的浪費，保證了增材制造的構(gòu)件質(zhì)量。

鋰離子電池自放電內(nèi)在影響因素檢測方法 763     

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本發(fā)明公開了一種鋰離子電池自放電內(nèi)在影響因素檢測方法，該方法包括先用X射線層析成像測量系統(tǒng)獲取自放電不合格的鋰離子電池零部件的三維層析圖像，然后通過圖像處理，從電池零部件層析圖像中提取出正負(fù)極極板、極耳、隔膜、電解液的層析圖像，接著分析層析圖像上組分的密度、形狀、位置等物性參數(shù)，通過與數(shù)據(jù)庫中自放電符合要求的鋰離子電池的物性參數(shù)進(jìn)行比較，進(jìn)而找出鋰離子電池內(nèi)部影響自放電的關(guān)鍵因素。本發(fā)明基于面向物質(zhì)衰減系數(shù)的數(shù)字X射線層析成像術(shù)，實現(xiàn)了鋰離子電池自放電內(nèi)在影響因素的實時、無損檢測，對于提升我國在電池自放電檢測領(lǐng)域技術(shù)水平具有重要現(xiàn)實意義。

基于主動聲發(fā)射法的長形金屬結(jié)構(gòu)損傷檢測方法及系統(tǒng) 856     

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本發(fā)明公開了一種基于主動聲發(fā)射法的長形金屬結(jié)構(gòu)損傷檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括在激勵換能器上加載初始激勵信號；放大并采集遠(yuǎn)端換能器陣列得到的初始結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號；采用差信號方法將初始結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號與無損結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號相減得到初始損傷散射信號；對初始損傷散射信號進(jìn)行時間反演得到時反信號，并將時反信號放大后加載于遠(yuǎn)端換能器陣列上；在近端換能器陣列上采集遠(yuǎn)端時反聚焦損傷后的散射信號；對遠(yuǎn)端時反聚焦損傷后的散射信號進(jìn)行迭代時間反演，最終在近端換能器陣列采集迭代時反聚焦損傷散射信號；提取迭代時反聚焦的損傷散射波峰值為特征參數(shù)進(jìn)行損傷診斷。上述方法可以提高長形金屬結(jié)構(gòu)損傷檢測實時性、抗干擾性、準(zhǔn)確性和檢測效率，符合長形金屬結(jié)構(gòu)損傷檢測發(fā)展趨勢。

基于組合式非接觸探頭的激光超聲檢測系統(tǒng) 856     

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本發(fā)明涉及無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于組合式非接觸探頭的激光超聲檢測系統(tǒng)，包括：激光器、激光掃描模塊、組合式非接觸探頭和計算機(jī)。激光器發(fā)出的激光束，在經(jīng)過激光掃描模塊在待檢測物體產(chǎn)生激光超聲信號，再由組合式非接觸探頭接收，最后在計算機(jī)進(jìn)行信號的缺陷分析，通過組合式非接觸探頭中的基板旋轉(zhuǎn)，調(diào)整距離旋轉(zhuǎn)中心各不相同的麥克風(fēng)和空氣耦合探頭之間的排列順序，使得組合式非接觸探頭適配于不同的薄厚分布情況的待檢測物體，提高激光超聲檢測的效率，增加激光超聲信號的接收精準(zhǔn)度。

基于人工智能光學(xué)檢測的溯源系統(tǒng) 936     

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本發(fā)明公開了一種基于人工智能光學(xué)檢測的溯源系統(tǒng)，包括光學(xué)數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、區(qū)塊鏈編碼模塊和數(shù)據(jù)平臺，光學(xué)數(shù)據(jù)收集模塊捕捉產(chǎn)品的光學(xué)圖像，并將圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析模塊，數(shù)據(jù)分析模塊包括預(yù)處理模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模塊，預(yù)處理模塊對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模塊，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模塊采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的處理算法辨別出產(chǎn)品的品種、質(zhì)量、品質(zhì)、成分的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送至區(qū)塊鏈編碼模塊進(jìn)行溯源。本發(fā)明結(jié)合了圖形學(xué)檢測技術(shù)、人工智能邊緣計算技術(shù)、AI碼技術(shù)、多孔徑技術(shù)及區(qū)塊鏈技術(shù)，從而可以實現(xiàn)被測物成分的在線無損檢測，對包括中藥材，化妝品，工業(yè)產(chǎn)品、農(nóng)產(chǎn)品在內(nèi)的產(chǎn)品進(jìn)行溯源。

