超聲干耦合材料及其制備方法和性能參數(shù)測(cè)定方法 1004     

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本發(fā)明提供了一種超聲干耦合材料及其制備方法和性能參數(shù)測(cè)定方法，該材料包括A組份硅橡膠、B組份硅橡膠和納米填料，所述A組份硅橡膠包括聚硅氧烷和催化劑，所述B組份硅橡膠包括聚硅氧烷和交聯(lián)劑，所述A組份硅橡膠、所述B組份硅橡膠和所述納米填料的質(zhì)量比為100:100:(2～40)；干耦合材料性能測(cè)定主要包括聲阻抗、聲衰減以及硬度的測(cè)定方法；本發(fā)明的超聲干耦合材料，該材料具有高的聲阻抗，有效實(shí)現(xiàn)超聲傳感器與被測(cè)對(duì)象間的聲阻抗匹配，增強(qiáng)干耦合條件下的透射聲能，特別適合用于干耦合超聲無損檢測(cè)領(lǐng)域。

測(cè)定特定夾持力下的植物生理電容的方法及裝置 1067     

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本發(fā)明公開了一種測(cè)定特定夾持力下的植物生理電容的方法及裝置，測(cè)定裝置包括支架、泡沫板、電極板、導(dǎo)線、鐵塊、塑料棒，鑲嵌有電極板的泡沫板分別粘在支架底端和塑料棒上，塑料棒上添加不同質(zhì)量的鐵塊改變裝置的壓力來調(diào)節(jié)夾持力，使用時(shí)極板通過導(dǎo)線與LCR測(cè)試儀連接，兩電極板將待測(cè)量植物葉片夾持住，設(shè)定不同的夾持力，測(cè)定植物在葉片生理電容，基于吉布斯自由能方程與電容器的能量公式建立植物葉片的生理電容隨夾持力變化模型，依據(jù)模型獲取被考察植物葉片在被考察的夾持力下的生理電容。本發(fā)明可以快速、無損、在線檢測(cè)特定夾持力下不同植物葉片的生理電容，不同批次測(cè)定的結(jié)果具有可比性。

植物葉片含水率測(cè)量裝置與方法 803     

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本發(fā)明公開了一種植物葉片含水率檢測(cè)裝置和方法。該裝置主要由葉片放置平臺(tái)、葉片厚度測(cè)量模塊、介電參數(shù)測(cè)量模塊、控制模塊和上位機(jī)模塊組成。在葉片厚度測(cè)量模塊包括測(cè)量桿和安裝在其底端差動(dòng)式電感傳感器，當(dāng)探頭下降接觸到葉片表面時(shí)，傳感器的形變信號(hào)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后傳給單片機(jī)，單片機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)停止工作，計(jì)算出探頭下降的位移，由初始探頭位置與下降的位移即可計(jì)算出葉片厚度d。然后介電參數(shù)測(cè)量模塊開始工作，測(cè)得葉片介電參數(shù)ε′，單片機(jī)結(jié)合測(cè)得的葉片厚度d和葉片的介電參數(shù)ε′，利用算法對(duì)植物葉片含水率進(jìn)行預(yù)測(cè)并可將結(jié)果傳給上位機(jī)，由上位機(jī)顯示、存儲(chǔ)、分析及擴(kuò)展應(yīng)用。本發(fā)明適合于植物葉片含水率的快速、無損、準(zhǔn)確檢測(cè)。

測(cè)定特定夾持力下的植物生理阻抗的方法及裝置 1167     

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本發(fā)明公開了一種測(cè)定特定夾持力下的植物生理阻抗的方法及裝置，屬于農(nóng)業(yè)工程和農(nóng)作物信息檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，測(cè)定裝置包括支架、泡沫板、電極板、導(dǎo)線、鐵塊、塑料棒，鑲嵌有電極板的泡沫板分別粘在支架底端和塑料棒上，塑料棒上添加不同質(zhì)量的鐵塊改變裝置的壓力來調(diào)節(jié)夾持力，使用時(shí)極板通過導(dǎo)線與LCR測(cè)試儀連接，兩電極板將待測(cè)量植物葉片夾持住，設(shè)定不同的夾持力，測(cè)定植物在葉片生理阻抗，建立不同夾持力變化下的植物葉片生理阻抗的耦合模型，依據(jù)模型獲取被考察植物葉片的靜息阻抗和在被考察的夾持力下的生理阻抗。本發(fā)明可以快速、無損、在線檢測(cè)特定夾持力下不同植物葉片的生理阻抗和靜息阻抗，不同批次測(cè)定的結(jié)果具有可比性。

