甜玉米種子萌發(fā)預(yù)測(cè)方法及裝置 1023     

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本發(fā)明實(shí)施例涉及作物種子生長(zhǎng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種甜玉米種子萌發(fā)預(yù)測(cè)方法，包括：獲取待測(cè)試種子的高光譜測(cè)試數(shù)據(jù)；對(duì)所述高光譜測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以得到高光譜特征數(shù)據(jù)；采用一階差分模型對(duì)所述高光譜特征數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分以得到種子活力相關(guān)的關(guān)鍵光譜特征；根據(jù)所述關(guān)鍵波段特征以及回歸分析算法進(jìn)行計(jì)算以確定種子活力狀態(tài)。本發(fā)明還公開了一種甜玉米種子萌發(fā)預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明實(shí)施例中通過種子高光譜數(shù)據(jù)與其發(fā)芽后的苗根長(zhǎng)建立關(guān)聯(lián)性，然后針對(duì)高光譜特征差分處理來獲得高光譜的關(guān)鍵光譜信息，然后采用回歸分析來進(jìn)行幼苗根長(zhǎng)預(yù)測(cè)；其能夠?qū)崿F(xiàn)快速、無損和高精度的種子活力檢測(cè)。

采用X射線熒光測(cè)定紅、藍(lán)寶石中元素含量的方法與系統(tǒng) 847     

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本發(fā)明提供了一種采用X射線熒光測(cè)定紅、藍(lán)寶石中元素含量的方法，所述方法包括：以Al₂O₃粉末為基底材料，混入雜質(zhì)元素的氧化物，雜質(zhì)元素包括Ti、V、Cr、Fe和Ga；調(diào)整雜質(zhì)元素的氧化物的混入含量；將調(diào)整后的雜質(zhì)元素的氧化物以及Al₂O₃粉末混合均勻并研磨至1000目以下后壓制成緊密的片狀；取X射線熒光光譜儀照射X射線至片狀的工作標(biāo)樣；獲取所述片狀的工作標(biāo)樣產(chǎn)生的熒光強(qiáng)度建立工作曲線；采用相同的測(cè)試條件測(cè)量待測(cè)紅、藍(lán)寶石的熒光強(qiáng)度，代入工作曲線中計(jì)算得出待測(cè)紅、藍(lán)寶石中的元素含量。實(shí)現(xiàn)對(duì)紅、藍(lán)寶石進(jìn)行無損成分測(cè)量，方便檢測(cè)紅、藍(lán)寶石的成分，也節(jié)約成本、操作便捷。本發(fā)明還提供一種采用X射線熒光測(cè)定紅、藍(lán)寶石中元素含量的系統(tǒng)。

用于快速預(yù)測(cè)高溫金屬部件受熱面失效趨勢(shì)的手持式探頭 679     

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一種快速預(yù)測(cè)高溫金屬部件受熱面失效趨勢(shì)的手持式探頭：探頭形如手槍狀，槍身內(nèi)前部從上往下設(shè)有等離子體光譜收光透鏡(3)和脈沖激光聚焦透鏡(2)，兩者焦點(diǎn)重合于一點(diǎn)，脈沖激光聚焦透鏡后設(shè)有激光頭(1)，激光頭的開關(guān)(6)設(shè)在手柄(5)上，等離子體光譜收光透鏡后的焦點(diǎn)處設(shè)有帶光纖(4)的光纖頭，光纖頭的收光方向與激光頭的出光方向之間成一定角度，光纖和電源線(8)套有保護(hù)套管(9)后外接處理分析模塊和電源。本探頭利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)預(yù)測(cè)分析受熱面材料的失效趨勢(shì)，避免了傳統(tǒng)割管檢測(cè)造成的損傷，實(shí)現(xiàn)了對(duì)受熱面材料的無損、快速預(yù)測(cè)，該探頭結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，操作靈活，攜帶方便。

