CN114088653B - 近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 - Google Patents
近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114088653B CN114088653B CN202111178109.0A CN202111178109A CN114088653B CN 114088653 B CN114088653 B CN 114088653B CN 202111178109 A CN202111178109 A CN 202111178109A CN 114088653 B CN114088653 B CN 114088653B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared spectrum
- textile fiber
- near infrared
- data
- fiber sample
- 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.)
- Active
Links
- 239000004753 textile Substances 0.000 title claims abstract description 171
- 239000000835 fiber Substances 0.000 title claims abstract description 170
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 147
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 89
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 21
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 18
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 12
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 8
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 1
- 238000009941 weaving Methods 0.000 claims 1
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- 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)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统。所述近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统包括纺织纤维样品近红外光谱的标定方法，应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法，应用于纺织纤维检测后台网站的纺织纤维样品近红外光谱数据的数据质量控制方法；本发明解决了在纺织纤维样品近红外光谱数据采集标定过程中容易产生漏光，采集数据干扰较大，采集设备误差较大导致的近红外光谱数据质量低的问题，有效提高了采集到数据的质量从而提高纺织纤维样品成分检测准确率。
Description
技术领域
本发明涉及纺织纤维近红外光谱数据标定，纺织纤维成分检测技术领域，特别是涉及纺织纤维近红外光谱数据采集质量控制方法。
背景技术
近红外光谱测定纺织纤维成分方法是一种纺织品领域一种常用的方法。使用近红外光谱测定纺织成分方法对纺织纤维成分进行测定需要采集纺织纤维样品近红外光谱数据。使用近红外光谱测定纺织纤维成分方法进行检测的用户采集到的数据质量好坏将会影响近红外光谱测定纺织纤维成分方法测定的准确率，而用户采集到数据质量不受近红外光谱测定纺织纤维成分方法开发者控制。近红外光谱测定纺织纤维成分方法也有大量的纺织纤维样品近红外光谱数据采集需求，以供开发者开发，而采集到的数据质量好坏影响开发出的近红外光谱测定纺织纤维成分方法测定准确率。
发明内容
本发明的目的是克服了现有技术的问题，提供了近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统以是的采集者在采集以及标定纺织纤维样品近红外光谱数据时能获得高质量的纺织纤维样品近红外光谱数据。
为了达到上述目的，本发明采用以下方案：
近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统，
包括：
S1：纺织纤维样品近红外光谱的标定方法；
S2：应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法；
S3：应用于纺织纤维检测后台网站的纺织纤维样品近红外光谱数据的数据质量控制方法。
S1纺织纤维样品近红外光谱的标定方法进一步包括：
S11：开启基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端并将近红外光谱扫描仪连接到客户端；
S12：在所述的基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端内设置采集数据临时地址，采集数据存放地址，布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期，单匹布样采样次数，采集地点；
S13：使用所述的近红外光谱扫描仪扫描待采集纺织纤维样品；
S14：所述的红外光谱扫描仪将扫描获得的纺织品纤维样品近红外光谱数据传输至所述的基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端；
S15：所述的近红外光谱标定客户端将所述的纺织品纤维样品近红外光谱数据保存于设置的采集数据临时地址路径下并进行扫描漏光检测，如果检测结果为不漏光则将继续之后的检测，如果检测结果为漏光将提示采集者是否重新采集，用户选择重新采集后近红外光谱标定客户端将删除本次扫描数据，用户选择不重新采集则将继续之后的检测，漏光数据判定方法可以用数学公式表示为：
max(wave)<0.1
近红外光谱反射率谱最大值小于则判定为扫描漏光数据；
S16：所述的近红外光谱标定客户端对所述的纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行处理以减少随机噪声对纺织品纤维样品近红外光谱数据的影响，Savitzky-Gloary平滑降噪算法的计算方法可以用公式表示为：