輕材點(diǎn)陣夾芯結(jié)構(gòu)高頻動(dòng)態(tài)響應(yīng)測(cè)試方法 1100     

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本發(fā)明提供了一種輕材點(diǎn)陣夾芯結(jié)構(gòu)高頻動(dòng)態(tài)響應(yīng)測(cè)試方法，基于模態(tài)參數(shù)的無損檢測(cè)方法，利用非接觸式激光測(cè)振儀對(duì)點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的但側(cè)面板進(jìn)行全場(chǎng)動(dòng)態(tài)掃描。通過用matlab對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，得出高頻激勵(lì)下的頻響函數(shù)，由頻響函數(shù)的共振峰得出局部共振頻率，做出共振頻率下的振型圖即可實(shí)現(xiàn)損傷識(shí)別的目的。通過數(shù)值模擬與實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果均表明，采用高頻激勵(lì)檢測(cè)技術(shù)，能快速有效的對(duì)結(jié)構(gòu)中損傷進(jìn)行定位識(shí)別。

測(cè)定特定夾持力下的植物生理電阻的方法及裝置 833     

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本發(fā)明公開了一種測(cè)定特定夾持力下的植物生理電阻的方法及裝置，屬于農(nóng)業(yè)工程和農(nóng)作物信息檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，測(cè)定裝置包括支架、泡沫板、電極板、導(dǎo)線、鐵塊、塑料棒，鑲嵌有電極板的泡沫板分別粘在支架底端和塑料棒上，塑料棒上添加不同質(zhì)量的鐵塊改變裝置的壓力來調(diào)節(jié)夾持力，使用時(shí)極板通過導(dǎo)線與LCR測(cè)試儀連接，兩電極板將待測(cè)量植物葉片夾持住，設(shè)定不同的夾持力，測(cè)定植物葉片生理電阻，建立不同夾持力變化下的植物葉片生理電阻的耦合模型，依據(jù)模型獲取被考察植物葉片的靜息電阻和在被考察的夾持力下的生理電阻。本發(fā)明可以快速、無損、在線檢測(cè)特定夾持力下不同植物葉片的生理電阻和靜息電阻，不同批次測(cè)定的結(jié)果具有可比性。

利用柔性傳感膜在線監(jiān)測(cè)茶樹葉片中鎘離子的方法 1153     

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本發(fā)明屬于農(nóng)副產(chǎn)品質(zhì)量安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用柔性傳感膜在線監(jiān)測(cè)茶樹葉片中鎘離子的方法。本發(fā)明將柔性透明基底和導(dǎo)電復(fù)合物水凝膠結(jié)合，構(gòu)建了柔性微型傳感膜，將柔性傳感膜直接貼附在上述新鮮茶葉片上，柔性傳感膜的末端設(shè)有導(dǎo)線條與微型恒電位儀的電極適配器電性連接，在微型恒電位儀進(jìn)行電化學(xué)性能測(cè)試，依據(jù)電信號(hào)與葉片表面噴灑的Cd2+濃度間的相互關(guān)系建立線性回歸模型；進(jìn)而通過測(cè)量待測(cè)葉片的電信號(hào)值；代入線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)樣本葉片中的Cd2+的定量檢測(cè)；本發(fā)明在不破壞葉片完整性的情況下即能完成對(duì)重金屬的測(cè)定，實(shí)現(xiàn)了對(duì)茶樹葉片中重金屬富集情況的無損、在線、實(shí)時(shí)檢測(cè)。