精準(zhǔn)測(cè)量黑色素瘤厚度的光聲超聲聯(lián)合成像裝置和成像方法 869     

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本發(fā)明涉及一種精準(zhǔn)測(cè)量黑色素瘤厚度的光聲超聲聯(lián)合成像裝置包括計(jì)算機(jī)控制及成像系統(tǒng)、激光發(fā)射系統(tǒng)、延時(shí)模塊、FPGA控制及信號(hào)處理系統(tǒng)、數(shù)模轉(zhuǎn)換器、超聲接收/發(fā)射單元、手持式雙模一體化探測(cè)器；激光發(fā)射系統(tǒng)的脈沖觸發(fā)分成兩路，一路直接與FPGA控制及信號(hào)處理系統(tǒng)相接觸發(fā)光聲信號(hào)采集，另一路通過延時(shí)模塊與FPGA控制及信號(hào)處理系統(tǒng)相接觸發(fā)超聲信號(hào)采集，通過生成的光聲圖像和超聲圖像精確測(cè)量黑色素瘤的厚度。本發(fā)明還涉及一種精準(zhǔn)測(cè)量黑色素瘤厚度的光聲超聲聯(lián)合成像方法。本發(fā)明通過無損的方式可以精準(zhǔn)的測(cè)量不同分期的黑色素瘤厚度，體積小巧，為臨床快速檢測(cè)提供了可能性，屬于光聲和超聲成像測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。

索力測(cè)量裝置 1019     

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本實(shí)用新型公開了一種索力測(cè)量裝置，包括銷軸、耳板，在所述銷軸的軸向中軸線上開有一軸向通孔，在軸向通孔兩端對(duì)稱放置光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的發(fā)射端和接收端，所述光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量平面與銷軸軸向軸線及荷載作用方向共面，所述耳板設(shè)置限位裝置與銷軸連接。本實(shí)用新型基于銷軸材質(zhì)均勻，且在受力狀態(tài)下完全線彈性的特點(diǎn)，通過測(cè)量連接節(jié)點(diǎn)的銷軸在索力的作用下發(fā)生的微小變形，再依據(jù)索力和變形的線性關(guān)系，確定拉索的索力，本實(shí)用新型為無損檢測(cè)技術(shù)，適用范圍廣。

測(cè)定大花序桉木材基本密度和生材密度的方法 1157     

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本發(fā)明公開一種測(cè)定大花序桉木材基本密度和生材密度的方法，包括以下步驟：(1)木屑樣品采集；(2)木屑樣品的近紅外光譜掃描；(3)木材基本密度和生材密度的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定；(4)光譜預(yù)處理和模型的建立與優(yōu)化；(5)模型外部檢驗(yàn)與選擇；(6)模型應(yīng)用。與傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量木材密度的方法相比，本發(fā)明提供的大花序桉木材基本密度和生材密度的近紅外光譜測(cè)定法是一種對(duì)活立木無損的方法，克服了常規(guī)的木材密度標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定時(shí)間長(zhǎng)和易出現(xiàn)誤差的缺點(diǎn)，該方法具有簡(jiǎn)便快捷、準(zhǔn)確性高、可靠性好、成本低等優(yōu)點(diǎn)。

基于多光譜成像在線測(cè)定魚肉新鮮度指標(biāo)K值的方法 1040     

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本發(fā)明公開了一種基于多光譜成像在線測(cè)定魚肉新鮮度指標(biāo)K值的方法，首先利用傳統(tǒng)的高效液相色譜法測(cè)定冷藏不同天數(shù)的魚肉樣本的新鮮度指標(biāo)K值，然后利用可見近紅外多光譜成像系統(tǒng)掃描相應(yīng)的魚肉樣本，得到相應(yīng)的多光譜圖像，并對(duì)多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取中心波長(zhǎng)為425nm、560nm、660nm、795nm和960nm處的平均反射光譜值，基于所獲取的K值和平均光譜值，利用最小二乘支持向量機(jī)建立預(yù)測(cè)模型，并對(duì)待測(cè)魚肉樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明采用多光譜成像技術(shù)評(píng)價(jià)魚肉新鮮度，提高了預(yù)測(cè)精度，降低了傳統(tǒng)方法所需時(shí)間，可以有效實(shí)現(xiàn)快速、無損、非接觸在線檢測(cè)的目的。

訶子中沒食子酸含量的近紅外快速測(cè)定方法 1141     

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本發(fā)明公開了一種訶子中沒食子酸含量的近紅外快速測(cè)定方法。本發(fā)明是通過采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立訶子中沒食子酸含量近紅外預(yù)測(cè)模型，以該近紅外預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)訶子中沒食子酸含量的分析測(cè)定，相比于現(xiàn)有沒食子酸測(cè)定的常規(guī)方法，本發(fā)明方法是一種快速、無損的測(cè)定方法，經(jīng)分析驗(yàn)證表明，本發(fā)明方法獲得的近紅外預(yù)測(cè)模型在用于訶子中沒食子酸含量的預(yù)測(cè)，具有穩(wěn)定性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高、重現(xiàn)性佳的優(yōu)點(diǎn)，本發(fā)明為訶子品質(zhì)的測(cè)定檢驗(yàn)提供了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，同時(shí)也為其他一些植物的品質(zhì)鑒定提供了新思路。

