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本发明属于茶叶快速无损检测技术领域，涉及一种基于视觉、嗅觉和味觉传感信息融合的茶叶原产地的判别方法；具体步骤为：选取不同国家的茶叶样本，首先采用可见/近红外光谱技术获取茶汤的色泽信息，采用色敏型嗅觉传感器获取茶汤的香气信息，采用基于简单工作电极的味觉传感器系统获取茶汤的滋味信息；然后采用化学计量学方法对茶汤的视觉、嗅觉和味觉传感信息进行预处理，并分别提取视觉、嗅觉和味觉传感特征信息；最后融合视觉、嗅觉和味觉传感特征信息，构建茶叶产地判别模型，实现茶叶产地的判别；本发明融合视觉、嗅觉和味觉传感特征信息能够快速、准确的评判茶叶的原产地，并且操作智能简便。
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本发明公开了一种基于频域介电理论的变压器油纸绝缘老化状态评估方法，首先将变压器冷却后并短接，采用基于介电质理论为基础频域谱分析法得到的复介电常数实部和虚部随频率变化曲线，采用极化双弛豫模型，模型前后部分能分别反应界面极化和离子极化两种主要极化方式对油纸绝缘系统的破坏，最后将计算得到的特征参量与特征参量标准值进行对比，本发明分为五个步骤，对变压器油纸绝缘系统绝缘状态能够做出有效的诊断，是一种先进的无损非破坏性检测方法，可以对长久运行的油浸式变压器的油纸绝缘结构进行绝缘状况的评估诊断，为电网的安全运行提供保障。
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本发明公开的一种水下石油管道探伤机器人。属于水下机器人领域；包括耐压舱组件、旋转式推进装置、管道探伤装置组件、电池放置舱、全向照明装置、竖直螺旋桨及浮标连接装置。本发明提出的一种用于水下石油管道探伤的机器人，应用于海底悬浮管道以及平铺在海床上面的管道的无损探伤，同时对于垂直的立管也可以进行检测。对于较少的管道环境，可以采用单个机器人进行工作，对于管道复杂的环境，可以采用多个水下管道探伤机器人协同工作，形成机器人群组，整体布局合理，结构简单，在水下石油管道探伤领域具有一定的实用性。
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本发明公开了一种超声脉冲激励信号的波形产生系统及产生方法，属于超声无损检测技术领域，本发明采用的具体步骤是：1)超声脉冲激励信号分解为若干个正弦分量；2)分别确定各正弦分量的参数；3)利用正弦波递归发生公式获得一个正弦波分量各采样点瞬时数据；4)重复步骤3)，获得所有的正弦波分量各采样点瞬时数据；5)各正弦分量数据叠加得到超声脉冲激励信号。另外，本发明还通过波形产生方法构造了波形产生系统。本发明涉及的算法简单，硬件实现成本低，采用该方法可以输出频率、幅值以及初始相位可调的超声脉冲激励信号，从而提高超声脉冲激励信号控制的灵活性。
本发明公开了气孔直径影响临界折射纵波评价金属材料应力的修正方法。优化双临界折射纵波探头的中心频率与传播距离，以临界折射纵波接收信号幅值为评价参数，结合“当量法”确定临界折射纵波检测深度，并加工深度恒定，直径不同的规则盲孔模拟内部气孔。利用压力可调控的探头夹持装置采集临界折射纵波信号，以临界折射纵波通过相同传播距离的时间差作为应力评价参量，建立各直径盲孔的临界折射纵波传播时间差与应力间关系，进而获得临界折射纵波声弹性系数与盲孔直径间关系式，实现气孔直径影响临界折射纵波评价应力的修正。本发明方法具有无损、快速等优点。
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本发明公开了工程船舶平台重吊的吊装工艺，包括如下步骤：（1）对吊装基本条件进行分析；（2）合理布局吊点；（3）计算吊装过程中平台重吊对基座的冲击力；（4）对平台重吊和基座进行装焊和无损检测分析；（5）对吊装过程进行动态仿真；（6）实际吊装。本发明能够细致考虑整个平台重吊安装工艺流程，包括从平台离开系泊试验码头到吊装区域，直至安装完成，既保证了平台重吊安装的一次性成功，又保证了安装的经济性，安全性。