基于X射線成像的塊凍蝦中蝦的含量測(cè)定方法及其裝置 891     

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基于X射線成像的塊凍蝦中蝦的含量檢測(cè)裝置包括X射線發(fā)生裝置、X射線探測(cè)器、圖像采集卡、自制傳動(dòng)裝置、射線防護(hù)裝置、紅外觸發(fā)開關(guān)、計(jì)算機(jī)及顯示器、檢測(cè)臺(tái)；利用檢測(cè)裝置對(duì)蝦塊進(jìn)行檢測(cè)，主要包括三大步驟設(shè)備參數(shù)的確定、模型建立、模型應(yīng)用，利用這方法和裝置進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)速率快，對(duì)食品無損害，可以大規(guī)模用于生產(chǎn)，節(jié)省勞動(dòng)力。

便攜式葉面霧滴覆蓋率的測(cè)量裝置及方法 1094     

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本發(fā)明公開了一種便攜式葉面霧滴覆蓋率的測(cè)量裝置及方法，包括暗室、弧形片和熒光檢測(cè)單元；所述暗室為中空筒結(jié)構(gòu)，且暗室的側(cè)壁上開設(shè)有槽口；所述弧形片與暗室外側(cè)壁貼合，弧形片可沿暗室壁上下移動(dòng)，弧形片用來打開或者遮擋槽口；所述暗室內(nèi)設(shè)置有熒光檢測(cè)單元，所述熒光檢測(cè)單元用來對(duì)暗室內(nèi)物體進(jìn)行熒光檢測(cè)?？梢栽谔镩g對(duì)噴灑過熒光溶液的葉子進(jìn)行無損、實(shí)地測(cè)量，被檢測(cè)的葉子可以不用從植株上取下來，增加了野外作業(yè)的便利性，同時(shí)，還可以在短時(shí)間對(duì)多葉子樣本進(jìn)行測(cè)量，節(jié)省了大量的人力物力。

無菌監(jiān)測(cè)植物組培苗根的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)的方法 819     

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一種無菌監(jiān)測(cè)植物組培苗根系生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)的方法,涉及生物技術(shù)領(lǐng)域,選取已知長(zhǎng)度線狀物放置于盛有生根培養(yǎng)基的組培瓶中作為參照瓶,將參照瓶與待檢的長(zhǎng)有生根組培苗的組培瓶置于同一水平位置上,利用相機(jī)從底部進(jìn)行拍照,將兩者拍攝在同一張圖像內(nèi),每次拍照保持相同的物距和相同的焦距以及角度,利用圖像分析軟件分析獲取參照瓶里線狀物的和被考察的根的積像素間距,通過換算獲取組培苗根的圖像分析長(zhǎng)度;每隔一定時(shí)間獲取被考察的根的圖像分析長(zhǎng)度,作出其隨培養(yǎng)時(shí)間的變化曲線圖,用邏輯斯蒂(LOGISTIC)方程擬合該曲線,根據(jù)擬合的LOGISTIC方程和曲線圖,得出被考察的組培苗的根的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài),本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)對(duì)組培苗根的生長(zhǎng)的無菌、無損、在線檢測(cè)。

基于葉片緊張度在線監(jiān)測(cè)的變量灌水節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)方法 771     

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本發(fā)明公開一種基于葉片緊張度在線監(jiān)測(cè)的變量灌水節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，屬于節(jié)水灌溉領(lǐng)域。建立葉面積、生物量估算模型，利用直角雙曲線方程構(gòu)建生物量與葉片緊張度關(guān)系模型。基于最大葉長(zhǎng)、葉寬與株高的無損測(cè)量，在線監(jiān)測(cè)生物量。利用Logistic方程對(duì)生物量隨時(shí)間的增長(zhǎng)曲線進(jìn)行擬合，對(duì)擬合方程求導(dǎo)，計(jì)算生物量增長(zhǎng)速率。以對(duì)照水平下生物量的增長(zhǎng)速率為參照，計(jì)算不同干旱水平下生物量增長(zhǎng)速率為參照值某固定比例時(shí)所對(duì)應(yīng)的生長(zhǎng)時(shí)間，即為灌水節(jié)點(diǎn)。依據(jù)Logistic方程和生物量與葉片緊張度關(guān)系模型計(jì)算對(duì)應(yīng)葉片緊張度的值，從而通過葉片緊張度的在線監(jiān)測(cè)對(duì)變量灌水節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)不能及時(shí)預(yù)測(cè)植物生理需水節(jié)點(diǎn)的不足，為變量灌溉提供依據(jù)。