可視化電池殼體測(cè)量裝置 984     

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本實(shí)用新型提供了一種可視化電池殼體測(cè)量裝置，包括內(nèi)部中空且端部開口的第一殼體、設(shè)于所述開口端以形成殼體本體的第二殼體、以及設(shè)于所述殼體本體上的測(cè)量件和用于觀察所述測(cè)量件的測(cè)量結(jié)果的觀測(cè)窗口，所述第二殼體為設(shè)于所述第一殼體頂端端部的電池頂蓋。本實(shí)用新型提供的可視化電池殼體測(cè)量裝置與傳統(tǒng)正常鋰離子電池相比，殼體本體具有可視化和測(cè)量功能，以能夠清楚直觀的觀察到電池內(nèi)部物理變化，以清楚看到所需測(cè)量的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，且該數(shù)據(jù)均為無損檢測(cè)，節(jié)省大量人力、物理和時(shí)間資源。

黃金(K金)密度測(cè)量?jī)x 884     

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一種黃金(K金)密度測(cè)量?jī)x,本測(cè)量?jī)x由電子天平,接口電路和微型計(jì)算機(jī)以積木方式連接組合而成,本發(fā)明通過對(duì)電子天平上稱樣和下稱樣裝置巧妙地結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),保證了測(cè)量達(dá)到較高的測(cè)量精度,同時(shí)通過接口電路和計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了測(cè)量的自動(dòng)、快捷和準(zhǔn)確。本測(cè)量?jī)x可測(cè)黃金(K金)的密度,黃金K金值、含金量和含金千分值等,解決了目前黃金飾物無損快速檢測(cè)的實(shí)際需求。

密封橡膠材料老化模擬在線監(jiān)測(cè)方法 1091     

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本發(fā)明公開了一種密封橡膠材料老化模擬在線監(jiān)測(cè)方法，包括：步驟S1、在密封橡膠材料投入使用的同時(shí)，采用與密封橡膠材料相同的在線監(jiān)測(cè)樣品，用測(cè)量探頭夾持住在線監(jiān)測(cè)樣品并置于使用環(huán)境中，以使得在線監(jiān)測(cè)樣品同步模擬密封橡膠材料在使用時(shí)的受力狀態(tài)和所處環(huán)境狀態(tài)；步驟S2、用阻抗測(cè)量裝置向在線監(jiān)測(cè)樣品加載交流電，以測(cè)得在線監(jiān)測(cè)樣品在當(dāng)前時(shí)刻的阻抗Z；并檢測(cè)環(huán)境溫度T和環(huán)境濕度H；步驟S3、計(jì)算在線監(jiān)測(cè)樣品在當(dāng)前時(shí)刻的剩余使用壽命t0，也即密封橡膠材料的剩余使用壽命。本發(fā)明能夠在不破壞密封橡膠材料的情況下，實(shí)現(xiàn)對(duì)密封橡膠材料的剩余使用壽命的實(shí)時(shí)在線無損監(jiān)測(cè)，具有監(jiān)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度高、成本低、易于實(shí)施的優(yōu)點(diǎn)。

基于超聲波的物體測(cè)厚方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì) 876     

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本發(fā)明涉及一種基于超聲波的物體測(cè)厚方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其包括獲取超聲波在目標(biāo)被測(cè)物中傳播后的一次回波時(shí)間和二次回波時(shí)間，所述目標(biāo)被測(cè)物為目標(biāo)被測(cè)材料覆有覆蓋物的被測(cè)物或目標(biāo)被測(cè)材料未覆有覆蓋物的被測(cè)物；根據(jù)所述一次回波時(shí)間和二次回波時(shí)間的時(shí)間差，以及預(yù)設(shè)的超聲波在目標(biāo)被測(cè)材料中的傳播速度，確定所述目標(biāo)被測(cè)材料的厚度。本發(fā)明能夠消除涂層影響，準(zhǔn)確測(cè)量物體厚度，真正做到無損檢測(cè)。

