無(wú)接觸式大批量獼猴桃成熟度檢測(cè)系統(tǒng)及方法 691     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)接觸式大批量獼猴桃成熟度檢測(cè)系統(tǒng)及方法，包括高幀率視頻采集相機(jī)、振動(dòng)平臺(tái)和處理器，采集獼猴桃微振動(dòng)時(shí)的視頻圖像并傳輸至處理器進(jìn)行視頻分析計(jì)算，定位獼猴桃所在位置；以視頻微動(dòng)放大技術(shù)將獼猴桃在受到振動(dòng)時(shí)的表皮微小位移放大至可觀察；通過(guò)對(duì)放大后的二值化處理、邊緣濾波檢測(cè)獼猴桃的質(zhì)心位置，以視頻多幀圖像識(shí)別其位移變化；對(duì)放大的位移圖像閾值設(shè)定獼猴桃的成熟度等級(jí)，以計(jì)算的位移變化標(biāo)定獼猴桃成熟度。相較于現(xiàn)今通過(guò)水果硬度計(jì)按壓獼猴桃、本發(fā)明通過(guò)對(duì)獼猴桃硬度的視覺(jué)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)獼猴桃大量快速分級(jí)的無(wú)損檢測(cè)處理，達(dá)到提高我國(guó)獼猴桃水果的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，具有令獼猴桃果品的未來(lái)不斷發(fā)展、壯大的重要意義。

鋰離子動(dòng)力電池模組虛焊的檢測(cè)方法 995     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種鋰離子動(dòng)力電池模組虛焊的檢測(cè)方法，模組在低SOC狀態(tài)下按照一定的倍率進(jìn)行固定時(shí)間充電，通過(guò)電壓上升值判定是否虛焊。本發(fā)明的檢測(cè)方法有效提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性，彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)的外力檢查或是肉眼觀察等檢查的準(zhǔn)確性差的問(wèn)題；解決了現(xiàn)有技術(shù)中高容量模組使用大倍率充放電較難實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，能夠全面、準(zhǔn)確的檢查模組焊接點(diǎn)是否有虛焊情況；且操作簡(jiǎn)單易行、成本低、對(duì)模組無(wú)損傷。

電鍍工件表面瑕疵視覺(jué)檢測(cè)中邊緣反射光斑剔除方法 786     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種電鍍工件表面瑕疵視覺(jué)檢測(cè)中邊緣反射光斑剔除方法，屬于表面缺陷無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)對(duì)工件原始圖像灰度信息進(jìn)行分類，粗定位光斑干擾區(qū)域，將光斑干擾區(qū)域作為初始掩膜圖像，根據(jù)光斑與瑕疵圖像的三種覆蓋情況，通過(guò)圖像灰度值變化與其鄰近背景區(qū)域灰度值變化梯度的特征規(guī)律，確定光斑過(guò)渡區(qū)域與瑕疵區(qū)域，通過(guò)灰度值與不同尺度的高斯函數(shù)卷積加權(quán)，提取出圖像中的光照分量，獲取其光照灰度的分布規(guī)律，建立其聚類損失函數(shù)，迭代計(jì)算出隸屬度和簇中心，并使其滿足收斂條件，根據(jù)確定的區(qū)域分布修復(fù)光斑區(qū)域，保留瑕疵區(qū)域，進(jìn)而達(dá)到剔除光斑干擾的目的。該發(fā)明可用于汽車電鍍裝飾件等對(duì)表面瑕疵有檢測(cè)需求的場(chǎng)合。

鋼簾線塑料隔板剛度檢測(cè)裝置 864     

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本實(shí)用新型公開(kāi)了一種鋼簾線塑料隔板剛度檢測(cè)裝置，包括底座，底座上設(shè)有立柱；立柱上設(shè)有刻度，立柱端部設(shè)有隔板安裝部件；隔板安裝部件為凹槽結(jié)構(gòu)，其凹部供塑料隔板一端活動(dòng)卡設(shè)，凹部沿塑料隔軸向延伸方向的長(zhǎng)度為塑料隔板總長(zhǎng)度的5％?15％；塑料隔板一端活動(dòng)卡設(shè)于凹槽內(nèi)部后，另一端在自身重力和剛度的相互作用下發(fā)生往下彎曲的形變，通過(guò)立柱上的刻度讀出的形變值與標(biāo)準(zhǔn)剛度對(duì)應(yīng)形變核定值進(jìn)行比較實(shí)現(xiàn)對(duì)塑料隔板的剛度定性檢測(cè)。本實(shí)用新型一種鋼簾線塑料隔板剛度檢測(cè)裝置，能快速檢測(cè)出待測(cè)塑料隔板的剛度是否符合要求，提高工作效率，且檢測(cè)過(guò)程中對(duì)塑料隔板無(wú)損傷；有效減少人為主觀性判斷誤差，提高檢測(cè)準(zhǔn)確度。