可對(duì)夾持力在線測(cè)控的植物葉片電參數(shù)測(cè)試電極 907     

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本發(fā)明公開了一種可對(duì)夾持力在線測(cè)控的植物葉片電參數(shù)測(cè)試電極，由絕緣夾、絕緣墊片、電極、壓力傳感器、導(dǎo)線、插排、插頭、螺母螺桿調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)和控制器主機(jī)板組成。在控制器作用下，利用壓力傳感器實(shí)現(xiàn)電極對(duì)葉片夾持力的檢測(cè)，結(jié)合螺母螺桿調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)夾持力的調(diào)節(jié)，保證該電極在測(cè)量不同植物、不同厚度葉片的電參數(shù)時(shí)，葉片所受的夾持力一致。本發(fā)明智能化程度高、成本低、適應(yīng)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可結(jié)合LCR測(cè)試儀或阻抗分析儀實(shí)現(xiàn)葉片電參數(shù)的準(zhǔn)確、可靠無損檢測(cè)。

基于介電特性的葉片含水率預(yù)測(cè)模型及其建立方法 964     

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本發(fā)明涉及一種基于介電特性的葉片含水率預(yù)測(cè)模型及其建立方法。屬于無損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。利用LCR測(cè)量?jī)x測(cè)定葉片在最佳頻率和電壓下的介電參數(shù)，并將這些介電參數(shù)帶入預(yù)測(cè)模型，即可計(jì)算出葉片的含水率。具體為了克服傳統(tǒng)葉片含水率檢測(cè)方法的不足，并為葉片含水率檢測(cè)儀器開發(fā)提供前期探索和理論依據(jù)，本發(fā)明基于介電特性技術(shù)檢測(cè)葉片含水率，探究外加電激勵(lì)信號(hào)的頻率和電壓對(duì)葉片介電特性的影響，優(yōu)選出最佳測(cè)試頻率和電壓，并在此基礎(chǔ)上建立葉片含水率預(yù)測(cè)模型。

基于爬壁機(jī)器人的水冷壁智能模塊化檢修平臺(tái) 951     

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本實(shí)用新型涉及一種基于爬壁機(jī)器人的水冷壁智能模塊化檢修平臺(tái)，包括磁吸式履帶式爬壁機(jī)器人，履帶式爬壁機(jī)器人上設(shè)置有三軸移動(dòng)平臺(tái)，三軸移動(dòng)平臺(tái)上可設(shè)置有，高壓水清洗模塊，高壓水清洗模塊主要用于對(duì)水冷壁表面進(jìn)行高壓水清洗，以去除部分結(jié)焦塊；或，無損檢測(cè)模塊，無損檢測(cè)模塊采用雙探頭電磁超聲技術(shù)用于對(duì)水冷壁厚度進(jìn)行遠(yuǎn)程可視化自動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)兩根水冷壁管道壁厚的檢測(cè)；或，自動(dòng)打磨模塊，自動(dòng)打磨模塊主要用于對(duì)需要焊接修復(fù)的水冷壁表面進(jìn)行遠(yuǎn)程可視化自動(dòng)打磨；或，自動(dòng)焊接模塊，自動(dòng)焊接模塊用于對(duì)需要焊接修復(fù)的水冷壁表面進(jìn)行遠(yuǎn)程可視化自動(dòng)堆焊修復(fù)。提供了一整套基于爬壁機(jī)器人的水冷壁智能模塊化檢修解決方案。