基于無線無源聲表面波傳感器的內(nèi)窺光聲測(cè)溫裝置及方法 935     

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本發(fā)明公開了一種基于無線無源聲表面波傳感器的內(nèi)窺光聲測(cè)溫裝置及方法，裝置包括集成探頭外殼、SAW(聲表面波)溫度傳感器、光聲測(cè)溫模塊、收發(fā)天線、閱讀器以及上位機(jī)，所述SAW溫度傳感器和光聲測(cè)溫模塊設(shè)置在集成探頭外殼內(nèi)，所述SAW溫度傳感器包括反射柵、壓電基板和叉指換能器(IDT)，在SAW溫度傳感器的結(jié)構(gòu)中，反射柵分布在IDT的兩側(cè)，構(gòu)成一個(gè)聲學(xué)諧振腔。本發(fā)明通過SAW測(cè)溫與光聲測(cè)溫的結(jié)合，不僅通過SAW溫度傳感器實(shí)現(xiàn)活體下對(duì)光聲測(cè)溫的無損標(biāo)定，而且通過光聲測(cè)溫準(zhǔn)確得到不同深度組織的定量溫度；在集成SAW測(cè)溫與光聲測(cè)溫的基礎(chǔ)上，做到探頭小型化，無線無源便于體內(nèi)溫度實(shí)時(shí)檢測(cè)。

索力測(cè)量方法與裝置 1036     

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本發(fā)明公開了一種索力測(cè)量方法與裝置，包括銷軸、耳板，在所述銷軸的軸向中軸線上開有一軸向通孔，在軸向通孔兩端對(duì)稱放置光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的發(fā)射端和接收端，所述光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量平面與銷軸軸向軸線及荷載作用方向共面，所述耳板設(shè)置限位裝置與銷軸連接。本發(fā)明基于銷軸材質(zhì)均勻，且在受力狀態(tài)下完全線彈性的特點(diǎn)，通過測(cè)量連接節(jié)點(diǎn)的銷軸在索力的作用下發(fā)生的微小變形，再依據(jù)索力和變形的線性關(guān)系，確定拉索的索力，本發(fā)明為無損檢測(cè)技術(shù)，適用范圍廣。

換流變壓器油紙絕緣陷阱電荷密度測(cè)算方法 953     

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本發(fā)明公開了一種換流變壓器油紙絕緣陷阱電荷密度測(cè)算方法，屬于換流變壓器油紙絕緣老化狀態(tài)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，通過頻域介電響應(yīng)測(cè)試儀測(cè)試油紙絕緣結(jié)構(gòu)的介質(zhì)損耗因數(shù)數(shù)據(jù)，對(duì)Cole?Cole模型進(jìn)行修正，獲得與自由電荷電導(dǎo)率相關(guān)的介電常數(shù)的表達(dá)式，獲得自由電荷電導(dǎo)率的表征方程，獲得不同頻率下單位時(shí)間內(nèi)的自由電荷密度，最高頻和最低頻之間自由電荷密度的差值，測(cè)試油紙絕緣陷阱電荷密度。起到定量計(jì)算換流變壓器內(nèi)部油紙絕緣內(nèi)部陷阱電荷密度從而有效評(píng)估變壓器內(nèi)部油紙絕緣的老化狀態(tài)以及無損檢測(cè)便于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施的效果。

大范圍全感應(yīng)式錨桿探測(cè)儀 1054     

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本發(fā)明涉及一種大范圍全感應(yīng)式錨桿探測(cè)儀，屬于無損檢測(cè)領(lǐng)域。本套裝置主要包括(1)信號(hào)綜合控制模塊、(2)信號(hào)接收模塊、(3)信號(hào)處理模塊、(4)人機(jī)交互及探測(cè)報(bào)警模塊與(5)支撐模塊：F支撐系統(tǒng)5大模塊。由(1)信號(hào)綜合控制模塊根據(jù)工程特征計(jì)算探測(cè)信號(hào)精度，并智能建立適應(yīng)性磁場(chǎng)，并由(2)信號(hào)接收模塊接收、(3)信號(hào)處理模塊進(jìn)行后處理，并通過(4)人機(jī)交互及探測(cè)報(bào)警模塊以圖像形式呈現(xiàn)錨桿等金屬的分布情況。整個(gè)探測(cè)裝置由(5)支撐模塊支撐，可通過自由伸縮機(jī)械臂及360°旋轉(zhuǎn)探頭，實(shí)現(xiàn)全方位探測(cè)。本探測(cè)儀可實(shí)現(xiàn)智能化探測(cè)，精度高、探測(cè)距離大，界面友好、操作簡(jiǎn)單，并且可自主發(fā)電，實(shí)現(xiàn)能源自給，具有較為廣闊的運(yùn)用前景。