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本发明公开了一种基于叶面积增长模型制定作物灌水策略的方法，属于农业作物节水技术应用领域。该方法分别利用植物叶面积计算方程构建了叶片长、宽与叶面积的计算模型、利用四参数逻辑斯蒂方程构建了叶面积随时间变化的关系模型，根据叶面积随时间变化的关系模型求出不同供水方案下叶面积增长速率升至最大所需的相对时间，由叶面积增长速率升至最大所需的相对时间的最小值所对应的供水方案制定出作物的灌水策略。本发明步骤简单、易于操作，还可以实现无损检测，为作物灌水策略的研究提供理论依据和数据支撑。
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本实用新型的一种绳缆受力声光预警器，绳缆上设置盒体，两根无弹力绳远端固定卡接在绳缆上，近端分别连接盒体和盒体内部的强力弹簧，细铁指针与金属刻度盘在安全临界点两侧的安全刻度区域、危险刻度区域构成单刀双掷开关，并分别连接安全指示绿灯、报警指示红灯，报警指示红灯还并联有电铃，能够实时显示绳缆负荷状态，量化绳缆长度与安全系数之间的关系，以准确控制绳缆受力情况，在不破坏绳缆的结构的前提下即可进行无损检测与危险报警，准确测量分析绳缆受力值，绳缆受力过大进入危险范围时发出相应的声光警戒信号，从而有效预防和采取措施避免事故发生，减轻工作人员劳动强度，降低成本投入，安全系数高，操作方便。
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本发明涉及一种高铁用密接车钩磨损的激光直接沉积修复方法，属于激光再制造领域，主要用于高铁密接车钩磨损区域的维修。该方法包括以下步骤：组织与性能评估，验证修复工艺是否满足密接车钩质量要求；车钩磨损面的裂纹清理与表面清洗；车钩装夹与分修复单元激光熔覆修复；修复后尺寸测量验证是否满足尺寸要求；无损检测，要求无裂纹缺陷。本发明提高了铁密接车钩的综合性能，能减小裂纹的生成概率，过程调整方便快捷，工艺简单，适用范围广，提高了密接车钩的使用寿命，降低了再制造成本。
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本发明公开了一种GK鉴别聚类的茶叶品种分类方法，首先采集茶叶样本近红外光谱，对茶叶样本红外光谱预处理以及降维处理，然后提取茶叶训练样本近红外光谱的鉴别信息，对测试样本进行模糊C均值聚类，最后利用GK鉴别聚类进行茶叶品种的分类。本发明具有检测速度快、分类准确率高，绿色环保等优点。可实现茶叶品种的无损，快速准确分类。
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本发明一种基于嗅觉可视化阵列的腊肠快速分级方法，涉及肉制品品质检测技术领域。根据多产地不同等级的腊肠特征挥发性气体组分进行了分析并筛选了相应的气敏材料，构建了色敏传感阵列。通过图像采集装置获取传感器阵列反应前后图像,将反应前后传感器阵列中各敏感单元的各通道灰度均值进行特征提取,即为被测样本的气味特征矩阵。基于特征矩阵构建判别模型，对腊肠等级进行快速判别。具有快速、无损，在线可视化的特点，可实现腊肠等级的快速判别。
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本发明公开了一种用于并联机器人的堆叠串类水果主果梗识别和提取方法。基于Kinect传感器构建该类水果的立体视觉检测系统，获取三维视觉信息，构建数据集，通过图像处理方法增加其分布范围。构建一种卷积神经网络，增加特征量。基于构建的CNN架构改进现有Faster R‑CNN，设计由粗到精和参数分享策略实现Faster R‑CNN的级联，减少背景干扰。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练直到精度达标，将满足测试精度要求的已训练的由粗到精级联Faster R‑CNN用于实现并联机器人水果分拣系统中堆叠串类水果的在线主果梗识别和提取，并提高识别和提取的精度和效率，为基于立体视觉的并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