低密度異物檢測及種類鑒別的熱聲成像方法和裝置 880     

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本發(fā)明公開了一種低密度異物檢測及種類鑒別的熱聲成像方法和裝置。所述方法包括獲取熱聲圖像、獲取聲速分布圖像和鑒別異物類型三個步驟。低密度異物在脈沖微波激發(fā)源激發(fā)下，能夠吸收微波能量產(chǎn)生熱聲效應(yīng)并釋放出熱聲信號，利用重建熱聲圖像可以實現(xiàn)異物大小、形狀和位置的檢測。當(dāng)異物與周圍物質(zhì)密度不同時，熱聲波在其中的傳播速度及穿透特性也會隨著變化，通過重建異物聲速分布圖像即可實現(xiàn)異物的種類鑒別。本發(fā)明利用非電離輻射的脈沖微波及熱聲效應(yīng)，能夠彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的檢測盲區(qū)，具有高對比度、安全無損的特點。本發(fā)明的裝置結(jié)構(gòu)簡單，可集成化生產(chǎn)，便于大規(guī)模推廣應(yīng)用。

紅外分光光度檢測儀 649     

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本發(fā)明公開一種紅外分光光度檢測儀，用于檢測固體材料內(nèi)部瑕疵，包括紅外光源、燈室、勻光裝置以及攝像頭，其中：所述燈室的內(nèi)壁上安裝所述紅外光源，所述燈室的頂部開窗，所述紅外光源發(fā)出的紅外光經(jīng)燈室內(nèi)部反射后從所述燈室頂部射出；所述勻光裝置安裝在所述燈室頂部，所述勻光裝置接收從所述燈室頂部射出的紅外光，并使所述紅外光散開；固體材料放置于所述勻光裝置上方，經(jīng)所述勻光裝置散開后的紅外光照射于所述固體材料中并透射，所述攝像頭采集從固體材料透射后的紅外光，拍攝所述固體材料的紅外圖像，得到所述固體材料的紅外光透光率。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明可以利用紅外光譜無損檢測各種固體材料內(nèi)部瑕疵。

室內(nèi)墻埋電線無傷檢測儀 1007     

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本發(fā)明是一種室內(nèi)墻埋電線無傷檢測儀。包括有傳感器模塊(1)、多級放大電路模塊(2)、單片機(jī)模塊(3)、顯示模塊(4),其中傳感器模塊(1)的輸出端與多級放大電路模塊(2)的輸入端連接,多級放大電路模塊(2)的輸出端與單片機(jī)模塊(3)的輸入端連接,單片機(jī)模塊(3)的輸出端與顯示模塊(4)連接。本發(fā)明采用無損檢測技術(shù),無傷墻面,成本低,靈敏度高,靠近通電電線時,強(qiáng)度變化顯著;且定位準(zhǔn)確,指示位置與電線實際位置誤差小,僅為±0.5CM;簡單易用,無需任何專業(yè)知識即可操作;結(jié)構(gòu)簡單,堅固耐用,安全可靠,無射線、超聲波等釋放,也不需要在電線上安裝儀器,是一種方便實用的室內(nèi)墻埋電線無傷檢測儀。

基于機(jī)器視覺的機(jī)械零部件表面缺陷檢測方法及裝置 1099     

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本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的機(jī)械零部件表面缺陷檢測方法及裝置，該方法是對采集到的機(jī)械零部件表面圖像進(jìn)行定位、濾波、增強(qiáng)、二值化、形態(tài)學(xué)處理、邊界追蹤，特征提取等，通過缺陷面積大小判斷是否是缺陷。該裝置包括位置傳動模塊、位置控制模塊、夾具、圖像采集模塊、用于圖像處理和發(fā)送位置控制指令的上位機(jī)，在上位機(jī)和位置控制模塊控制下，位置傳動模塊可以實現(xiàn)X、Y、Z三個方向上的移動，同時還可以實現(xiàn)繞Z軸轉(zhuǎn)動，圖像采集模塊包括攝像機(jī)和光源，攝像機(jī)和位置控制模塊分別與上位機(jī)相連。本發(fā)明基于機(jī)器視覺進(jìn)行無損檢測，能夠檢測不規(guī)則的零件、同時不存在消磁的問題，具有檢測精度、效率高的優(yōu)點。