測(cè)量硝基苯質(zhì)量分?jǐn)?shù)的方法 1024     

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本發(fā)明公開了一種測(cè)量硝基苯質(zhì)量分?jǐn)?shù)的方法，該方法適用于檢測(cè)摻雜甲苯的硝基苯的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，同時(shí)結(jié)合近紅外光譜技術(shù)快速無損分析的優(yōu)勢(shì)能實(shí)現(xiàn)對(duì)硝基苯質(zhì)量分?jǐn)?shù)的在線原位測(cè)量。本發(fā)明通過探頭式近紅外光譜技術(shù)可實(shí)現(xiàn)了含有甲苯雜質(zhì)的硝基苯質(zhì)量分?jǐn)?shù)的快速檢測(cè)。該方法操作簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確性和精確度高。

用于家禽育種的腸道健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 870     

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本實(shí)用新型公開了一種用于家禽育種的腸道健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及家禽腸道健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其包括可移動(dòng)的支架，支架的上端設(shè)有用于承接育種籠內(nèi)種雞所排雞糞的雞糞抽檢機(jī)構(gòu)，支架的上端在位于雞糞抽檢機(jī)構(gòu)的下游端一側(cè)設(shè)有側(cè)方固定架，側(cè)方固定架上設(shè)有一“L”型懸架，“L”型懸架上設(shè)有可對(duì)傳送在雞糞抽檢機(jī)構(gòu)上的雞糞外觀形態(tài)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別的機(jī)器視覺識(shí)別裝置，支架上設(shè)有與機(jī)器視覺識(shí)別裝置相連接的控制箱，控制箱內(nèi)設(shè)有與后臺(tái)監(jiān)測(cè)服務(wù)器無線遠(yuǎn)程連接的無線通訊模塊。本實(shí)用新型可快速地識(shí)別出對(duì)應(yīng)育種籠內(nèi)種雞的腸道健康狀況，可對(duì)家禽的腸道健康狀況進(jìn)行無損地，持續(xù)性地前瞻預(yù)防式監(jiān)測(cè)，指導(dǎo)家禽育種站進(jìn)行更好地育種工作。

用于機(jī)器人的車身焊接結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)儀 969     

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本實(shí)用新型公開了一種用于機(jī)器人的車身焊接結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)儀，旨在提出一種可以同時(shí)檢測(cè)車身四個(gè)焊點(diǎn)情況并用于流水線作業(yè)的智能裝置。整體結(jié)構(gòu)將機(jī)械臂和機(jī)械爪設(shè)計(jì)成兩個(gè)獨(dú)立的機(jī)構(gòu)，以便適用于不同車型的需求。所述機(jī)械爪通過仿照人的手掌進(jìn)行設(shè)計(jì)，共有四個(gè)為四桿機(jī)構(gòu)機(jī)械指，具有張開調(diào)整范圍的作用。所述機(jī)械臂進(jìn)行到大范圍空間定位作業(yè)。機(jī)械指末端裝有超聲波探頭，能夠在四桿機(jī)構(gòu)的帶動(dòng)下無縫貼合車身曲面。接的方式將所述機(jī)械爪與機(jī)械臂相連接。基于超聲波無損焊接檢測(cè)原理，結(jié)合四個(gè)超聲波壓電片貼合方法，對(duì)車身焊接處的健康狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而提高焊接精度與質(zhì)量。

變壓器的絕緣狀態(tài)測(cè)試設(shè)備、方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì) 779     