手表振動(dòng)防水性能檢測(cè)裝置 1107     

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本發(fā)明公開了一種手表振動(dòng)防水性能檢測(cè)裝置，包括振動(dòng)裝置，振動(dòng)裝置包括振動(dòng)箱體、上固定板、不完全齒輪、下封板、下固定板和頂升桿；振動(dòng)箱體為底部開口的圓柱體，振動(dòng)箱體的外殼由金屬材料制成，振動(dòng)箱體的內(nèi)表面設(shè)置有彈性耐磨層一，振動(dòng)箱體的外周設(shè)置有外螺紋齒；不完全齒輪固定設(shè)置在上固定板的一側(cè)，不完全齒輪能與振動(dòng)箱體外周的外螺紋齒相嚙合；下封板與振動(dòng)箱體底部相配合的部位設(shè)置有環(huán)狀電磁鐵，位于環(huán)狀電磁鐵內(nèi)的下封板表面設(shè)置有彈性耐磨層二。本發(fā)明能真實(shí)模擬手表的振動(dòng)狀態(tài)，為振動(dòng)對(duì)氣密性的影響提供試驗(yàn)支撐，且振動(dòng)過程自動(dòng)完成，對(duì)手表無損傷或損傷小。

近紅外技術(shù)定性判別小麥?zhǔn)欠袷軣嶙冃缘臋z測(cè)方法 1096     

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本發(fā)明一種近紅外技術(shù)定性判別小麥?zhǔn)欠袷軣嶙冃缘臋z測(cè)方法，包括以下步驟：挑選顆粒飽滿的小麥粒若干份，分成AB兩組；A組自然曬干，將水分控制在13%以下，分成若干份保存；B組放置于烘箱內(nèi)，最終水分控制在13%以下，烘干完成后冷卻至室溫取出；A組定性為不變性組，B組定性為變性組；將AB組若干份小麥粒分別放置于近紅外光譜儀的樣品杯中，進(jìn)行漫反射掃描，得到各組小麥粒樣品的近紅外光譜圖，取AB各組中70%的樣品用于定性建模，用該模型預(yù)測(cè)剩余的30%樣品，正確識(shí)別率達(dá)90%以上。本發(fā)明可用于判別小麥?zhǔn)欠袷軣嶙冃?，具有重現(xiàn)性好、準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)所述對(duì)樣品具有無損、快速、操作簡(jiǎn)單、安全可靠、綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。

用于茶葉外形品質(zhì)檢測(cè)的高光譜特征波段優(yōu)化方法 754     

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本發(fā)明公開了一種用于茶葉外形品質(zhì)檢測(cè)的高光譜特征波段優(yōu)化方法，屬于農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)與控制領(lǐng)域。該方法主要分為兩個(gè)階段，第一階段是獲取可見/近紅外光譜數(shù)據(jù)，通過設(shè)計(jì)的FWCA算法篩選光譜特征波段，初步壓縮高光譜圖像數(shù)據(jù)；第二階段是對(duì)初步壓縮壓縮后的高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA，進(jìn)一步精細(xì)優(yōu)化高光譜特征波段。本發(fā)明解決了常規(guī)高光譜圖像分析數(shù)據(jù)量大、共線性信息多、計(jì)算成本高等問題；具有提升數(shù)據(jù)壓縮率、減少CPU處理時(shí)間及保證特征波段選擇的穩(wěn)定性等有益效果。

預(yù)制墻體制作模具及便于灌漿飽滿性檢測(cè)的墻體 923     

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本發(fā)明公開了一種預(yù)制墻體制作模具，其特征在于，包括水平設(shè)置的底模以及在底模表面由左邊模、下邊模、右邊模和上邊模配合圍繞形成的澆筑框體；在澆筑框體表面上方設(shè)置定位梁，定位梁上設(shè)置有定位孔，定位孔內(nèi)插設(shè)有硬直管，所述硬直管與連接套筒灌漿口、出漿口配合形成灌漿孔道、出漿孔道，灌漿孔道和出漿孔道均與澆筑框體表面垂直；還提供一種便于灌漿飽滿性檢測(cè)的墻體。本發(fā)明能夠有效保證墻體的標(biāo)準(zhǔn)化制作，為灌漿飽滿性無損、快速、有效的檢測(cè)提供便利條件。