基于近紅外光譜在線檢測(cè)的白酒摘酒方法及其在線模擬摘酒裝置 972     

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一種基于近紅外光譜在線檢測(cè)的白酒摘酒方法，步驟如下：光譜采集；數(shù)據(jù)處理及建模；建模驗(yàn)證；設(shè)置摘酒酒精濃度含量范圍參數(shù)；清洗管道以及料桶；近紅外光譜儀檢測(cè)酒精；光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、判別，摘酒；酒液取出；試驗(yàn)后清洗；在線模擬白酒摘酒裝置包括：檢測(cè)模塊、檢測(cè)模塊處理器、原料罐、清洗罐、至少五個(gè)料桶、主管道、至少五個(gè)分管道、PLC控制器、擴(kuò)展模塊、PLC控制器電源以及閥門電源。采用了近紅外光譜儀進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的方式，有效地解決了機(jī)械化摘酒系統(tǒng)復(fù)雜、應(yīng)用場(chǎng)景要求嚴(yán)格的問(wèn)題，并且能達(dá)到人工摘酒的變通性和靈活性。

便攜式葉面霧滴的熒光檢測(cè)裝置 647     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種便攜式葉面霧滴的熒光檢測(cè)裝置，主要包括：光路、葉片鋪展機(jī)構(gòu)、固定平臺(tái)、外殼和熒光檢測(cè)系統(tǒng)。光路部分包括LED光源、凸透鏡、凹透鏡、濾光片和分光鏡；葉片鋪展機(jī)構(gòu)主要包括增白透鏡、伸縮桿和凸輪快速壓緊機(jī)構(gòu)；外殼主要包括彈簧合頁(yè)、按壓式開(kāi)關(guān)和翻蓋；熒光檢測(cè)系統(tǒng)基于智能手機(jī)搭建，并在開(kāi)發(fā)的手機(jī)APP軟件中實(shí)現(xiàn)拍照、圖像處理、數(shù)據(jù)計(jì)算等功能。本發(fā)明采用反射式共聚焦光路設(shè)計(jì)，聚焦光源，減小裝置體積；采用葉片鋪展機(jī)構(gòu)，解決葉片卷積產(chǎn)生的反光不均勻問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)無(wú)損葉片霧滴沉積測(cè)量；采用熒光檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線測(cè)量。

手表振動(dòng)防水性能檢測(cè)方法 955     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種手表振動(dòng)防水性能檢測(cè)方法，包括步驟為：手表上料；振動(dòng)箱體密封：頂升桿高度停止下降，位環(huán)狀電磁鐵通電，使下封板與振動(dòng)箱體吸附并形成一體結(jié)構(gòu)；離心振動(dòng)：頂升桿按設(shè)定轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動(dòng)，手表將做離心振動(dòng)；上下周期振動(dòng)：電機(jī)帶動(dòng)不完全齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)，帶動(dòng)手表做周期性地垂向脈沖振動(dòng)；氣密性檢測(cè)：環(huán)狀電磁鐵斷電，頂升桿高度下降，下封板與振動(dòng)箱體脫離，人工或機(jī)械手將振動(dòng)完成后的手表放置至氣密性檢測(cè)裝置中進(jìn)行氣密封檢測(cè)。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(guò)程自動(dòng)完成，對(duì)手表無(wú)損傷或損傷小。