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本发明公开了一种自动化控制电子元器件，所述仪表安装前应按设计位号核对其型号、规格及材质，检查仪表外观应完好无损，附件齐全，所述仪表安装前应进行单体试验和校准，所述仪表安装时，其位置不得影响工艺操作，仪表中心距地面高度宜为1.2~1.5米，所述安装在工艺管道的仪表或测量元件，宜在工艺管道吹扫后，压力试验前安装，仪表标定流向应与被测介质流向一致，所述仪表设备上的接线盒、进线孔的引入口不应向上，所述仪表设备标志牌上的文字及端子编号等应书写或打印正确、清楚；本发明的仪表精确度高，抗干扰力好，提升了仪表性能。
本发明公开了一种用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法。在并联机器人水果分拣系统下基于Kinect传感器构建堆叠串类水果的立体视觉检测系统，获取堆叠串类水果三维视觉信息，通过设计深度参照物构建预训练数据集，并构建堆叠串类水果的主果梗深度数据集，对数据集进行扩充，增加数据集分布范围。构建主果梗深度集分级模型，增加主果梗深度的特征量。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练，对网络进行可视化分析和精度测试，调节参数，多次训练，直到精度满足要求为止，实现堆叠串类水果的深度集分级。最终实现堆叠串类水果抓取优先级的准确确定，为并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
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本发明公开了一种自动化仪表控制系统，所述仪表安装前应按设计位号核对其型号、规格及材质，检查仪表外观应完好无损，附件齐全，所述仪表安装前应进行单体试验和校准，所述仪表安装时，其位置不得影响工艺操作，仪表中心距地面高度宜为1.2~1.5米，所述安装在工艺管道的仪表或测量元件，宜在工艺管道吹扫后，压力试验前安装，仪表标定流向应与被测介质流向一致，所述仪表设备上的接线盒、进线孔的引入口不应向上，所述仪表设备标志牌上的文字及端子编号等应书写或打印正确、清楚；本发明的仪表表精确度高，抗干扰力好，提升了仪表性能。
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本发明一种镍基高温合金涡轮支撑座氩弧焊修复方法，包括以下步骤：S1、选择与支撑座材料成分一致的镍基高温合金焊丝；S2、修复前表面清理；S3、先用铝箔纸在支撑座上贴成一个保护罩，再用气管一直往里充氩气，将焊缝背面置于一个密闭的氩气保护环境中，然后再将贴好铝箔的支撑座安装在专门的防变形工装中；S4、氩弧焊修复，将缺口位置全部焊满，目视检查完全焊满，无咬边和凹坑现象，补焊分多次完成，直至补焊结束；S5、焊后热处理；S6、打磨加工；S7、无损检测。本发明降低了发动机涡轮支撑座的使用和维修成本，修复部位无裂纹缺陷。
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本发明公开了一种QR模糊鉴别分析的生菜近红外光谱分类方法，首先获取待分类生菜样本的近红外线光谱数据；对生菜的近红外线光谱数据进行预处理，消除散射影响；对S2中预处理后的近红外线光谱数据进行降维处理，并将降维处理后的近红外线光谱数据划分为生菜样本训练集和生菜样本测试集；采用QR模糊鉴别分析方法提取出降维处理后的近红外线光谱数据的鉴别信息；基于p范数距离测度的模糊聚类方法对测试样本进行分类。本发明的分类方法通过QR模糊鉴别分析提取生菜近红外线光谱的分类信息数据，再用QR分解方法使特征空间正交化，消除投影空间中特征向量之间的相关性，降低模糊聚类对噪声数据的敏感性；实现对生菜的快速、准确、无损的安全检测。
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本实用新型公开了一种超声导波发生器，包括夹具体、紧固螺钉、刚玉垫片和振源，夹具体包括垂直底板、上侧板和下侧板，上侧板和下侧板之间构成叉口，垂直底板中心设有窗口。振源为巨磁致伸缩材料制成的芯棒，芯棒一端浸有绝缘漆并绕有线圈，夹具体的叉口插在被检管道端头的管壁上下侧，绕有线圈的芯棒一端穿出窗口，芯棒另一端贴合在被检管道的端头上侧，紧固螺钉下端拧入夹具体的上侧板，依次通过垫片和芯棒一端压在被检管道的端头上。本实用新型工作频率范围大，信号幅值高，分辨率高，缺陷定位精确，在无损检测领域具有广阔的应用前景。