用于金屬材料檢測(cè)的超聲相控線陣換能器及制作方法 817     

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本發(fā)明公開了一種用于金屬材料檢測(cè)的超聲相控線陣換能器及制作方法，每個(gè)陣元由單個(gè)壓電纖維復(fù)合材料通過具有導(dǎo)電和粘性的基體材料連接而成，垂直于陣元排列方向的每個(gè)陣元的側(cè)面設(shè)置有與OPFC阻抗相匹配的金屬電極層；所述的OPFC驅(qū)動(dòng)/傳感陣元（2）為具有正交異性性能的壓電纖維復(fù)合材料。本發(fā)明具有正交異性特性，在工程應(yīng)用中能減少側(cè)面底面等反射干擾信號(hào)的影響，一定程度上增強(qiáng)了特定方向應(yīng)力波激發(fā)與接收的能力，諧振頻率為1.62MHz，適用于金屬結(jié)構(gòu)無損檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

霉變花生的光譜成像檢測(cè)方法 1032     

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本發(fā)明提供一種霉變花生的光譜成像檢測(cè)方法，該方法可對(duì)霉變花生進(jìn)行快速、無損的識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)花生質(zhì)量的在線監(jiān)控。霉變花生相比于正?；ㄉ?，其表面顏色暗黃。利用霉變粒和正常?；ㄉ砻娴墓鈱W(xué)特性的不同，從高光譜全波段圖像中篩選出若干個(gè)特征波段圖像進(jìn)行霉變分析檢測(cè)，利用共線性度匹配算法進(jìn)行霉變區(qū)域的識(shí)別在此基礎(chǔ)上，根據(jù)篩選的特征波長(zhǎng)，設(shè)計(jì)一套數(shù)據(jù)量極度壓縮的多光譜成像系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)霉變花生高效、快速地分選。

豐水梨品質(zhì)快速檢測(cè)方法 1016     

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豐水梨品質(zhì)快速檢測(cè)方法，步驟為：采用JDSU微型近紅外光譜儀1700型，以表面平整的聚四氟乙烯白板進(jìn)行空白校準(zhǔn)，測(cè)定豐水梨的近紅外反射光譜，光譜Y值以吸光度方式表示；優(yōu)選波長(zhǎng)為1001.015nm、1050.57nm、1118.708nm、1174.457nm、1292.15nm、1453.203nm、1552.313nm、1570.896nm、1645.228nm下的吸光度值，分別以A1001.015、A1050.57、A1118.708、A1174.457、A1292.15、A1453.203、A1552.313、A1570.896和A1645.228表示，再采用特定公式進(jìn)行測(cè)算。在不破壞樣品的前提下，能夠無損檢測(cè)出豐水梨中SSC含量。

檢測(cè)葉菜類作物冠層水分含量的方法 1133     

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本發(fā)明提供了一種檢測(cè)葉菜類作物冠層水分含量的方法，對(duì)光譜進(jìn)行濾波后，采用后向區(qū)間偏最小二乘算法，遺傳算法及連續(xù)投影算法，對(duì)特征波長(zhǎng)進(jìn)行梯度提取；對(duì)主視圖像及俯視圖像進(jìn)行小波去噪后，提取冠幅投影面積、冠幅周長(zhǎng)及株高作為葉菜類作物的長(zhǎng)勢(shì)特征，提取RGB空間和HSI空間各顏色分量均值作為顏色特征，從RGB空間和HSI空間構(gòu)建的6個(gè)顏色共生矩陣中提取熵、二階矩、對(duì)比度和同質(zhì)性作為紋理特征；采用核主成分分析對(duì)特征波長(zhǎng)及圖像特征降維，利用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法建立葉菜類作物冠層水分含量的檢測(cè)模型；本發(fā)明利用多種化學(xué)計(jì)量學(xué)算法及圖像處理方法，全面獲取了葉菜類作物冠層的內(nèi)部和外部信息，實(shí)現(xiàn)了葉菜類作物冠層水分含量的無損檢測(cè)。

