CN105890760A - 一种识别物体分子光谱的智能移动终端及其使用方法 - Google Patents
一种识别物体分子光谱的智能移动终端及其使用方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105890760A CN105890760A CN201610313486.3A CN201610313486A CN105890760A CN 105890760 A CN105890760 A CN 105890760A CN 201610313486 A CN201610313486 A CN 201610313486A CN 105890760 A CN105890760 A CN 105890760A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spectrum
- mobile terminal
- intelligent mobile
- near infrared
- testee
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 89
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 claims description 16
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 241001339245 Callirhoe digitata Species 0.000 description 2
- 235000002259 Callirhoe involucrata Nutrition 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 2
- 235000020095 red wine Nutrition 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2803—Investigating the spectrum using photoelectric array detector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种识别物体分子光谱的智能移动终端,所述智能移动终端包括:近红外光发射模块、近红外光接收模块、近红外光谱计算模块、近红外光谱数据库检索识别模块和显示模块;本发明还公开了所述智能移动终端的使用方法。本发明的智能移动终端,具备基本的通信和网络连接功能,同时本智能移动终端能够识别物体的人眼不可见的近红外光谱信息,能够对物体进行成分识别获得相关物质的成份、含量信息。所述智能移动终端还能够显示被测物体的保质信息、真伪信息、医疗健康数据。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能移动终端,具体涉及一种识别物体分子光谱的智能移动终端及其使用方法。
背景技术
随着智能设备技术的不断进步,智能终端不仅可以满足人们正常的通信和网络连接需求,还可以利用其计算功能、存储功能、摄影功能、显示功能、互联网协同功能等等进行满足人们所需要的功能扩展,丰富人类的生活。传统的智能终端集成的光电传感器以摄像头为代表,可以实现普通数码相机的拍照和摄影功能,所处理的是和物体相关的可见光信息,可以实现对物体外形的识别。本发明提出了一种可以识别物体的人眼不可见的近红外光谱信息,从而进一步可以对物体的本质进行识别的智能终端。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足,提供一种识别物体分子光谱的智能移动终端。
考虑到现有技术的上述问题,根据本发明公开的一个方面,本发明采用以下技术方案:
一种识别物体分子光谱的智能移动终端,包括智能移动终端本体,所述智能移动终端本体上设有分子光谱传感器,所述分子光谱传感器包括:近红外光发射模块,用于发射短波近红外光照射物体;近红外光接收模块,用于接收经过物体吸收后的短波近红外光;所述智能移动终端本体上还设有:近红外光谱计算模块,用于计算短波近红外光谱;近红外光谱数据库检索识别模块,用于识别被测物体吸收后的短波近红外光谱;显示模块,用于显示短波近红外光谱曲线和被测物体的分析结果。
为了更好地实现本发明,进一步的技术方案是:
根据本发明的一个实施方案,所述分子光谱传感器设置在所述智能移动终端本体的背面、正面或侧面。
更进一步的技术方案:所述近红外光发射模块为发光二极管。
更进一步的技术方案:所述近红外光发射模块发射的短波近红外光的波长为300~3000nm。
更进一步的技术方案:所述近红外光接收模块包括对近红外光敏感的二极管、光谱分光器件和增强光谱信号接收的光学部件。
本发明还提供一种识别物体分子光谱的智能移动终端的使用方法,所述智能移动终端的使用方法包括以下步骤:
首先,将智能移动终端上的分子光谱传感器对准被测物体,所述分子光谱传感器的近红外光发射模块发射短波近红外光照射被测物体,然后,分子光谱传感器的近红外光接收模块接收经过被测物体吸收后的短波近红外光,此时,近红外光谱数据库检索识别模块识别近红外光接收模块接收的短波近红外光并形成第一初始光谱信号,所述第一初始光谱信号传达到近红外光谱计算模块,近红外光谱计算模块对所述第一初始光谱信号进行滤波、校准,形成第一校准光谱信号,近红外光谱计算模块将所述第一校准光谱信号传达到识别模型数据库,所述第一校准光谱信号经过和识别模型数据库比对得出被测物体的信息和短波近红外光谱曲线,最后,被测物体的信息和短波近红外光谱曲线返回到智能移动终端的显示模块。
为了更好地实现本方法,进一步的技术方案是:
根据本发明的一个实施方案,所述识别模型数据库需要经过以下步骤而建立:
首先,将智能移动终端上的分子光谱传感器对准被测物体,所述分子光谱传感器的近红外光发射模块发射短波近红外光照射被测物体,然后,分子光谱传感器的近红外光接收模块接收经过被测物体吸收后的短波近红外光,此时,近红外光谱数据库检索识别模块识别近红外光接收模块接收的短波近红外光并形成第二初始光谱信号,所述第二初始光谱信号传送至服务器,服务器对第二初始光谱信号进行降噪、滤波、校准,形成第二校准光谱信号,此时,得到被测物体的短波近红外光谱的样本数据,所述识别模型数据库为各被测物体的短波近红外光谱的样本数据的集合。