基于近紅外光譜的肥液在線檢測(cè)方法、配肥方法及系統(tǒng) 816     

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本發(fā)明涉及一種基于近紅外光譜的肥液在線檢測(cè)方法、配肥方法及系統(tǒng)，在線檢測(cè)方法包括基于W型光路采集＜10cm肥液檢測(cè)流道內(nèi)肥液的近紅外光譜特征，通過(guò)肥液成分預(yù)測(cè)模型對(duì)流動(dòng)肥液進(jìn)行動(dòng)態(tài)無(wú)損檢測(cè)，獲取肥液各成分在線檢測(cè)結(jié)果；配肥方法基于在線檢測(cè)方法，結(jié)合以田間監(jiān)測(cè)站反饋的作物對(duì)不同營(yíng)養(yǎng)成分的實(shí)時(shí)需求，對(duì)配肥含量、配肥種類和進(jìn)水量進(jìn)行決策；配肥系統(tǒng)通過(guò)配肥容器的水位監(jiān)測(cè)和分流近紅外光譜檢測(cè)裝置的肥液在線檢測(cè)、基于配肥方法構(gòu)建自動(dòng)配肥決策模型，控制進(jìn)水管路、施肥管路和若干進(jìn)肥結(jié)構(gòu)運(yùn)行，自動(dòng)執(zhí)行精準(zhǔn)按需配肥和施肥；可以顯著提高效率和精準(zhǔn)度，嚴(yán)格把控施肥種類和施肥量，適合農(nóng)業(yè)自動(dòng)化灌溉應(yīng)用。

基于嵌入式視覺(jué)的SOP芯片引腳缺陷檢測(cè)裝置 1067     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于嵌入式視覺(jué)的SOP芯片引腳缺陷檢測(cè)裝置，屬于無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域，其包括相機(jī)、光源、圖像采集卡、PC機(jī)、單片機(jī)、操作臺(tái)、運(yùn)動(dòng)控制卡及圖像處理VC源代碼，相機(jī)及圖像采集卡獲取SOP芯片圖像，同時(shí)PC機(jī)與單片機(jī)連接，單片機(jī)控制運(yùn)動(dòng)控制卡，進(jìn)而控制操作臺(tái)的運(yùn)動(dòng)，PC機(jī)的VC程序完成圖像的預(yù)處理、模板匹配及缺陷分析；本發(fā)明基于嵌入式視覺(jué)的SOP芯片引腳缺陷檢測(cè)裝置，能夠有效地實(shí)現(xiàn)檢測(cè)方法的智能化和自動(dòng)化，提高微觀級(jí)別工藝檢測(cè)精度和效率，穩(wěn)定性好、降低檢測(cè)成本。

對(duì)接焊縫的焊縫特征導(dǎo)波檢測(cè)方法 1174     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)接焊縫的焊縫特征導(dǎo)波檢測(cè)方法，該方法是利用焊縫的形狀和材料屬性使導(dǎo)波沿著焊縫傳播，其能量集中于焊縫及其周圍區(qū)域，形成特殊的波形模態(tài)——焊縫特征導(dǎo)波；在焊縫一端激勵(lì)一定模態(tài)的焊縫特征導(dǎo)波，通過(guò)觀測(cè)回波信號(hào)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫缺陷的檢測(cè)。本發(fā)明專利利用焊縫特征導(dǎo)波主要沿焊縫傳播、能量耗散少、頻散小的優(yōu)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離對(duì)接焊縫的快速無(wú)損檢測(cè)，具有檢測(cè)效率高，成本低的優(yōu)點(diǎn)。

基于MATLAB的零件表面缺陷檢測(cè)方法 727     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于MATLAB的零件表面缺陷檢測(cè)方法，屬于圖像處理領(lǐng)域，其包括如下步驟：步驟101、采集無(wú)缺陷的零件圖像作為模板對(duì)比圖像，設(shè)置多幅模板圖像來(lái)降低誤檢率；步驟102、基于MATLAB對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理；步驟103、提取缺陷特征進(jìn)行分類識(shí)別；該方法以MATLAB為平臺(tái)，進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)，對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取缺陷區(qū)域后，通過(guò)提取缺陷特征進(jìn)行分類識(shí)別，對(duì)比區(qū)域灰度均值與模板圖像的同一區(qū)域的灰度均值，根據(jù)表面缺損、毛刺等缺陷的特點(diǎn)，自動(dòng)判斷制品的缺陷種類，檢測(cè)速度快，無(wú)損傷，易于實(shí)施。

基于聲波頻率特性的激光沖擊在線檢測(cè)方法和裝置 951     

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本發(fā)明涉及到激光加工技術(shù)及無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域，特指一種基于聲波頻率特性的激光沖擊在線檢測(cè)方法和裝置。該裝置由采樣電路、激光沖擊聲波頻率信號(hào)庫(kù)、系統(tǒng)程序組成，其中采樣電路包括：聲波采集器，低通濾波器，共集電極放大電路，A/D轉(zhuǎn)換器。系統(tǒng)程序由三個(gè)子程序組成：時(shí)頻轉(zhuǎn)換子程序，信號(hào)處理子程序和控制子程序。通過(guò)檢測(cè)激光沖擊過(guò)程中的實(shí)測(cè)聲波頻率信號(hào)，與信號(hào)庫(kù)中的聲波頻率信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)激光沖擊效果的在線檢測(cè)。

