基于高光谱成像技术无损检测苹果表面缺陷

基于高光谱成像技术结合模式识别,建立了苹果表面缺陷识别模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像,提取感兴趣区域的平均光谱反射率;然后,比较标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC) 2种光谱预处理方法对建模效果的影响,得出MSC为建模最优预处理方法。最后,采用主成分分析法选择累计贡献率超过99%的前5个主成分作为样本集特征光谱数据,分别建立了基于K最近邻(KNN)模式识别和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。结果表明:光谱经MSC预处理后,基于PLS-DA建立的识别模型对校正集和检验集识别率均达到100%,表明基于高光谱成像技术结合模式识别可实现苹果表面缺陷的无损检测。     

微电机结构工艺系列讲座第一讲微电机结构与工艺的主要问题

微电机结构工艺共准备六讲,其主要内容是介绍微电机（含小功率及特殊用电机）的结构、工艺和结构工艺性等问题。特点是把微电机结构与制造工艺结合起来,从产品价值工程观点出发进行综合分析,使读者树立正确的设计和工艺观点,以适应现代生产技术发展的需要,使设计,生产出的微电机功能强、成本低、价值高。     

斯蒂芬酸金属（K,Cs,Ag）化合物快速热分解

通过温度快速跃升傅里叶变换红外(T-jump/FTIR)原位分析技术对斯蒂芬酸(TNR,2,4,6-三硝基间苯二酚)的钾、铯、银金属盐快速热分解反应过程进行系统研究.确定了三硝基间苯二酚系列化合物快速热分解过程产生的可挥发金属化合物的类型,获得了其热分解过程中所产生的主要红外活性气体的3D及2D图谱.得到了热分解主要红外活性气体产物的种类、分布及浓度随时间的变化关系曲线,并对其进行了定性、定量分析,得到了快速热分解反应方程式.     

紫外/可见光谱技术无损检测李子可溶性固形物含量

利用光谱技术结合化学计量学对李子可溶性固形物含量检测进行研究,为李子品质无损检测提供科学方法。通过反射式光谱采集系统获取了\     

小波阈值降噪法在Φ-OTDR扰动传感系统中的应用

针对目前基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤扰动传感系统信噪比较差的问题,提出采用小波阈值降噪法对系统采样信号进行信号处理的前期降噪。分析系统有效信号特征,采用小波阈值降噪法中强制阈值降噪法、软阈值降噪法以及硬阈值降噪法分别对采样信号进行降噪处理,经过比较选择了阈值降噪法作为降噪算法。定量对比降噪前后扰动信号的信噪比,证明采用小波阈值降噪法中硬阈值法处理后的数据在进行后期定位算法时,信噪比提高近一倍。     

1,1,3,3,5,5-三螺环(1,5-二氨基四唑)环三磷腈的密度泛函理论

采用密度泛函理论(DFT)中B3LYP和B3PW91方法分别在6-31G*和6-31G**水平下对1,5-二氨基四唑取代的环三磷腈类化合物进行了分子设计和计算,得到该化合物的两种同分异构体,通过对其进行构型优化、振动分析、自然键轨道分析和Mulliken布居分析,得到两种构型都能稳定存在.由分子能量和前线轨道能级差判断...     

利用膨胀制冷技术脱水脱烃的实验研究

此研究在长庆榆林气田根据膨胀制冷原理,结合其气田低温分离的特点,进行了天然气脱水脱烃的实验研究。长庆榆林气田目前多采用针阀节流的方式达到降压降温的目的,利用低温分离工艺进行天然气脱水、脱烃处理。对于井口压力低的井,采用针阀节流要达到低温分离目的所需的压降较大,达不到外输压力要求。在这种情况下,此研究使用膨胀制冷管开展实验研究,利用系统已有的背压条件取得相应的温度降,促进了气体中的游离水、重烃类的凝析。     

基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷无损检测

以"红富士"苹果为研究对象,提出基于高光谱成像技术结合图像分割技术的苹果表面缺陷的无损检测方法。采用高光谱图像采集系统(400 nm～1 000 nm)采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像;对采集到的高光谱图像进行最小噪声分离变换,提取感兴趣区域的平均光谱反射率;采用图像分割技术提出苹果表面缺陷的无损检测方法。结果表明:采用最小噪声分离变换可有效地消除苹果高光谱图像中的噪声;在700 nm～800 nm以及900 nm～1 000 nm波段范围内完好无损和表面有缺陷的苹果的光谱反射率值具有明显的差异,同时选取特征波长717.98 nm处的光谱反射率值小于0.6以及982.59 nm处的光谱反射率值大于0.52作为区分苹果正常区域和表面缺陷区域的阈值条件,进一步利用阈值分割方法对80个完好无损苹果和40个表面有缺陷苹果的正确识别率分别为97.5%和95%。表明高光谱成像技术结合图像分割技术可实现苹果表面缺陷的无损检测。     

光纤光谱技术对猕猴桃品质及成熟度的无损检测

猕猴桃可溶性固形物含量(SSC)和硬度是评价其品质的关键参数,同时也是判别其成熟度的重要指标.为探究基于光纤光谱技术预测猕猴桃SSC、硬度和成熟度的可行性并寻求最佳预测模型.首先,采用光纤光谱(200～1 000 nm)采集系统获取不同成熟期"贵长"猕猴桃的反射光谱,并测定SSC和硬度的参考值.接着,基于全光谱和参考值...     

基于可见/近红外光谱预测枇杷糖度及模型优化

为实现枇杷糖度的快速无损检测,并探究开阳枇杷糖度最优预测模型。首先利用光纤光谱仪获取开阳枇杷的反射光谱,分析比较标准正态变换和多元散射校正方法对原始光谱数据的预处理效果;然后基于原始全光谱和预处理后的全光谱数据分别构建预测开阳枇杷糖度的偏最小二乘回归和主成分回归模型;最后,采用连续投影算法和竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）筛选特征光谱,并基于特征光谱构建预测开阳枇杷糖度的多元线性回归（multi linear regression, MLR）模型。结果表明,采用CARS算法从785个全光谱中筛选了23个特征波长,不仅提升了预测模型的运算效率,而且建立的CARS-MLR模型具有最佳的校正性能（R_C=0.89,RMSEC=0.62）和预测性能（R_P=0.89,RMSEP=0.65,RPD=2.29）。这表明利用可见/近红外光谱技术结合化学计量学预测开阳枇杷糖度是可行的,且CARS-MLR模型相对最优,为枇杷品质的无损快检和分选提供了理论依据与技术基础。