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本申請(qǐng)涉及一種變壓器的絕緣狀態(tài)測(cè)試設(shè)備、方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，變壓器的絕緣狀態(tài)測(cè)試設(shè)備，包括控制器、數(shù)據(jù)采集設(shè)備以及用于對(duì)待測(cè)油紙絕緣試品施加應(yīng)力的應(yīng)力施加設(shè)備；數(shù)據(jù)采集設(shè)備包括用于采集待測(cè)變壓器的繞組溫度的溫度檢測(cè)設(shè)備、用于采集待測(cè)變壓器的振動(dòng)數(shù)據(jù)的振動(dòng)測(cè)量設(shè)備以及用于采集待測(cè)變壓器的運(yùn)行電壓的電壓采集設(shè)備；控制器獲取溫度檢測(cè)設(shè)備傳輸?shù)臏囟葦?shù)據(jù)、振動(dòng)測(cè)量設(shè)備傳輸?shù)恼駝?dòng)數(shù)據(jù)以及電壓采集設(shè)備傳輸?shù)碾妷簲?shù)據(jù)，并根據(jù)溫度數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，指示應(yīng)力施加設(shè)備向待測(cè)油紙絕緣試品施加對(duì)應(yīng)的應(yīng)力。通過上述變壓器的絕緣狀態(tài)測(cè)試設(shè)備，可以無損得到變壓器的絕緣狀態(tài)并可保持變壓器的正常運(yùn)行。

柑橘黃龍病蟲害的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法 1038     

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本發(fā)明提供一種柑橘黃龍病蟲害的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法，本發(fā)明通過蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊,近紅外光譜結(jié)合圖像診斷模塊，解決現(xiàn)有技術(shù)及產(chǎn)品模塊化的問題。同時(shí)，本發(fā)明采用的環(huán)境檢測(cè)預(yù)防黃龍病以及近紅外光譜結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)診斷黃龍病的一體化方法，即避免了由一種方式診斷帶來過于片面的結(jié)果，而且覆蓋范圍更廣，適用于大規(guī)模的種植環(huán)境，并且可以對(duì)植物進(jìn)行無損檢測(cè)，降低成本，提高效率，節(jié)省人力資源，對(duì)柑橘產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展有著重要的社會(huì)意義。

柑橘葉片含水量可視化預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì) 699     

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本發(fā)明公開了一種柑橘葉片含水量可視化預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將樣本數(shù)據(jù)集輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到柑橘葉片水分預(yù)測(cè)模型；通過高光譜圖像采集系統(tǒng)對(duì)待識(shí)別柑橘葉片進(jìn)行圖像采集和校正，得到待識(shí)別柑橘葉片的高光譜圖像；對(duì)待識(shí)別柑橘葉片的高光譜圖像去除背景；計(jì)算去除背景后的高光譜圖像的平均反射率值，得到高光譜圖像數(shù)據(jù)；將高光譜圖像數(shù)據(jù)輸入柑橘葉片水分預(yù)測(cè)模型進(jìn)行識(shí)別，得到每個(gè)像素點(diǎn)的含水量預(yù)測(cè)結(jié)果；根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的含水量預(yù)測(cè)結(jié)果，得到待識(shí)別柑橘葉片的可視化含水量分布圖。本發(fā)明可以快速、無損、精確地檢測(cè)葉片含水量，為農(nóng)業(yè)智能灌溉提供檢測(cè)依據(jù)。

用于測(cè)定混凝土含水量的裝置 993     

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本實(shí)用新型公開了一種用于測(cè)定混凝土含水量的裝置，包括鎖相放大器，信號(hào)發(fā)生器，標(biāo)準(zhǔn)電阻箱和鉑絲探針；所述鉑絲探針連接信號(hào)發(fā)生器，信號(hào)發(fā)生器連接鎖相放大器，鎖相放大器連接標(biāo)準(zhǔn)電阻箱，標(biāo)準(zhǔn)電阻箱再連接鉑絲探針形成環(huán)路；鉑絲探針同時(shí)也連接鎖相放大器。本實(shí)用新型的測(cè)定混凝土含水量的裝置是基于諧波探測(cè)技術(shù)的3ω法，本裝置對(duì)微弱信號(hào)檢測(cè)靈敏，對(duì)水含量比較敏感，測(cè)量精度高。本裝置的鉑絲探針使用壽命長(zhǎng)、可重復(fù)利用，不易損壞，絕緣好，可實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品無損檢測(cè)的同時(shí)不再對(duì)樣品表面有光滑的要求，對(duì)具有多孔結(jié)構(gòu)的樣品亦能使用。