基于小偏移距散射波成像法橋梁樁基完整性檢測方法 790     

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本發(fā)明屬于橋梁樁基完整性檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于小偏移距散射波成像法橋梁樁基完整性檢測方法，通過檢波器和地震采集主機(jī)采集錘擊信號，利用縱波的疊加速度模型結(jié)合進(jìn)行聲波正演數(shù)值模擬，利用縱波的正向外推場和反向外推場進(jìn)行互相關(guān)成像，得到最終的散射波偏移成像結(jié)果，因此利用散射波成像來檢測樁基完整性，具有準(zhǔn)確、高效、無損等特點，為樁基完整性檢測提供一種技術(shù)指導(dǎo)。

茶葉含水率檢測方法及其模型構(gòu)建方法、介質(zhì)和設(shè)備 1090     

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本實施例公開了茶葉含水率檢測方法及其模型構(gòu)建方法、介質(zhì)和設(shè)備，首先獲取作為樣本的茶葉葉片的高光譜數(shù)據(jù)，并且獲取其通過干燥法處理得到的含水率；及其與每片茶葉葉片正面、反面的高光譜數(shù)據(jù)以及每片茶葉葉片含水率的對應(yīng)關(guān)系，分別建立第一回歸模型MA、第二回歸模型MB、第三回歸模型MC、第四回歸模型MD；驗證第一回歸模型MA、第二回歸模型MB、第三回歸模型MC和第四回歸模型MD的準(zhǔn)確性，將準(zhǔn)確性最高的作為茶葉含水率檢測模型。本發(fā)明可以簡單、快速、準(zhǔn)確、無損的檢測出茶葉含水率，并且具有重現(xiàn)性好的優(yōu)點。

線纜發(fā)泡層均勻度檢測方法及系統(tǒng) 954     

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本發(fā)明公開了一種線纜發(fā)泡層均勻度檢測方法及系統(tǒng)，通過X射線探傷檢測設(shè)備獲取線纜的內(nèi)部成像圖像；由對內(nèi)部成像圖像邊緣檢測得到的邊緣曲線將內(nèi)部成像圖像分為多個分域圖像；根據(jù)分域圖像識別出內(nèi)部成像圖像中的發(fā)泡層區(qū)域；檢測并判斷發(fā)泡層區(qū)域中的泡沫結(jié)構(gòu)是否均勻；當(dāng)發(fā)泡層區(qū)域中泡沫結(jié)構(gòu)不均勻時，判斷線纜為不合格品，否則為合格品,能夠?qū)崿F(xiàn)任意長度的線纜的均勻度檢測，從而識別出無法保證電纜具有均勻的傳輸阻抗的不合格線纜，去除了水電容測量線纜長度固定、干擾性大、失真度很高等限制，并且無需損壞線纜，解決了無損檢測線纜的電容穩(wěn)定性問題，保證了線纜傳輸帶寬、傳輸速率、數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。

用于器官移植排斥檢測的即時診斷納米探針及其應(yīng)用 747     

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本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于器官移植排斥檢測的即時診斷納米探針及其應(yīng)用。該即時診斷納米探針通過多肽將蛋白載體和納米模擬酶相連，構(gòu)建得到的即時診斷納米探針的粒徑大于5.5nm，在正常無排斥狀態(tài)下，即時診斷納米探針無法通過腎臟濾過進(jìn)入尿液；當(dāng)發(fā)生排斥后，顆粒酶切斷即時診斷納米探針的多肽，導(dǎo)致納米模擬酶與蛋白載體分離，納米模擬酶經(jīng)過腎臟濾過進(jìn)入尿液；基于納米模擬酶的過氧化氫酶活性，催化過氧化氫產(chǎn)生羥基自由基，進(jìn)一步氧化四甲基聯(lián)苯胺產(chǎn)生藍(lán)色產(chǎn)物，通過比色法即可判別是否產(chǎn)生器官移植排斥反應(yīng)，從而實現(xiàn)器官移植排斥反應(yīng)的即時、無損檢測。

SOI晶圓鍵合質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng) 1125     

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本發(fā)明提供了一種SOI晶圓鍵合質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，檢測方法包括如下步驟：提供第一晶圓和第二晶圓，第一晶圓包括依次疊置的第一硅層、第一二氧化硅層和第一鍵合金屬層，第二晶圓包括依次疊置的第二硅層、第二二氧化硅層和第二鍵合金屬層，第一晶圓和第二晶圓通過第一鍵合金屬層與第二鍵合金屬層相互鍵合以形成測試結(jié)構(gòu)；對測試結(jié)構(gòu)進(jìn)行電容電壓測試，得到測試結(jié)構(gòu)的電容電壓測試曲線，并根據(jù)電容電壓測試曲線表征測試結(jié)構(gòu)的鍵合質(zhì)量。本發(fā)明針對低溫鍵合SOI晶圓界面的質(zhì)量評估需求，通過對測試結(jié)構(gòu)進(jìn)行電容電壓測試，實現(xiàn)了對SOI晶圓鍵合質(zhì)量快速且無損的表征，揭示了鍵合界面的電學(xué)特性，對于三維單片集成工藝的開發(fā)具有重要意義。