檢測(cè)預(yù)應(yīng)力構(gòu)件孔道壓漿質(zhì)量的裝置 1021     

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本實(shí)用新型公開一種檢測(cè)預(yù)應(yīng)力構(gòu)件孔道壓漿質(zhì)量的裝置。屬于公路與橋梁施工技術(shù)領(lǐng)域。所述裝置包括帶有刻度的量瓶、長(zhǎng)、短兩根橡膠軟管、玻璃管以及尖嘴玻璃管，所述尖嘴玻璃管的平嘴端與短橡膠軟管的一端連通，所述短橡膠軟管的另一端與玻璃管的一端連通，所述玻璃管的另一端與所述長(zhǎng)橡膠軟管的一端連通，所述長(zhǎng)橡膠軟管的另一端與所述量瓶連通且與量瓶的連通處設(shè)有一活塞式水閥。本實(shí)用新型采用無損或者微創(chuàng)技術(shù)，把水注入到壓漿孔中或者注入到預(yù)先用電鉆開啟的微小空洞中，通過注入水量反算孔道中空洞的體積或者影響的孔道長(zhǎng)度，從而檢測(cè)預(yù)應(yīng)力構(gòu)件孔道壓漿質(zhì)量，進(jìn)行針對(duì)性的補(bǔ)救措施的檢測(cè)預(yù)應(yīng)力構(gòu)件孔道壓漿質(zhì)量的裝置。

機(jī)器視覺技術(shù)快速檢測(cè)雞蛋新鮮度的方法 861     

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本發(fā)明涉及一種機(jī)器視覺技術(shù)檢測(cè)雞蛋內(nèi)部品質(zhì)的方法，屬于農(nóng)畜產(chǎn)品無損檢測(cè)技術(shù)。利用機(jī)器視覺技術(shù)獲取雞蛋透射圖像的顏色空間、蛋殼形態(tài)及雞蛋密度三方面特征，綜合判斷其新鮮度特征。在一定的光照條件下獲取雞蛋的透射圖像，通過圖像采集設(shè)備傳送到計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)從采集雞蛋的圖像中獲取顏色空間、蛋黃面積和雞蛋密度三個(gè)方面的信息，與雞蛋新鮮度下降所表現(xiàn)出的濃蛋白的稀釋、蛋黃面積擴(kuò)大、氣室高度上升三個(gè)現(xiàn)象一一對(duì)應(yīng)，將這三方面的信息融合、篩選，通過標(biāo)準(zhǔn)庫中建立的多變量分析模型，最終得出雞蛋新鮮度檢測(cè)結(jié)果，并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)，可更客觀、更準(zhǔn)確的檢測(cè)雞蛋新鮮度。

快速定量檢測(cè)植物抗鹽能力的方法 781     

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本發(fā)明公開了一種快速定量檢測(cè)植物抗鹽能力的方法，屬于農(nóng)作物抗鹽品種篩選技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對(duì)植物的葉片水勢(shì)和生理電容來同時(shí)測(cè)定、計(jì)算植物葉片緊張度以及植物葉片相對(duì)緊張度，再由葉片相對(duì)緊張度計(jì)算出植物的相對(duì)抗鹽能力。本發(fā)明通過檢測(cè)植物的電生理指標(biāo)來反映植物的相對(duì)抗鹽能力，不僅克服了現(xiàn)有技術(shù)指標(biāo)諸多缺陷，而且快速簡(jiǎn)便,不受自然環(huán)境的影響,能無損定量檢測(cè)植物的抗鹽能力。

組培苗氮素利用率的無菌動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法 701     

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本發(fā)明公開一種組培苗氮素利用率的無菌動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法，先構(gòu)建水分損失模型并計(jì)算出培養(yǎng)基厚度，用近紅外光譜儀同時(shí)多點(diǎn)采集建模樣品和試驗(yàn)樣品中的培養(yǎng)基的漫反射光譜信息獲得建模樣品的模型，然后對(duì)試驗(yàn)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)獲取試驗(yàn)樣品培養(yǎng)基中多點(diǎn)的氮素含量；再用某點(diǎn)的氮素含量和該某點(diǎn)距組培苗基徑垂直距離進(jìn)行線性擬合得到氮含量與垂直距離的方程式，通過圓柱體積分公式計(jì)算出試驗(yàn)樣品培養(yǎng)基的總氮量；在對(duì)試驗(yàn)樣品培養(yǎng)基中多點(diǎn)的氮素含量檢測(cè)的同期利用圖像處理法檢測(cè)試驗(yàn)樣品組培苗生物量；最后根據(jù)公式計(jì)算出試驗(yàn)樣品中組培苗的氮素利用率；無需提取培養(yǎng)基中的氮素便可動(dòng)態(tài)、無菌、無損測(cè)定植物組織培養(yǎng)過程中培養(yǎng)基氮素的變化。