農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)方法及裝置 977     

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本發(fā)明涉及一種針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的在線無(wú)損檢測(cè)方法和裝置,本發(fā)明所述檢測(cè)裝置包括硬件裝置和軟件系統(tǒng)兩部分,硬件裝置由物料輸送裝置、軟X射線發(fā)射和檢測(cè)裝置、彩色圖像采集裝置、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)4個(gè)功能模塊的裝置組成;軟件系統(tǒng)主要包括:設(shè)備控制、設(shè)備標(biāo)定、樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、圖像采集和處理、模式識(shí)別等模塊。其利用軟X射線圖像技術(shù)、彩色圖像采集系統(tǒng)分別采集反映水果內(nèi)部水心、蟲(chóng)害和腐爛等特征的X射線圖像和外部特征信息;再利用檢測(cè)軟件進(jìn)行圖像預(yù)處理,然后進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。本發(fā)明可以同時(shí)檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)和外部質(zhì)量,克服了目前檢測(cè)手段無(wú)法檢測(cè)內(nèi)部品質(zhì)的瓶頸;根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)合的產(chǎn)量要求,可以實(shí)現(xiàn)多通道在線檢測(cè)。

塑料制品陳品檢測(cè)裝置 820     

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本實(shí)用新型屬于陳品檢測(cè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種塑料制品陳品檢測(cè)裝置，包括第一輸送機(jī)、固定架、工業(yè)相機(jī)、補(bǔ)光燈、第一轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)、第二轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)、支撐底座、支撐座、固定板、支撐板、第二輸送機(jī)、第三輸送機(jī)、定位元件、圖像采集芯片和計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)，其中，所述工業(yè)相機(jī)通過(guò)固定架固定安裝于第一輸送機(jī)的正上方位置，所述工業(yè)相機(jī)用于對(duì)經(jīng)第一輸送機(jī)輸送的塑料制品進(jìn)行圖像采集。本實(shí)用新型采用器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)替代傳統(tǒng)的主觀判斷方式對(duì)塑料制品進(jìn)行陳品檢測(cè)，集智能化控制與自動(dòng)篩分于一體，能夠大幅節(jié)約人力成本，有效避免在分揀時(shí)對(duì)塑料制品造成損壞或表面劃傷等不利影響，滿足快速、精確、安全無(wú)損的陳品檢測(cè)以及篩分需求。

用于槽底面洛氏硬度檢測(cè)的非標(biāo)壓頭 839     

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本實(shí)用新型提供一種用于槽底面洛氏硬度檢測(cè)的非標(biāo)壓頭，包括依次連接的柄部、臺(tái)階和圓錐體金鋼石；所述臺(tái)階為截頭圓錐臺(tái)階、圓柱疊加截頭圓錐臺(tái)階或短粗圓柱疊加細(xì)長(zhǎng)圓柱形臺(tái)階；本實(shí)施例所述用于槽底面洛氏硬度檢測(cè)的非標(biāo)壓頭結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，制造方便，維護(hù)便捷。屬于無(wú)損檢測(cè)方法，無(wú)須配置專用切割設(shè)備進(jìn)行取樣，省時(shí)，省工，省力。取樣方便快捷，檢測(cè)速度快，便于隨時(shí)抽查，利于熱處理等生產(chǎn)過(guò)程中質(zhì)量控制和監(jiān)測(cè)，免于產(chǎn)品批量報(bào)廢，同時(shí)因檢測(cè)方便快捷，大大提高了生產(chǎn)效率，降低了質(zhì)量管控成本。

基于電路相移的超聲精確時(shí)延檢測(cè)方法 1047     

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本發(fā)明涉及一種基于電路相移的超聲精確時(shí)延檢測(cè)方法，包括如下步驟：（1）接收來(lái)自超聲接收換能器的超聲接收脈沖；（2）將所述超聲接收脈沖輸入超聲回波信號(hào)調(diào)理電路；（3）根據(jù)超聲回波信號(hào)調(diào)理電路的各單元電路的相頻特性數(shù)學(xué)模型得到所述超聲回波信號(hào)調(diào)理電路的總體相移數(shù)學(xué)模型；（4）根據(jù)相移和時(shí)延之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，獲取總體電路在不同頻率下的時(shí)延；（5）根據(jù)回波信號(hào)調(diào)理電路總的時(shí)延量的變化規(guī)律對(duì)檢測(cè)時(shí)延進(jìn)行補(bǔ)償。本發(fā)明可用于超聲無(wú)損檢測(cè)中缺陷的量化、定位以及利用超聲波進(jìn)行物理參量精確檢測(cè)的場(chǎng)合。