葉綠素含量測(cè)定方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì) 912     

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本申請(qǐng)公開了一種葉綠素含量測(cè)定方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括建立多光譜成像系統(tǒng)；通過多光譜成像系統(tǒng)采集待測(cè)葉片在不同波段的原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行黑白校正，得到校正數(shù)據(jù)；對(duì)校正數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)域提取操作，得到感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)；對(duì)感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜處理，得到光譜特征數(shù)據(jù)和光譜指數(shù)數(shù)據(jù)；將光譜特征數(shù)據(jù)和光譜指數(shù)數(shù)據(jù)輸入葉綠素含量測(cè)定模型，得到待測(cè)葉片的葉綠素含量。該系統(tǒng)包括成像系統(tǒng)模塊，采集模塊，校正模塊，感興趣區(qū)域模塊等模塊。通過使用本申請(qǐng)中的方法，能夠快速檢測(cè)葉片的葉綠素含量，有利于實(shí)現(xiàn)無損的大規(guī)模檢測(cè)，同時(shí)，有利于提升測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確度。本申請(qǐng)可廣泛應(yīng)用于機(jī)器測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)。

基于探地雷達(dá)和深度學(xué)習(xí)的地下管線探測(cè)方法和系統(tǒng) 712     

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本發(fā)明公開了一種基于探地雷達(dá)和深度學(xué)習(xí)的地下管線探測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，方法包括：通過探地雷達(dá)獲取已知地下管線的樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)建立圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練得到Y(jié)OLOv3模型，所述YOLOv3模型用于識(shí)別地下管線的雙曲線數(shù)據(jù)；通過所述YOLOv3模型檢測(cè)實(shí)測(cè)雷達(dá)圖像中的地下管線目標(biāo)；通過所述的RTK測(cè)量?jī)x，對(duì)管道位置進(jìn)行精準(zhǔn)定位。本發(fā)明基于探地雷達(dá)和YOLOv3模型，能精準(zhǔn)識(shí)別探地雷達(dá)圖像中的管線雙曲線目標(biāo)，提高了探測(cè)效率且節(jié)約了時(shí)間成本，可廣泛應(yīng)用于工程無損檢測(cè)領(lǐng)域。

內(nèi)部影響因素下基于寬度學(xué)習(xí)的水泥強(qiáng)度估測(cè)方法 1038     

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本發(fā)明公開了一種內(nèi)部影響因素下基于寬度學(xué)習(xí)的水泥強(qiáng)度估測(cè)方法，包括以下步驟：建立水泥強(qiáng)度估測(cè)指標(biāo)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括影響水泥強(qiáng)度的內(nèi)部影響因素、第3天水泥抗壓強(qiáng)度以及第28天水泥抗壓強(qiáng)度；收集水泥企業(yè)歷年來每批水泥強(qiáng)度的檢測(cè)記錄，獲取了不同內(nèi)部影響因素下的水泥樣本第3天和第28天抗壓強(qiáng)度；建立估測(cè)水泥強(qiáng)度的寬度學(xué)習(xí)模型，模型采用單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將內(nèi)部影響因素作為模型輸入，輸出為第3天或第28天水泥抗壓強(qiáng)度；模型訓(xùn)練；將水泥強(qiáng)度估測(cè)模型用于實(shí)際水泥抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過對(duì)采集的水泥數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)度無損估測(cè)，減少了傳統(tǒng)方法中的資源浪費(fèi)，縮短了水泥抗壓強(qiáng)度的檢測(cè)時(shí)間，有助于加快新型水泥和特種水泥的開發(fā)。

復(fù)方丹參片中丹酚酸B和冰片含量的測(cè)定方法和應(yīng)用 1063     

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本發(fā)明提供了一種復(fù)方丹參片中丹酚酸B和冰片含量的測(cè)定方法和應(yīng)用。本發(fā)明用一種檢測(cè)方法可以快速測(cè)定復(fù)方丹參片丹酚酸B和冰片的含量；近紅外光譜法快速，制樣簡(jiǎn)單，可進(jìn)行在線分析；經(jīng)定標(biāo)建模后，無須使用其他化學(xué)分析手段，并可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的無損質(zhì)量檢測(cè)，無污染；本發(fā)明的分析方法克服現(xiàn)有高效液相色譜法測(cè)定的丹酚酸B和氣相色譜法測(cè)定的冰片存在耗能、耗時(shí)、操作較復(fù)雜等因素，快速反映復(fù)方丹參片的丹酚酸B和冰片含量值；本發(fā)明的方法更加有利于復(fù)方丹參片丹酚酸B和冰片快速測(cè)定，分析過程時(shí)間短、速度快、準(zhǔn)確，可在線測(cè)定，提高生產(chǎn)效率，節(jié)省大量的人力和物力，可創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