基于視覺計算視頻傳輸?shù)膱D像檢測與分析方法 754     

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本發(fā)明屬于視頻圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于視覺計算視頻傳輸?shù)膱D像檢測與分析方法。本發(fā)明包括：(1)動態(tài)圖像目標(biāo)檢測；(2)設(shè)置背景目標(biāo)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫地址；(3)設(shè)置分類標(biāo)簽，設(shè)置背景名以及背景兩個標(biāo)簽；(4)分別設(shè)置訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時輸入視頻的大小、每次訓(xùn)練樣本的數(shù)目、目標(biāo)類別數(shù)、測試的準(zhǔn)確率閾值；(5)構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；(6)設(shè)置目標(biāo)損失函數(shù)，并進(jìn)行訓(xùn)練等。本發(fā)明是計算機(jī)領(lǐng)域下的視覺計算系統(tǒng)設(shè)計，具有高帶寬、低延遲、非壓縮、適合遠(yuǎn)距離無損傳輸?shù)忍攸c。持不少于3種計算資源的異構(gòu)組合和高效協(xié)同，具備高效能計算、多模態(tài)圖形圖像處理、架構(gòu)動態(tài)可重配置等能力。

基于光聲顯微成像的鮮紅斑痣血管定量化檢測裝置 695     

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本發(fā)明公開了一種基于光聲顯微成像的鮮紅斑痣血管定量化檢測裝置。該裝置包括硬件和軟件兩部分；硬件包括出光系統(tǒng)，光學(xué)快速掃描系統(tǒng)，光聲探測系統(tǒng)，X、Y、Z軸電機(jī)定位系統(tǒng)和主機(jī)系統(tǒng)；軟件包括各種硬件的驅(qū)動、去卷積、濾波反投影算法和三種掃描成像模式。該裝置的成像深度為2mm，橫向分辨率為3.8μm，軸向分辨率為40μm，成像范圍為0.5mm或1mm，解決了純光學(xué)方法無法達(dá)到的成像深度及超聲無法達(dá)到的分辨率；由于采用的是二維及三維結(jié)構(gòu)成像，可定量的統(tǒng)計血管的管徑、深度及沿深度方向分布的相對血液體積百分比等參數(shù)，解決了現(xiàn)在臨床PWS檢測技術(shù)的不足及缺點，為PWS病理研究提供了無損實時多模式的檢測方法。

晶圓鍵合質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng) 887     

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本發(fā)明提供了一種晶圓鍵合質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，檢測方法包括如下步驟：提供第一晶圓和第二晶圓，第一晶圓包括疊置的第一硅層和第一鍵合金屬層，第二晶圓包括疊置的第二硅層和第二鍵合金屬層，第一晶圓和第二晶圓通過第一鍵合金屬層與第二鍵合金屬層相互鍵合以形成測試結(jié)構(gòu)；對測試結(jié)構(gòu)進(jìn)行電流電壓測試，得到測試結(jié)構(gòu)的電流電壓測試曲線，并根據(jù)電流電壓測試曲線表征測試結(jié)構(gòu)的鍵合質(zhì)量。本發(fā)明針對低溫鍵合晶圓界面的質(zhì)量評估需求，通過對測試結(jié)構(gòu)進(jìn)行電流電壓測試，實現(xiàn)了對晶圓鍵合質(zhì)量快速且無損的表征，揭示了鍵合界面的電學(xué)特性，對于三維單片集成工藝的開發(fā)具有重要意義。

土壤栽培條件下作物根系鋁毒害快速檢測方法 679     

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本發(fā)明公開了一種土壤栽培條件下作物根系鋁毒害快速檢測方法，屬于作物鋁毒害檢測領(lǐng)域。本發(fā)明的檢測方法為挖取無損帶土所要檢測的作物根系，用水浸泡并沖洗干凈根表土壤，接著依次浸泡去離子水和質(zhì)量份數(shù)為0.2%抗壞血酸-0.02mol/L硫酸混合液以去除干擾離子，然后用0.2mol/L磷酸二氫鉀溶液浸泡以促進(jìn)染色，再用蘇木精染色液染色，最后用去離子水浸泡清洗后觀察著色結(jié)果并作出鑒定。本發(fā)明的檢測方法實現(xiàn)了土壤栽培條件下作物根系鋁毒害檢測。檢測結(jié)果直觀、準(zhǔn)確，操作簡便快速，適用性強(qiáng)。