焊縫內(nèi)部缺陷的檢測(cè)方法和裝置 1002     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種焊縫內(nèi)部缺陷的檢測(cè)方法和裝置,首先建立典型的超聲波回波特征與對(duì)應(yīng)的焊縫截面金相組織的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后在焊接試塊的表面進(jìn)行超聲波檢測(cè)，通過(guò)檢測(cè)的超聲波回波特征與特征波形庫(kù)峰度系數(shù)比對(duì)分析來(lái)判斷焊縫內(nèi)部是否有缺陷.實(shí)施該方法的裝置包括依次連接的試驗(yàn)臺(tái)、待測(cè)試塊、超聲波探傷儀、探頭、耦合液組成的試塊超聲波檢測(cè)裝置和安裝MATLAB軟件的PC機(jī)系統(tǒng)。本發(fā)明技術(shù)方案簡(jiǎn)單、快捷、有效，可應(yīng)用于焊縫缺陷的無(wú)損檢測(cè)。

激光沖擊金屬材料產(chǎn)生微形變的檢測(cè)裝置與方法 1161     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種激光沖擊金屬材料產(chǎn)生微形變的檢測(cè)裝置與方法，包括探測(cè)激光系統(tǒng)，光電檢測(cè)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，高能激光器，遮光外殼。所述探測(cè)激光系統(tǒng)包括探測(cè)激光發(fā)生裝置，擴(kuò)束準(zhǔn)直裝置，聚焦透鏡。所述光電檢測(cè)系統(tǒng)包括光電二極管，光電轉(zhuǎn)換器，示波器。所述計(jì)算機(jī)控制系協(xié)調(diào)控制探測(cè)激光系統(tǒng)、光電檢測(cè)系統(tǒng)與高能激光器，并對(duì)示波器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該裝置可以對(duì)高能激光沖擊金屬材料產(chǎn)生的微形變進(jìn)行高靈敏度、無(wú)損傷的動(dòng)態(tài)檢測(cè)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單合理，可靠性高。

獸藥中乙酰甲喹含量的檢測(cè)方法 891     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種獸藥中乙酰甲喹含量的檢測(cè)方法，步驟為：第一步，樣品 光譜的建立：收集乙酰甲喹粉樣品，用分光光度計(jì)法檢測(cè)樣品的中乙酰甲喹粉的 含量化學(xué)值；采集樣品的近紅外漫反射光譜，取平均值作為每個(gè)樣品的光譜；第 二步，光譜預(yù)處理：對(duì)第一步得到的光譜信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理；第三步，建立模型： 建立回歸模型，以化學(xué)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)系數(shù)的平方(R2)及預(yù)測(cè)均方根誤差 (PRMSE)為評(píng)價(jià)對(duì)象，優(yōu)選出具有最大的R2及最小的PRMSE的預(yù)處理方法及回 歸模型作為最佳預(yù)處理方法及最佳模型；第四步，采集待測(cè)樣品漫反射光譜，然 后進(jìn)行光譜預(yù)處理，應(yīng)用最佳回歸模型計(jì)算得到待檢樣品中乙酰甲喹的含量。本 方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)藥物大量、快速、無(wú)損檢測(cè)，操作簡(jiǎn)單。

基于葉片電阻抗譜的植物磷營(yíng)養(yǎng)檢測(cè)系統(tǒng)及其方法 1055     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于葉片電阻抗譜的植物磷營(yíng)養(yǎng)檢測(cè)系統(tǒng)及其方法，屬于智能化農(nóng)業(yè)信息感知領(lǐng)域。葉片電阻抗譜的番茄磷營(yíng)養(yǎng)檢測(cè)系統(tǒng)，包括阻抗分析儀、生物阻抗接口、電極、PC機(jī)、帶孔限位夾板、被測(cè)試葉片。通過(guò)采集被測(cè)試葉片電阻抗譜信息，并對(duì)采集信息進(jìn)行分析和處理，獲取磷敏感阻抗譜特征，在此基礎(chǔ)上建立磷營(yíng)養(yǎng)預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄磷營(yíng)養(yǎng)狀況的實(shí)時(shí)、快速、無(wú)損、早期、準(zhǔn)確檢測(cè)和診斷。本發(fā)明智能化程度高、測(cè)試成本低、可實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄磷營(yíng)養(yǎng)水平的活體檢測(cè)，和光譜和圖像技術(shù)相比，本發(fā)明提出的方法具有對(duì)光照不敏感的優(yōu)點(diǎn)。