将平滑后的纺织纤维样品近红外光谱数据与原数据进行比较，如果标准差大于则判定数据噪声过多，质量过差，所述的近红外光谱标定客户端将会提示采集者是否重新采集，用户选择重新采集后近红外光谱标定客户端将删除本次扫描数据，用户选择不重新采集则将会保留数据，如果标准差小于则判定数据质量合格将会保留平滑后的数据以及未经平滑的原数据；
S17：所述的近红外光谱标定客户端将会实时扫描采集数据临时地址路径下文件，当路径下保留的纺织纤维样品近红外光谱数据达到设置的单匹布样采样次数，近红外光谱标定客户端将会提示采集者该样品是否已完成采集，如果采集者选择完成，近红外光谱标定客户端将会在采集数据存放地址路径下建立一个新文件夹并将按照设置的布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期，单匹布样采样次数，采集地点对文件夹进行命名以标定数据，将采集数据临时地址路径下保留的近红外光谱数据移动到所述的文件夹路径下，如果用户选择否则不会进行转移操作，采集者可以手动对数据进行转移；
S18：采集者完成所有纺织纤维样品的采集后将存放于采集数据存放地址路径下的所有纺织纤维样品数据文件通过纺织纤维检测后台网站上传。
S2应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法进一步包括：
S21：开启基于手机的应用纺织纤维检测客户端，使用蓝牙连接近红外光谱扫描仪，并使用近红外光谱扫描仪扫描待检测纺织纤维样品，近红外光谱扫描仪将扫描获得的纺织纤维样品近红外光谱数据传输至纺织纤维检测客户端；
S22：纺织纤维检测客户端检测纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光，检测判定方法与S15所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光检测判定方法一致，如果检测结果为漏光则将会提示用户重新进行扫描，如果检测结果为不漏光将会继续进行之后检测；
S23：纺织纤维检测客户端使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法对纺织纤维样品近红外光谱数据进行平滑，平滑算法与S16所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行平滑算法一致，并对平滑后结果与原数据进行比较判定纺织纤维样品近红外光谱数据否噪声过大质量不达标，判定方法与S16所述的红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据平滑后判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标方法一致，如果判定结果为噪声过大质量不达标则将会提示用户进行重新扫描，若果判定结果为质量合格将会进行下一步；
S24：纺织纤维检测客户端将平滑后且质量合格的纺织纤维样品近红外光谱数据上传至纺织纤维检测客户端后台进行分析；S25：纺织纤维检测客户端后台使用预设定好的深度神经网络模型算法对接收到的数据进行分析并预测纺织纤维样品内含有何种纺织纤维成分以及各成分之间的比例，并将结果传输至纺织纤维检测客户端；
S26：纺织纤维检测客户端将结果显示给用户。
S3应用于纺织纤维检测后台网站的纺织纤维样品近红外光谱数据的数据质量控制方法进一步包括：
S31：纺织纤维检测后台网站主要功能为接收采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据并储存；
S32：纺织纤维检测后台网站对于接收到并存储的采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据进行是否漏光进行检测以避免采集者将未经检测的纺织纤维样品近红外光谱数据上传，检测方法与S15所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光检测判定方法一致；
S33：纺织纤维检测后台网站对于接收到并存储的采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行平滑降噪以避免采集者将未经Savitzky-Gloary平滑降噪算法平滑降噪的纺织纤维样品近红外光谱数据上传，平滑降噪算法与S16所述的Savitzky-Gloary平滑降噪算法一致，平滑后的数据将与原数据进行比较判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标，判定方法与S16所述的红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据平滑后判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标方法一致；
S34：纺织纤维检测后台网站对于存储的纺织纤维样品近红外光谱数据将会显示该样品标定的名字是否漏光以及噪声过大质量不达标，对于漏光或者噪声过大质量不达标的纺织纤维样品近红外光谱数据，根据标定的名字可以获得布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期的信息，、采集者可以对该样品进行重新采集并上传。
与现有的技术相比，本发明具有如下优点：对于采集或者标定的纺织纤维样品近红外光谱数据能及时在采集或者标定时实时检测控制数据的质量，避免漏光噪声过大的问题，对于已经存储的纺织纤维样品近红外光谱数据能够进行再次检测，对于质量不达标的数据能够及时溯源重新采集或者标定。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
图1是本发明的近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统流程结构示意图。
图2是本发明的基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端界面。
图3是本发明的基于手机的应用纺织纤维检测客户端界面。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
具体实施例1如图1所示，近红外光谱扫描仪扫描待待标定的纺织纤维样品后将纺织纤维光谱数据传输至基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端，图2为基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端界面。在近红外光谱客户端设定好参数后，近红外光谱客户端将会对纺织纤维光谱数据进行数据漏光检测，在数据漏光检测完成后客户端将会对纺织纤维光谱数据进行降噪平滑以及数据质量检测，当数据质量检测合格后，纺织纤维光谱数据标定者将会将数据上传至纺织纤维检测后台网站。