非侵入式土壤水分聲波檢測裝置及方法 894     

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本發(fā)明公開了一種非侵入式土壤水分聲波檢測裝置及方法，裝置包括聲波激勵及監(jiān)測主機(jī)、底座支架、滑動固定裝置以及換能器安裝控制裝置；所述聲波激勵及監(jiān)測主機(jī)包括主控開關(guān)、觸摸式顯示屏、聲波發(fā)射通道、聲波接收通道以及紅外感知端口；所述聲波激勵及監(jiān)測主機(jī)還內(nèi)置有激勵及監(jiān)測模塊，所述激勵及監(jiān)測模塊包括MCU主控模塊、聲波激勵模塊、紅外感知模塊、壓力控制模塊、顯示模塊以及電源模塊；本發(fā)明的裝置無需將聲波探頭埋入土層中，可以直接壓在土壤表面進(jìn)行檢測，且紅外溫度探測器可實時獲取檢測溫度，基于此可對檢測結(jié)果進(jìn)行溫度修正，具有重復(fù)性好、實時性強(qiáng)及無損檢測的特點。

嬰幼兒配方奶粉中必要營養(yǎng)素的近紅外光譜快速檢測方法 1108     

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本發(fā)明公開了一種嬰幼兒配方奶粉中必要營養(yǎng)素的近紅外光譜快速檢測方法。首先采集樣品光譜，然后對樣品光譜進(jìn)行多種預(yù)處理，包括一階導(dǎo)數(shù)、平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、多元散射校正；預(yù)處理后的光譜采用PLS方法進(jìn)行計算，建立PLS模型；利用PLS模型即可預(yù)測待測樣品中必要營養(yǎng)素的含量。本發(fā)明的近紅外光譜快速檢測法建立一個模型就能同時快速有效檢測嬰幼兒配方奶粉的七個必要營養(yǎng)成分，實現(xiàn)了在線多組分分析檢測，為嬰幼兒配方奶粉提供了一種操作簡單、快速、可靠、便捷且樣品無損的檢測方法，能有效的運用于嬰幼兒配方奶粉中必要營養(yǎng)素的日常檢測中。

在線高溫零件紅外圖像光譜抽樣檢測方法 794     

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本發(fā)明提供一種在線高溫零件的紅外圖像光譜抽樣檢測方法，是將紅外圖像識別和選擇式紅外圖像光譜技術(shù)融合到在線高溫零件的抽樣檢測中。利用紅外圖像識別技術(shù)，可對生產(chǎn)線上多個高溫零件進(jìn)行識別并自動隨機(jī)選??；然后利用選擇式紅外光譜技術(shù)，探測所選高溫零件或所選位置的發(fā)射光譜，并提取每個光譜樣品的特征峰波長，對由光譜特征峰波長組成的樣品集主成分建模運算，結(jié)合光譜分析技術(shù)進(jìn)行高溫零件夾雜分析。該方法無須等到高溫零件冷卻后才檢測，而且在生產(chǎn)線上可以對多個紅外圖像進(jìn)行識別并自動隨機(jī)檢測，同時利用紅外光譜對零件進(jìn)行夾雜分析，為高溫零件的在線抽樣檢測提供了一種無損、高效、非接觸的安全方法。

金屬表面攀爬檢測機(jī)器人 844     

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一種金屬表面攀爬檢測機(jī)器人，其機(jī)器人本體包括若干個關(guān)節(jié)模塊、兩個電磁吸附模塊和若干個行走舵機(jī)，各模塊依次按串聯(lián)方式連接。T型關(guān)節(jié)模塊的轉(zhuǎn)軸互相平行，兩端I型關(guān)節(jié)模塊的轉(zhuǎn)軸與之垂直，末端分別是電磁吸附模塊。通過各關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)運動和電磁吸附模塊的交替吸附，該機(jī)器人能在導(dǎo)磁金屬表面上攀爬。其上有檢測系統(tǒng)上的超聲波傳感器固定連接在一個電磁吸附模塊邊上，并采用總線方式與遠(yuǎn)程控制器連接。當(dāng)機(jī)器人無超聲波傳感器的一端吸附固定時，超聲波傳感器在各關(guān)節(jié)模塊的驅(qū)動下可沿金屬表面移動進(jìn)行無損探傷。本發(fā)明的機(jī)器人同時具有攀爬和檢測功能，適用于替代人工在導(dǎo)磁性物體表面上工作，具有簡單、實用、便捷和安全等優(yōu)點。