便攜式可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)裝置 879     

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本發(fā)明公開(kāi)一種便攜式可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)裝置，包括殼體、底板、屏幕支撐架、電池部、檢測(cè)部以及開(kāi)關(guān)部；殼體底端、頂端分別固接底板與屏幕支撐架，電池部、檢測(cè)部和開(kāi)關(guān)部設(shè)在殼體內(nèi)，電池部、開(kāi)關(guān)部和檢測(cè)部依次電性連接；檢測(cè)部包括光譜儀、光源、準(zhǔn)直鏡和微處理器，光譜儀設(shè)在底板上，光譜儀左側(cè)設(shè)有準(zhǔn)直鏡，準(zhǔn)直鏡上方設(shè)有光源，光源一側(cè)設(shè)有光源接口，光源接口下方設(shè)有光譜儀接口，光譜儀接口、準(zhǔn)直鏡與光譜儀電性連接，光源接口、光源和準(zhǔn)直鏡電性連接，電池部上設(shè)有微處理器，光譜儀接口外接有積分球模塊、光纖模塊以及透射模塊；屏幕支撐架上設(shè)有嵌入式平板。本發(fā)明具有快速、無(wú)損、便攜的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)食品品質(zhì)的快速檢測(cè)及預(yù)警。

基于可儲(chǔ)存式氣敏傳感器的魚(yú)類生物胺含量檢測(cè)方法 927     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可儲(chǔ)存式氣敏傳感器的魚(yú)類生物胺含量檢測(cè)方法，屬于食品農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本方法使芯片的保存條件近似真空，設(shè)計(jì)了可儲(chǔ)存式氣敏傳感器。并且根據(jù)魚(yú)的形狀設(shè)計(jì)了反應(yīng)空間可調(diào)，芯片放置位置可調(diào)的反應(yīng)室，針對(duì)魚(yú)類生物胺的檢測(cè)篩選了氣敏材料，制作了可儲(chǔ)存式氣敏傳感器監(jiān)控貯藏過(guò)程中的魚(yú)類氣味變化情況。通過(guò)圖像獲取裝置檢測(cè)其傳感器陣列對(duì)魚(yú)類揮發(fā)性氣體的特征響應(yīng)值，通過(guò)傳感器識(shí)別處理系統(tǒng)，將檢測(cè)結(jié)果以圖像的方式呈現(xiàn)。根據(jù)傳感器反應(yīng)前后的顏色變化與樣本中的生物胺含量建立模型，判定未知樣本的生物胺含量。本發(fā)明無(wú)需對(duì)樣品進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理，可實(shí)現(xiàn)貯藏過(guò)程中魚(yú)體內(nèi)生物胺含量的快速檢測(cè)。

區(qū)分轉(zhuǎn)基因玉米和非轉(zhuǎn)基因玉米的檢測(cè)方法 801     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種區(qū)分轉(zhuǎn)基因玉米和非轉(zhuǎn)基因玉米的檢測(cè)方法，采用太赫茲（THZ）檢測(cè)的方式，對(duì)轉(zhuǎn)基因與非轉(zhuǎn)基因玉米壓片樣本進(jìn)行了掃描，獲取了轉(zhuǎn)基因玉米和非轉(zhuǎn)基因玉米的太赫茲（THZ）吸收譜。在掃描得到的太赫茲吸收譜中，通過(guò)觀察玉米樣本的掃描結(jié)果圖，取顏色最深、特征最明顯的8到10個(gè)樣本點(diǎn)，并取它們的平均值，繪制各個(gè)品種玉米樣本的太赫茲吸收譜。然后經(jīng)預(yù)處理得到THZ頻域譜，通過(guò)LS—SVM、BPNN、RF方法在matlab中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析比較，從中找到一個(gè)最優(yōu)的模型，以此來(lái)準(zhǔn)確的區(qū)分轉(zhuǎn)基因與非轉(zhuǎn)基因玉米。本發(fā)明解決了目前檢測(cè)轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品的高成本傳統(tǒng)破損式化學(xué)檢測(cè)方法制樣繁瑣、檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、需要專業(yè)人員操作的問(wèn)題，本發(fā)明THZ檢測(cè)方法具有無(wú)損、效率高、快速等特點(diǎn)，可應(yīng)用于區(qū)分轉(zhuǎn)基因玉米和非轉(zhuǎn)基因玉米的檢測(cè)。