具体实施例2如图1所示，近红外光谱扫描仪扫描待检测的纺织纤维样品后将纺织纤维光谱数据传输至基于手机的应用纺织纤维检测客户端，图3为基于手机的应用纺织纤维检测客户端界面。基于手机的应用纺织纤维检测客户端将会对纺织纤维光谱数据进行数据漏光检测，在数据漏光检测完成后客户端将会对纺织纤维光谱数据进行降噪平滑以及数据质量检测，当数据质量检测合格后，纺织纤维光谱数据被上传至纺织纤维检测客户端后台进行分析预测纺织纤维的成分，得到的结果将会反馈给用户。
具体实施例3如图1所示，纺织纤维检测后台网站将会对接收到并存储的数据再次进行数据漏光检测，数据漏光检测后将再次进行平滑降噪和数据质量检测，如果检测不合格使用者可以根据纺织纤维检测后台网站提供的纺织纤维样品标定名溯源进行重新采集标定。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术具体原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。
Claims (1)
1.一种应用于纺织纤维检测系统的近红外光谱的标定方法，其特征在于，包括：
S1：纺织纤维样品近红外光谱的标定方法；
S2：应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法；
S3：应用于纺织纤维检测后台网站的纺织纤维样品近红外光谱数据的数据质量控制方法，
所述的S1纺织纤维样品近红外光谱的标定方法进一步包括：
S11：开启基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端并将近红外光谱扫描仪连接到客户端；
S12：在所述的基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端内设置采集数据临时地址，采集数据存放地址，布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期，单匹布样采样次数，采集地点；
S13：使用所述的近红外光谱扫描仪扫描待采集纺织纤维样品；
S14：所述的红外光谱扫描仪将扫描获得的纺织品纤维样品近红外光谱数据传输至所述的基于Windows系统的纺织品纤维样品近红外光谱标定客户端；
S15：所述的近红外光谱标定客户端将所述的纺织品纤维样品近红外光谱数据保存于设置的采集数据临时地址路径下并进行扫描漏光检测，如果检测结果为不漏光则将继续之后的检测，如果检测结果为漏光将提示采集者是否重新采集，用户选择重新采集后近红外光谱标定客户端将删除本次扫描数据，用户选择不重新采集则将继续之后的检测，漏光数据判定方法可以用数学公式表示为：max(wave)＜0.1
近红外光谱反射率谱最大值小于则判定为扫描漏光数据；
S16：所述的近红外光谱标定客户端对所述的纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行处理以减少随机噪声对纺织品纤维样品近红外光谱数据的影响，
Savitzky-Gloary平滑降噪算法的计算方法可以用公式表示为：
将平滑后的纺织纤维样品近红外光谱数据与原数据进行比较，如果标准差大于则判定数据噪声过多，质量过差，所述的近红外光谱标定客户端将会提示采集者是否重新采集，用户选择重新采集后近红外光谱标定客户端将删除本次扫描数据，用户选择不重新采集则将会保留数据，如果标准差小于则判定数据质量合格将会保留平滑后的数据以及未经平滑的原数据；
S17：所述的近红外光谱标定客户端将会实时扫描采集数据临时地址路径下文件，当路径下保留的纺织纤维样品近红外光谱数据达到设置的单匹布样采样次数，近红外光谱标定客户端将会提示采集者该样品是否已完成采集，如果采集者选择完成，近红外光谱标定客户端将会在采集数据存放地址路径下建立一个新文件夹并将按照设置的布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期，单匹布样采样次数，采集地点对文件夹进行命名以标定数据，将采集数据临时地址路径下保留的近红外光谱数据移动到文件夹路径下，如果用户选择否则不会进行转移操作，采集者可以手动对数据进行转移；
S18：采集者完成所有纺织纤维样品的采集后将存放于采集数据存放地址路径下的所有纺织纤维样品数据文件通过纺织纤维检测后台网站上传，
所述的S2应用于纺织纤维检测客户端的纺织纤维样品近红外光谱数据的方法进一步包括：
S21：开启基于手机的应用纺织纤维检测客户端，使用蓝牙连接近红外光谱扫描仪，并使用近红外光谱扫描仪扫描待检测纺织纤维样品，近红外光谱扫描仪将扫描获得的纺织纤维样品近红外光谱数据传输至纺织纤维检测客户端；
S22：纺织纤维检测客户端检测纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光，检测判定方法与S15所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光检测判定方法一致，如果检测结果为漏光则将会提示用户重新进行扫描，如果检测结果为不漏光将会继续进行之后检测；
S23：纺织纤维检测客户端使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法对纺织纤维样品近红外光谱数据进行平滑，平滑算法与S16所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行平滑算法一致，并对平滑后结果与原数据进行比较判定纺织纤维样品近红外光谱数据否噪声过大质量不达标，判定方法与S16所述的红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据平滑后判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标方法一致，如果判定结果为噪声过大质量不达标则将会提示用户进行重新扫描，若果判定结果为质量合格将会进行下一步；
S24：纺织纤维检测客户端将平滑后且质量合格的纺织纤维样品近红外光谱数据上传至纺织纤维检测客户端后台进行分析；
S25：纺织纤维检测客户端后台使用预设定好的深度神经网络模型算法对接收到的数据进行分析并预测纺织纤维样品内含有何种纺织纤维成分以及各成分之间的比例，并将结果传输至纺织纤维检测客户端；
S26：纺织纤维检测客户端将结果显示给用户，
所述的S3应用于纺织纤维检测后台网站的纺织纤维样品近红外光谱数据的数据质量控制方法进一步包括：
S31：纺织纤维检测后台网站主要功能为接收采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据并储存；