更进一步的技术方案:所述服务器上存储有各被测物体的标准短波近红外光谱数据。
与现有技术相比,本发明的有益效果之一是:
本发明的智能移动终端,具备基本的通信和网络连接功能,同时本智能移动终端能够识别物体的人眼不可见的近红外光谱信息,能够进行成分识别获得相关物质的成份、含量信息。
附图说明
为了更清楚的说明本申请文件实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术的描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅是对本申请文件中一些实施例的参考,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的情况下,还可以根据这些附图得到其它的附图。
图1为分子光谱传感器集成在智能移动终端背面的示意图。
图2为分子光谱传感器集成在智能移动终端正面的示意图。
图3为分子光谱传感器集成在智能移动终端侧面的示意图。
图4为本智能移动终端使用的工作流程图。
图5为本智能移动终端的识别模型数据库建立的工作流程图。
图6为使用本智能移动终端识别固体物质信息的图示。
图7为使用本智能移动终端识别液体物质信息的图示。
图8为使用本智能移动终端识别气体物质信息的图示。
图9为使用本智能移动终端识别被测物体含量信息的用户界面图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示,是本智能移动终端的一种实施方式,分子光谱传感器107集成在智能移动终端本体101的背部,位于智能移动终端的背部摄像头104旁边。分子光谱传感器包括近红外光发射模块103和近红外光接收模块102,其中,近红外光发射模块103为高能量的发光二极管,发射的短波近红外光的波长在300nm~3000nm之间,近红外光接收模块102包括对近红外光敏感的二极管面阵列(CMOS)、光谱分光器件和增强光谱信号接收的光学部件。
实施例2
如图2所示,是本智能移动终端的另一种实施方式,分子光谱传感器107集成在智能移动终端本体101的正面,位于智能移动终端的显示屏106下方,以及主按键105旁边。分子光谱传感器包括近红外光发射模块103和近红外光接收模块102,其中,近红外光发射模块103为高能量的发光二极管,发射的短波近红外光的波长在300nm~3000nm之间,近红外光接收模块102包括对近红外光敏感的二极管线阵列(CCD)、光谱分光器件和增强光谱信号接收的光学部件。
实施例3
如图3所示,是本智能移动终端的另一种实施方式,分子光谱传感器107集成在智能移动终端本体101的侧面,位于智能移动终端显示屏106右侧面,也位于智能移动终端101顶部侧面。分子光谱传感器包括近红外光发射模块103和近红外光接收模块102,其中,近红外光发射模块103为高能量的发光二极管,发射的短波近红外光的波长在300nm~3000nm之间,近红外光接收模块102包括对近红外光敏感的单点器件、光谱分光器件和增强光谱信号接收的光学部件。
实施例4
如图4所示,为本智能移动终端使用的工作流程图,开启智能移动终端,打开应用程序,将分子光谱传感器对准被测物体,分子光谱传感器发射短波近红外光照射被测物体,分子光谱传感器接收反射光谱形成的初始光谱信号,传送初始光谱信号到近红外光谱计算模块,近红外光谱计算模块对反射光谱进行降噪、滤波、校准,形成标准光谱信号,近红外光谱计算模块传递校准光谱信号到识别模型数据库,校准光谱信号经过和识别模型数据库比对得出被测物体信息,被测物体信息和光谱信号返回到终端的显示模块。
如图5所示,为本智能移动终端的识别模型数据库建立的工作流程图,开启智能移动终端,打开应用程序,将分子光谱传感器对准被测物体,分子光谱传感器发射近红外光照射被测物体,分子光谱传感器接收反射光谱形成的初始光谱信号,传送初始光谱信号到服务器,服务器对初始光谱信号进行降噪、滤波、校准,形成标准光谱信号,得到被测物体的短波近红外光谱的样本数据,根据被测物体的短波近红外光谱样本数据建立识别模型数据库。
实施例5
如图6所示,是本智能移动终端的一种使用方法,用户使用智能移动终端101接近被测物体,被测物体是固态物体,在本实施例中是一只苹果301,近红外光发射模块103发射近红外光照射在苹果上,近红外光在苹果表面反射吸收,以及在苹果表面下一定深度内穿透吸收后,形成反射近红外光被近红外光接收模块102接收,从而获得苹果的近红外光谱信号。
实施例6
如图7所示,是本智能移动终端的一种使用方法,用户使用智能移动终端101接近被测物体,被测物体是液态物体,在本实施例中是一杯红酒302,近红外光发射模块103发射近红外光照射在红酒杯上,近红外光在红酒杯内部形成一定深度内穿透吸收后,形成反射近红外光被近红外光接收模块102接收,从而获得红酒的近红外光谱信号。
实施例7
如图8所示,是本智能移动终端的一种使用方法,用户使用智能移动终端101接近被测物体,被测物体是气态物体,在本实施例中是密封储存在气体瓶中的气体303,近红外光发射模块103发射近红外光照射气瓶,近红外光在气瓶内部形成一定深度内穿透吸收后,形成反射近红外光被近红外光接收模块102接收,从而获得气瓶内气体的近红外光谱信号。
本智能移动终端能够通过如图9所示的界面来显示被测物体的主成份含量信息、被测物体的真伪信息、被测物体的商品信息、被测物体的质保信息以及被测物体的医疗健康信息等。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分相互参见即可。
除上述以外,还需要说明的是,在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”等,指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一个实施例。进一步来说,结合任一实施例描述一个具体特征、结构或者特点时,所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的范围内。
尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述,但是,应该理解,本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式,这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说,在本申请公开和权利要求的范围内,可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外,对于本领域技术人员来说,其他的用途也将是明显的。
Claims (8)
1.一种识别物体分子光谱的智能移动终端,包括智能移动终端本体,其特征在于,所述智能移动终端本体上设有分子光谱传感器,所述分子光谱传感器包括:近红外光发射模块,用于发射短波近红外光照射物体;近红外光接收模块,用于接收经过物体吸收后的短波近红外光;所述智能移动终端本体上还设有:近红外光谱计算模块,用于计算短波近红外光谱;近红外光谱数据库检索识别模块,用于识别被测物体吸收后的短波近红外光谱;显示模块,用于显示短波近红外光谱曲线和被测物体的分析结果。
2.根据权利要求1所述的识别物体分子光谱的智能移动终端,其特征在于:所述分子光谱传感器设置在所述智能移动终端本体的背面、正面或侧面。
3.根据权利要求1所述的识别物体分子光谱的智能移动终端,其特征在于:所述近红外光发射模块为发光二极管。
4.根据权利要求1所述的识别物体分子光谱的智能移动终端,其特征在于:所述近红外光发射模块发射的短波近红外光的波长为300~3000nm。
5.根据权利要求1所述的识别物体分子光谱的智能移动终端,其特征在于:所述近红外光接收模块包括对近红外光敏感的二极管、光谱分光器件和增强光谱信号接收的光学部件。
6.根据权利要求1至5任一项所述的识别物体分子光谱的智能移动终端的使用方法,其特征在于,所述智能移动终端的使用方法包括以下步骤:
首先,将智能移动终端上的分子光谱传感器对准被测物体,所述分子光谱传感器的近红外光发射模块发射短波近红外光照射被测物体,然后,分子光谱传感器的近红外光接收模块接收经过被测物体吸收后的短波近红外光,此时,近红外光谱数据库检索识别模块识别近红外光接收模块接收的短波近红外光并形成第一初始光谱信号,所述第一初始光谱信号传达到近红外光谱计算模块,近红外光谱计算模块对所述第一初始光谱信号进行滤波、校准,形成第一校准光谱信号,近红外光谱计算模块将所述第一校准光谱信号传达到识别模型数据库,所述第一校准光谱信号经过和识别模型数据库比对得出被测物体的信息和短波近红外光谱曲线,最后,被测物体的信息和短波近红外光谱曲线返回到智能移动终端的显示模块。
7.根据权利要求6所述的识别物体分子光谱的智能移动终端的使用方法,其特征在于:所述识别模型数据库需要经过以下步骤而建立:
首先,将智能移动终端上的分子光谱传感器对准被测物体,所述分子光谱传感器的近红外光发射模块发射短波近红外光照射被测物体,然后,分子光谱传感器的近红外光接收模块接收经过被测物体吸收后的短波近红外光,此时,近红外光谱数据库检索识别模块识别近红外光接收模块接收的短波近红外光并形成第二初始光谱信号,所述第二初始光谱信号传送至服务器,服务器对第二初始光谱信号进行降噪、滤波、校准,形成第二校准光谱信号,此时,得到被测物体的短波近红外光谱的样本数据,所述识别模型数据库为各被测物体的短波近红外光谱的样本数据的集合。
8.根据权利要求7所述的识别物体分子光谱的智能移动终端的使用方法,其特征在于:所述服务器上存储有各被测物体的标准短波近红外光谱数据。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2016100820565 | 2016-02-05 | ||
CN201610082056 | 2016-02-05 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105890760A true CN105890760A (zh) | 2016-08-24 |
Family
ID=56702979
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610313486.3A Pending CN105890760A (zh) | 2016-02-05 | 2016-05-12 | 一种识别物体分子光谱的智能移动终端及其使用方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105890760A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107607481A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-19 | 维沃移动通信有限公司 | 一种烹饪时间信息的计算方法及移动终端 |
CN107677637A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种肉类的真伪检验方法及移动终端 |
CN107917876A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-04-17 | 太原理工大学 | 基于纳米金‑适配体结构的抗生素检测装置和方法 |
CN109001145A (zh) * | 2018-10-15 | 2018-12-14 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于近红外光谱分析的智能终端外设 |
CN109142279A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-01-04 | 努比亚技术有限公司 | 一种光谱检测方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201034729Y (zh) * | 2007-04-17 | 2008-03-12 | 杭州远方光电信息有限公司 | 一种快速光谱仪 |