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本发明提供了一种利用电生理信号快速表征植物昼夜节律的装置及方法，属于植物生物物理信息检测领域。本发明利用两电极板将待测植物叶片夹住，测定不同植物叶片电生理参数，以正弦函数拟合植物电生理信号随时间的变化关系，建立植物叶片电生理信号随时间周期性变化动态模型，根据模型的变化规律获取待测植物叶片电生理信号的昼夜节律，通过模型中的各参数值表征待测植物基于不同电生理信号的植物昼夜节律特征。本发明能便捷、无损、精确在线测定基于电生理信号的植物昼夜节律，测定结果可量化，不同批次具有可比性，为揭示植物昼夜节律及其发生规律提供科学依据。
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本发明提供一种超声专业字典的构造和使用方法，包括超声专业字典的构造以及利用所构建的超声专业字典对脉冲超声信号进行稀疏分解，通过使用超声专业字典，可以快速得到超声信号的最简洁表达。字典中原子类的选择充分考虑了脉冲超声信号与原子类的几何结构相似性，其参数设置、离散化、搜索路径、匹配准则、寻优准则及判断准则均经过对脉冲超声信号的预训练得到，该字典还具有学习功能，可以根据实际使用情况，进行原子库更新。本发明的技术方案可极大改变目前超声信号稀疏分解时计算复杂度高、时间贪婪性及分解稳定性差的弊端，为可用于医学超声检测与成像领域、工农业超声无损检测领域和超声通讯领域的应用提供支撑。
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本发明公开了一种自适应聚类的生菜品种鉴别方法，包括：步骤1、生菜样本光谱的采集：用光谱仪采集不同品种的生菜样本，获取生菜样本的漫反射光谱；步骤2、光谱的降维处理：采用主成分分析方法(PCA)将生菜样本光谱的维数降低；步骤3、进行生菜光谱的模糊C均值聚类，得到模糊隶属度以及聚类中心；步骤4、计算自适应聚类方法的参数λ；步骤5、采用自适应聚类方法进行生菜品种的鉴别。本发明采用无损检测技术，无需学习样本，具有检测速度快，鉴别准确率高等优点，可对多个品种的生菜进行准确鉴别。特别是在聚类包含噪声数据的生菜光谱数据方面优于模糊C均值聚类，在聚类性能上要优于现有的模糊C均值聚类。
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本发明一种基于风味分析的马铃薯全粉快速鉴别方法，属于马铃薯主食化原料品质安全检测领域，提出基于顶空固相微萃取技术结合气‑质联用法对马铃薯生全粉风味组分进行定性分析，构建嗅觉智能检测系统。通过对样品的传感响应信号采集和提取分析，应用模式识别方法建立马铃薯生全粉的判别模型。本发明以不同加工温度的马铃薯全粉的风味特性分析为依据，基于智能感官技术，模拟人类嗅觉对不同加工条件的脱水马铃薯原料进行智能判别。本发明为马铃薯全粉的加工和质量调控提供了一种快速、无损、较为准确的方法，可应用于马铃薯主食化生产的原料采购、加工、贮藏等多个环节，为马铃薯主食化产品的品质保障提供理论依据。
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本发明公开了一种具有复合材树脂环纤粉玻塑制品的制备工艺，制品包括以下组分：塑料，助剂，其余为树脂环纤粉；该制备工艺步骤：（1）将不带元器件的废旧电子线路板粉碎，将粒料经过空气和静电分离，提取得到树脂环纤粉；（2）将树脂环纤粉等离子处理；（3）将树脂环纤粉粒料送至混炼装置，并向混炼装置中加入塑料及助剂进行混合，混合后干燥，然后造粒；（4）将所造粒料在电烘箱中预热，然后注入金属模具，挤压成型，再保压，然后脱模卸件得到制品；（5）对制品热处理；6）对热处理后的制品修整，并进行无损检测，检测入库；本发明制备工艺简单易行，充分利用了电子工业废弃物，有效回收利用了树脂环纤粉，绿色无污染，成本低廉。