基于近紅外、熒光、偏振多光譜的蔬菜農(nóng)殘檢測(cè)裝置及方法 760     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于近紅外、熒光、偏振多光譜的蔬菜農(nóng)殘檢測(cè)裝置及方法，電控光源搖臂、電控檢測(cè)搖臂分別固定在電控平移臺(tái)的上端兩側(cè)，電控樣本臺(tái)的上部放置樣本，所述電控樣本臺(tái)下部固定在電控平移臺(tái)上；所述信息采集單元包括鹵素光源、紫外光源、多源光譜儀傳感器組合、數(shù)據(jù)采集卡；所述農(nóng)殘檢測(cè)控制裝置包括計(jì)算機(jī)、控制模塊、模式切換鍵；所述控制模塊分別和計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡、控制模塊、模式切換鍵相連，本方法突破制約傳統(tǒng)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)殘高精度檢測(cè)具有普適性和精確性的瓶頸。利用每種有機(jī)磷農(nóng)藥殘留所對(duì)應(yīng)的近紅外光譜敏感波段、熒光光譜敏感波段、偏振角度組合及敏感光譜波段，可以有效的分辨出有機(jī)磷農(nóng)藥殘留的種類與含量。

用于超聲導(dǎo)波檢測(cè)焊縫的收發(fā)一體式陣列傳感器的設(shè)計(jì) 1167     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種用于超聲導(dǎo)波檢測(cè)焊縫的收發(fā)一體式陣列傳感器及其檢測(cè)方法，屬于無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。具體涉及一種采用超聲導(dǎo)波對(duì)接焊縫缺陷檢測(cè)的收發(fā)一體式陣列傳感器的設(shè)計(jì)，由聚酰亞胺薄膜，鍍銅電極，和單位壓電晶片組成，所述聚酰亞胺薄膜分割成多個(gè)并排的區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域上均表貼兩個(gè)有一定間隔且相對(duì)放置的T型鍍銅電極，單位壓電晶片電極兩端分處在所述兩個(gè)相對(duì)放置的T型鍍銅電極之上。僅需一個(gè)傳感器就可以完成全部的檢測(cè)過(guò)程，同時(shí)可以隨意設(shè)定接收和發(fā)射晶片組合，方便不同位置晶片發(fā)射出信號(hào)和所接收到信號(hào)的比較，方便實(shí)驗(yàn)，利于操作。

基于可見(jiàn)光、太赫茲融合光譜技術(shù)的葉菜類蔬菜葉片重金屬鎘的檢測(cè)裝置及方法 1037     

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本發(fā)明公開(kāi)了基于可見(jiàn)光、太赫茲融合光譜技術(shù)的葉菜類蔬菜葉片重金屬鎘的檢測(cè)裝置及方法，檢測(cè)裝置包括：太赫茲發(fā)射器、太赫茲探測(cè)器、離軸拋物面鏡、電控樣品臺(tái)、可見(jiàn)光圖像攝像儀、鹵素?zé)艄庠?、測(cè)量模塊、控制模塊、分析模塊、模式轉(zhuǎn)換鍵、計(jì)算機(jī)等。檢測(cè)過(guò)程中，通過(guò)模式轉(zhuǎn)換鍵轉(zhuǎn)換采集模式，分別采集樣品的可見(jiàn)光光譜和太赫茲光譜。提出葉片重金屬鎘含量的高精度檢測(cè)方法，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣法和迭代保留信息變量法分別對(duì)可見(jiàn)光光譜和太赫茲光譜進(jìn)行特征選擇，在融合特征光譜的基礎(chǔ)上利用新型群體智能算法—灰狼優(yōu)化算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并建立葉片重金屬鎘的定量回歸模型，實(shí)現(xiàn)鎘含量的快速、精確及無(wú)損檢測(cè)。