WO2015101992A2 (en) * | 2014-01-03 | 2015-07-09 | Verifood, Ltd. | Spectrometry systems, methods, and applications |
CN105092483A (zh) * | 2015-08-05 | 2015-11-25 | 深圳市恒特瑞电子有限公司 | 一种微型光谱仪检测食品安全的方法 |
-
2016
- 2016-05-12 CN CN201610313486.3A patent/CN105890760A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201034729Y (zh) * | 2007-04-17 | 2008-03-12 | 杭州远方光电信息有限公司 | 一种快速光谱仪 |
WO2015101992A2 (en) * | 2014-01-03 | 2015-07-09 | Verifood, Ltd. | Spectrometry systems, methods, and applications |
CN105092483A (zh) * | 2015-08-05 | 2015-11-25 | 深圳市恒特瑞电子有限公司 | 一种微型光谱仪检测食品安全的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
叶华俊等: "《便携式近红外光谱分析仪的研制及应用》", 《光学技术》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107607481A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-19 | 维沃移动通信有限公司 | 一种烹饪时间信息的计算方法及移动终端 |
CN107677637A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-02-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种肉类的真伪检验方法及移动终端 |
CN107917876A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-04-17 | 太原理工大学 | 基于纳米金‑适配体结构的抗生素检测装置和方法 |
CN107917876B (zh) * | 2017-10-16 | 2020-12-22 | 太原理工大学 | 基于纳米金-适配体结构的抗生素检测装置和方法 |
CN109142279A (zh) * | 2018-06-29 | 2019-01-04 | 努比亚技术有限公司 | 一种光谱检测方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
CN109001145A (zh) * | 2018-10-15 | 2018-12-14 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于近红外光谱分析的智能终端外设 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105890760A (zh) | 一种识别物体分子光谱的智能移动终端及其使用方法 | |
CN209168144U (zh) | 指纹识别装置和终端设备 | |
KR101872753B1 (ko) | 지문 식별방법 및 이의 지문 식별장치 | |
CN104490403B (zh) | 基于光谱技术的无创血糖测量系统及其测量方法 | |
CN109313706A (zh) | 指纹识别装置、方法和终端设备 | |
CN101317757B (zh) | 生物信息获取设备及其方法 | |
CN104540275B (zh) | 一种调节现场照明装置的方法、设备及系统 | |
CN103234945B (zh) | 黄曲霉毒素检测及分选装置 | |
CN105372199B (zh) | 一种基于红外漫反射的酒驾遥测系统及遥测方法 | |
CN104318204A (zh) | 指纹成像系统及方法、指纹识别系统、电子设备 | |
CN106291737B (zh) | 一种水下光谱复合成像探测系统及方法 | |
CN106130660B (zh) | 一种无线光通信盲检测接收机的方法 | |
CN204461607U (zh) | 一种手持式光谱仪 | |
CN103530659B (zh) | 结合原始和对称脸人脸图像的人脸识别方法及考勤系统 | |
WO2004075734A3 (en) | DETERMINATION OF pH INCLUDING HEMOGLOBIN CORRECTION | |
CN107064053A (zh) | 基于近红外高光谱技术无损检测杨梅中多酚含量的方法 | |
CN203148850U (zh) | 黄曲霉毒素检测及分选装置 | |
CN101211410A (zh) | 一种多光谱掌纹身份认证方法及其专用采集仪 | |
CN109922722A (zh) | 心率检测的方法、装置和电子设备 | |
CN107844773A (zh) | 一种三维动态智能人脸识别方法及系统 | |
CN206132659U (zh) | 用于检测柑橘表皮缺陷的在线图像采集系统 | |
CN104677842A (zh) | 一种液体识别装置及其液体识别分析方法 | |
CN109520962A (zh) | 一种葡萄酒近红外光谱检测方法 | |
CN106568784A (zh) | 一种用于果蔬表面缺陷在线检测的多光谱成像系统及实现方法 | |
CN111401103A (zh) | 一种个人饮食营养摄入实时收集系统和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160824 |