基于磁致伸縮和縱向超聲導(dǎo)波的鐵軌損傷檢測裝置 1013     

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本實用新型公開了一種基于磁致伸縮和縱向超聲導(dǎo)波的鐵軌損傷檢測裝置，應(yīng)用于鐵路軌道交通無損檢測領(lǐng)域，該裝置內(nèi)包括外殼，以及設(shè)置在外殼內(nèi)的內(nèi)層線托、內(nèi)層線圈、外層線托、外層線圈、軛鐵、永磁體，以及設(shè)置在外殼一端的電流輸入端口、內(nèi)層線圈電流輸入電線、內(nèi)層線圈電流輸出電線，以及設(shè)置在外殼另一端的外層線圈電流輸出電線、外層線圈電流回路電線、電壓輸出端口，所述外殼上部與鐵軌檢測車固定連接。本實用新型可以對鐵軌內(nèi)外部微小損傷均能進(jìn)行精確檢測，檢測距離長，檢測效率高。

非金屬管道的熱熔焊接缺陷檢測方法和系統(tǒng) 1157     

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本申請涉及一種非金屬管道的熱熔焊接缺陷檢測方法、裝置、系統(tǒng)、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及非金屬管道焊接技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過實時獲取正在進(jìn)行熱熔焊接的非金屬管道進(jìn)入保壓冷卻階段后的紅外熱成像圖譜；從紅外熱成像圖譜中提取焊接特征，焊接特征用于表示非金屬管道的焊接質(zhì)量；根據(jù)焊接特征檢測非金屬管道是否存在焊接缺陷。由于非金屬管道的導(dǎo)熱性能較差，因此采用傳統(tǒng)的紅外探測技術(shù)不能獲取到非金屬管道的焊接圖像，為了解決這個問題，本申請實施例中，在非金屬管道進(jìn)入保壓冷卻階段時，采集紅外熱成像圖譜，這樣保證了可以獲取到合適的紅外熱成像圖譜，以便于進(jìn)行焊接質(zhì)量檢測，實現(xiàn)了在非金屬領(lǐng)域進(jìn)行無損自動檢測的目的。

鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)完整性低應(yīng)變上行波檢測裝置 654     

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本實用新型涉及一種輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)完整性低應(yīng)變上行波檢測裝置，輸變電工程和土木工程的質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域。該輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)完整性低應(yīng)變上行波監(jiān)測裝置包括第一加速度傳感器（3）、第二加速度傳感器（4）以及敲擊機(jī)構(gòu)，第一加速度傳感器（3）固定連接于待測輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)（5）側(cè)壁的第一位置，第二加速度傳感器（4）固定連接于待測輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)（5）側(cè)壁的第二位置，第一位置和第二位置為不同的位置；敲擊機(jī)構(gòu)用于向輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)（5）的頂面施加敲擊作用力。應(yīng)用該檢測裝置能夠針對輸電鐵塔基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)完整性進(jìn)行無損檢測。

基于高光譜圖像的麻竹筍營養(yǎng)成分檢測方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì) 687     

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本發(fā)明公開了一種基于高光譜圖像的麻竹筍營養(yǎng)成分檢測方法、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，包括下述步驟：讀入麻竹筍高光譜圖像并對其進(jìn)行預(yù)處理，得到樣本集P1；將樣本集P1導(dǎo)入CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顯著特征提取并整合成相關(guān)的數(shù)據(jù)集文件；利用數(shù)據(jù)集文件構(gòu)建麻竹筍營養(yǎng)成分指標(biāo)的回歸分析模型；將麻竹筍高光譜圖像導(dǎo)入模型進(jìn)行分析預(yù)測。本發(fā)明運用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方法搭建回歸分析模型，利用高光譜圖像提供的大量多維度數(shù)據(jù)，對麻竹筍的營養(yǎng)成分進(jìn)行分析預(yù)測，確保了預(yù)測的準(zhǔn)確性和有效性，降低了預(yù)測成本，為麻竹筍營養(yǎng)成分的檢測提供了簡便、快速、無損的技術(shù)方法，保障和促進(jìn)了麻竹筍食品工業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。