可調(diào)射線檢測(cè)中心透照架 811     

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本申請(qǐng)涉及一種可調(diào)射線檢測(cè)中心透照架，屬于無損檢測(cè)領(lǐng)域，其包括設(shè)置于待測(cè)直管內(nèi)的中心桿，中心桿外周面沿中心桿軸向設(shè)置的兩組伸縮裝置，每組伸縮裝置包括固定于中心桿外周面的四個(gè)套筒以及分別沿中心桿徑向滑移設(shè)置于套筒內(nèi)的直桿。本申請(qǐng)具有提高支撐臂對(duì)不同管徑的待測(cè)直管的適應(yīng)性的效果。

基于空間頻域成像的作物早期病害便攜式檢測(cè)裝置與方法 986     

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本發(fā)明提供一種基于空間頻域成像的作物早期病害便攜式檢測(cè)裝置與方法，該裝置包括依次連接的端蓋、空間頻域成像裝置、暗箱主體、伸縮段和開合裝置；打開開合裝置的遮光布料，將待測(cè)作物從底部伸入暗箱主體內(nèi)；通過暗箱主體上的觀察口蓋，調(diào)整作物拍攝距離；閉合開合裝置，選擇合適的投影光波長(zhǎng)，控制空間頻域成像裝置，向作物投影不同空間頻率的正弦灰度圖案的結(jié)構(gòu)光，每次切換正弦灰度圖案后，相機(jī)采集作物表面漫反射圖像一次；對(duì)漫反射圖像進(jìn)行均勻性校正，解調(diào)圖像，并提取交流分量；將交流分量圖像輸入訓(xùn)練好的病害檢測(cè)模型，判斷待測(cè)作物是否染病本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)作物病害快速無損檢測(cè)，具有高便攜性、寬場(chǎng)成像、低成本的優(yōu)點(diǎn)。

基于近紅外高光譜圖像技術(shù)的茶葉菌落總數(shù)檢測(cè)裝置及方法 1069     

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本發(fā)明公開了基于近紅外高光譜圖像技術(shù)的茶葉菌落總數(shù)檢測(cè)裝置及方法，基于所構(gòu)建的檢測(cè)裝置，采集茶葉樣本的高光譜圖像，并對(duì)樣品的菌落總數(shù)進(jìn)行測(cè)定；利用波段比結(jié)合閾值分割的方法提取整個(gè)樣本的光譜信息，將獲取的光譜信息作為原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣法(CARS)對(duì)其進(jìn)行特征波段的選擇，以優(yōu)選出對(duì)茶葉不同菌落總數(shù)下區(qū)分度最大的特征波長(zhǎng)組合；對(duì)所獲得的特征波長(zhǎng)組合建立支持向量回歸(SVR)和極端梯度提升(XGBoost)的定量回歸模型，最后根據(jù)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)所建立的模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以確定較優(yōu)的預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉菌落總數(shù)進(jìn)行快速無損檢測(cè)。

基于液相可視化陣列的食醋總酸含量檢測(cè)方法 761     

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本發(fā)明公開了一種基于液相可視化陣列的食醋總酸含量檢測(cè)方法，屬于食品農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本方法基于指示劑置換反應(yīng)構(gòu)建了一個(gè)3×3的液相可視化傳感器陣列用于食醋總酸含量的測(cè)定，將顏色信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化，分別獲取9個(gè)陣列單元的RGB值并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)食醋中總酸含量的定量預(yù)測(cè)。本發(fā)明中的方法具有操作簡(jiǎn)單、可視化的特點(diǎn)，可以對(duì)食醋品質(zhì)的進(jìn)行快速檢測(cè)。