基于特征導(dǎo)波的焊縫缺陷檢測(cè)陣列式傳感器柔性探頭 913     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征導(dǎo)波的焊縫缺陷檢測(cè)陣列式傳感器柔性探頭，屬于無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域。傳感器由多個(gè)壓電單元構(gòu)成矩陣，分別將其置于柔性矩陣框架中；內(nèi)部柔性框架兩邊的裝置可以調(diào)整兩側(cè)壓電單元與焊縫的接觸角度，獲得更大的接觸面積，實(shí)現(xiàn)發(fā)射探頭和接收探頭與焊縫的最佳耦合，使其更好的發(fā)揮檢測(cè)性能；探頭整體底部設(shè)置數(shù)個(gè)電磁鐵吸附，通電工作后可將整個(gè)探頭緊密吸附于被檢鋼板上，免去了人手動(dòng)扶持進(jìn)行檢測(cè)的麻煩；該探頭結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、適應(yīng)性強(qiáng)、檢測(cè)效率高，適用于表面曲率不均、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的較大設(shè)備對(duì)接焊縫缺陷檢測(cè)中，應(yīng)用前景廣闊。

基于近紅外光譜的小型水果內(nèi)部品質(zhì)在線動(dòng)態(tài)快速檢測(cè)方法 853     

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本發(fā)明涉及一種基于近紅外光譜的小型水果內(nèi)部品質(zhì)在線動(dòng)態(tài)快速檢測(cè)方法；通過(guò)自行搭建的在線檢測(cè)設(shè)備采集待測(cè)水果的光譜信息，通過(guò)距離參數(shù)補(bǔ)償算法對(duì)光譜進(jìn)行校正，彌補(bǔ)因光纖探頭到水果檢測(cè)距離不同造成的檢測(cè)誤差，然后通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定水果待測(cè)指標(biāo)的理化值，進(jìn)而將校正后的光譜數(shù)據(jù)和理化值通過(guò)光譜特征波長(zhǎng)變量篩選算法篩選特征變量，最后構(gòu)建檢測(cè)精度高的預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。本方法相比傳統(tǒng)化學(xué)檢測(cè)方法，具有樣品無(wú)損，檢測(cè)速度快，重復(fù)性好等優(yōu)點(diǎn)，相比未經(jīng)過(guò)距離參數(shù)補(bǔ)償算法處理的近紅外檢測(cè)方法具有更高的檢測(cè)精度。

基于機(jī)器視覺(jué)的柱狀產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方法及裝置 825     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的柱狀產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方法及裝置，屬于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別檢測(cè)領(lǐng)域，其包括如下步驟：步驟101、構(gòu)建機(jī)器視覺(jué)的柱狀產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)裝置，包括相機(jī)、光源、圖像采集卡、PC機(jī)、旋轉(zhuǎn)托盤、運(yùn)動(dòng)控制卡及圖像處理VC源代碼；步驟102、獲取產(chǎn)品表面圖像，對(duì)圖像進(jìn)行去噪等預(yù)處理；步驟103、確定感興趣的區(qū)域(ROI)，縮小檢測(cè)范圍，增快檢測(cè)速度；步驟104、VC++程序進(jìn)行圖像檢測(cè)，檢測(cè)表面缺陷；該方法及裝置可以快速而準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)加工過(guò)程中主要存在表面外傷、表面裂紋2種缺陷，具有檢測(cè)速度快、無(wú)損傷、檢測(cè)可靠等特點(diǎn)，避免了因作業(yè)條件，主觀判斷等影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了更快更精確地進(jìn)行柱狀產(chǎn)品質(zhì)量的檢測(cè)。

基于可視化氣敏陣列的哈敗臘肉檢測(cè)裝置與方法 1061     

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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可視化氣敏陣列的哈敗臘肉檢測(cè)裝置與方法，涉及農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)當(dāng)前臘肉貯藏過(guò)程中的哈變檢測(cè)技術(shù)缺乏的問(wèn)題，提供一種基于可視化氣敏陣列的哈敗臘肉檢測(cè)系統(tǒng)與方法，具有快速、無(wú)損，可視化的特點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)臘肉貯藏期間哈變樣品的快速檢出。本方法針對(duì)哈敗臘肉的特征揮發(fā)性氣體的進(jìn)行了檢測(cè)并篩選了相應(yīng)的氣敏材料，構(gòu)建了氣敏傳感陣列。通過(guò)圖像采集裝置獲取傳感器陣列反應(yīng)前后圖像,將反應(yīng)前后傳感器陣列中各敏感單元的各通道灰度均值進(jìn)行特征提取,即為被測(cè)樣本的氣味特征矩陣?；谔卣骶仃嚇?gòu)建判別模型，實(shí)時(shí)檢測(cè)臘肉的哈變程度。