蔬菜清洗過程農(nóng)殘的拉曼循環(huán)監(jiān)測(cè)裝置及方法 1107     

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本發(fā)明公開了一種蔬菜清洗過程農(nóng)殘的拉曼循環(huán)監(jiān)測(cè)裝置及方法。該裝置清洗槽為截面上寬下窄的錐形開口形狀，兩側(cè)為傾斜結(jié)構(gòu)；清洗槽中間底部設(shè)有蔬菜吸附裝置，清洗槽的兩側(cè)壁分別設(shè)有低強(qiáng)度超聲波發(fā)生器和高強(qiáng)度超聲波發(fā)生器；清洗循環(huán)裝置位于第二傳送帶出料端，其固定座上設(shè)有旋轉(zhuǎn)輪，多個(gè)支桿一端呈均勻分布固定在旋轉(zhuǎn)輪上，另一端與娃娃機(jī)手爪連接；固定座的一側(cè)設(shè)有第一傳送帶，第一傳送帶和第二傳送帶連接。本發(fā)明巧妙地實(shí)現(xiàn)了高效去污，農(nóng)殘降解效果好、蔬菜及水體農(nóng)殘實(shí)時(shí)無損檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)合格蔬菜運(yùn)輸、農(nóng)殘超標(biāo)蔬菜自動(dòng)挑選與再清洗的蔬菜清洗檢測(cè)一體化的循環(huán)，為工業(yè)上蔬菜清洗及其檢測(cè)農(nóng)藥殘留的裝置設(shè)計(jì)提出一個(gè)可靠的途徑。

柑橘樹紅蜘蛛蟲害脅迫情況測(cè)試分析方法 1062     

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本發(fā)明公開了一種柑橘樹紅蜘蛛蟲害脅迫情況測(cè)試分析方法，包括以下步驟：1)選取多片柑橘健康葉片樣本與柑橘紅蜘蛛葉片樣本；2)采集柑橘葉片樣本的高光譜圖像；3)測(cè)定柑橘葉片樣本的葉綠素和類胡蘿卜素含量；4)對(duì)采集的高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理；5)對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像進(jìn)一步去噪；6)提取進(jìn)一步去噪的高光譜圖像的特征波段；7)利用提取的特征波段建立檢測(cè)模型，通過逐步回歸分析挑選出最佳波段組合，確定與葉綠素、類胡蘿卜素含量之間的定量關(guān)系；8)采用所建立模型對(duì)柑橘葉片的葉綠素和類胡蘿卜素含量進(jìn)行檢測(cè)，進(jìn)而預(yù)測(cè)柑橘樹紅蜘蛛蟲害脅迫情況。本發(fā)明通過建立模型預(yù)測(cè)柑橘樹紅蜘蛛蟲害脅迫情況，具有非人工、無損害的特點(diǎn)。

基于可見-近紅外高光譜技術(shù)的脆肉皖脆度預(yù)測(cè)方法 1070     

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基于可見?近紅外高光譜技術(shù)的脆肉皖脆度預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：由高光譜成像攝像機(jī)拍攝處理后得到樣品的原始近紅外光譜數(shù)據(jù)，依次經(jīng)黑白校正處理、標(biāo)準(zhǔn)正則變換預(yù)處理后，通過隨機(jī)森林算法得到影響脆肉皖脆度的特征光譜波長(zhǎng)，并得到各樣品的高光譜特征值；通過質(zhì)構(gòu)儀檢測(cè)得到樣品的硬度值，建立脆肉皖脆度值與高光譜特征值的BP?NN預(yù)測(cè)模型；將樣品的高光譜特征值輸入建立的BP?NN預(yù)測(cè)模型中，即得待測(cè)脆肉皖的脆度。本申請(qǐng)采用質(zhì)構(gòu)儀和可見?近紅外高光譜成像系統(tǒng)(400?1100nm)對(duì)脆肉皖進(jìn)行脆度?高光譜數(shù)據(jù)分析，建立BP?NN預(yù)測(cè)模型，該預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)效果，適用于脆肉皖脆度無損檢測(cè)。