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本发明涉及一种小型水果内部品质智能分级设备，包括外壳体、上料口、漫反射激光传感器、输送装置，包含电动机，主动带轮，从动带轮，同步皮带，链条及链条上的轮辊、近红外光谱检测装置，装置内安装有光谱仪、光纤、光纤准直镜、卤素灯光源、隔热板及散热风扇、分级装置，由空气压缩机，软管，电磁阀，气动接头构成、果箱、上位机电脑，安装有分级程序软件、下位机工控机，其控制面板可对设备进行相关控制和参数设置，光谱仪通过数据线与上位机电脑通信，上位机通过串口线与工控机通信。本发明基于近红外光谱技术，相较于传统依靠外部品质的分级设备，分级快速无损，精度高，重复性好，稳定性强，可实现水果内部品质的快速智能检测分级。
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本发明涉及一种缺陷量化参数估计方法，主要针对材料或结构体内部缺陷，提出一种利用脉冲超声回波进行缺陷参数估计的简明方法。该方法主要特点是采集数据量非常少，超声回波模型简单方便，可由三角形模型确定。利用采集到的少量回波信号数据估计得到与缺陷量化参数相关的波达时刻、回波最大峰值、回波上升速率和下降速率、回波宽度及带宽。可用于无损检测与评估领域中缺陷检测与参数量化等场合。
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本发明公开了一种植物油的分类方法，采用气相‑离子迁移联用技术对不同种类植物油中的挥发性有机化合物进行检测，并以该信息作为分类依据。本发明采用不同保留时间下对应的离子迁移时间和离子强度表征不同植物油的特征信息，包括，三维谱图的采集；谱图特征区域的选取；数据的预处理；化学计量数据分析，从而将样品进行分类。本发明方法可以将气相‑离子迁移联用技术广泛应用于含复杂体系的食品与农产品的品质快速分析领域，分析时间短，高分辨率和高灵敏度，无损检测，可应用于植物油的分类。
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本发明公开了一种混合模糊C均值聚类的苹果品种分类方法，采集苹果样本的近红外光谱；针对不同品种的苹果样本，用近红外光谱仪采集苹果样本的傅里叶近红外漫反射光谱信息，将光谱信息存储在计算机里；对苹果近红外光谱进行降维处理；将苹果样本近红外光谱采用主成分分析方法(PCA)进行压缩降维处理；用混合模糊C均值聚类方法对苹果品种进行分类处理，根据混合模糊C均值聚类方法得到模糊隶属度，对苹果品种进行分类。能够有效实现对苹果检测速度快，分类准确率高，不造成损坏，提高分类苹果品种分类的准确率，且采用近红外光谱技术实现无损检测。
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本发明公开了一种模糊簇间分离聚类的茶叶品种分类方法，包括步骤如下：S1茶叶样本的傅里叶近红外光谱采集；S2用多元散射校正进行茶叶样本近红外光谱的预处理；S3用主成分分析实现近红外光谱降维处理；S4用线性判别分析实现近红外光谱数据的鉴别信息提取；S5用一种模糊簇间分离聚类进行茶叶品种分类。本发明解决了用传统模糊簇间分离聚类处理复杂数据结构时聚类效果不理想问题。本发明具有检测速度快，无损检测，能处理复杂光谱数据，茶叶品种分类准确率高等优点。
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本发明公开了一种荧光光谱信息的提取方法。传统二维相关分析是靠分析人员的经验进行不同物质的识别，本发明方法主要解决的问题是如何将传统的感性认识上升到理性的准确的定量表达。本发明采用相关图上的特定等高线所围成的面积来探讨评价物质信息的最佳表征参数科学表达方法，包括以下步骤：步骤一，动态光谱的采集；步骤二，光谱的预处理；步骤三，同步等高线图谱的绘制；步骤四，等高线图谱的面积计算，从而将图谱量化处理。本发明方法可以将二维相关荧光光谱分析技术广泛应用于含复杂体系的食品与农产品的品质快速分析领域，检测成本低，分析时间短，检测无损。
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