S32：纺织纤维检测后台网站对于接收到并存储的采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据进行是否漏光进行检测以避免采集者将未经检测的纺织纤维样品近红外光谱数据上传，检测方法与S15所述的近红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据是否漏光检测判定方法一致；
S33：纺织纤维检测后台网站对于接收到并存储的采集者上传的纺织纤维样品近红外光谱数据使用Savitzky-Gloary平滑降噪算法进行平滑降噪以避免采集者将未经Savitzky-Gloary平滑降噪算法平滑降噪的纺织纤维样品近红外光谱数据上传，平滑降噪算法与S16所述的Savitzky-Gloary平滑降噪算法一致，平滑后的数据将与原数据进行比较判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标，判定方法与S16所述的红外光谱标定客户端对纺织纤维样品近红外光谱数据平滑后判定纺织纤维样品近红外光谱数据是否噪声过大质量不达标方法一致；
S34：纺织纤维检测后台网站对于存储的纺织纤维样品数据将会显示该样品标定的名字是否漏光以及噪声过大质量不达标，对于漏光或者噪声过大质量不达标的纺织纤维样品数据，根据标定的名字可以获得布匹编号和成分，采集设备编号，采集员姓名，布样所用织法，采集日期的信息，采集者可以对该样品进行重新采集并上传。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111178109.0A CN114088653B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111178109.0A CN114088653B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114088653A CN114088653A (zh) | 2022-02-25 |
| CN114088653B true CN114088653B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=80296646
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111178109.0A Active CN114088653B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114088653B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102564966A (zh) * | 2012-02-03 | 2012-07-11 | 江西出入境检验检疫局检验检疫综合技术中心 | 纺织品成分的近红外光谱快速无损检测方法 |
| CN108267414A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-10 | 中山出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 纺织品纤维含量的近红外光谱分析方法 |
| CA3095410A1 (en) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | Perkinelmer Health Sciences, Inc. | Systems and methods for 3d reconstruction of anatomical organs and inclusions using short-wave infrared (swir) projection tomography |
| CN111751318A (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-09 | 因斯派克托里奥股份有限公司 | 使用光谱测量进行织物验证 |
-
2021
- 2021-10-09 CN CN202111178109.0A patent/CN114088653B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102564966A (zh) * | 2012-02-03 | 2012-07-11 | 江西出入境检验检疫局检验检疫综合技术中心 | 纺织品成分的近红外光谱快速无损检测方法 |
| CN108267414A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-10 | 中山出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 纺织品纤维含量的近红外光谱分析方法 |
| CA3095410A1 (en) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | Perkinelmer Health Sciences, Inc. | Systems and methods for 3d reconstruction of anatomical organs and inclusions using short-wave infrared (swir) projection tomography |
| CN111751318A (zh) * | 2019-03-29 | 2020-10-09 | 因斯派克托里奥股份有限公司 | 使用光谱测量进行织物验证 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114088653A (zh) | 2022-02-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104897607B (zh) | 便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法和系统 | |
| CN109711655B (zh) | 双录质检方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN109060822B (zh) | 长脉冲红外无损检测序列图像处理方法与系统 | |
| RU2368931C2 (ru) | Способ для управления качеством промышленных процессов, в частности лазерных сварочных процессов | |
| FR2962568A1 (fr) | Procede de controle de la qualite d'une soudure | |
| CN110514392B (zh) | 基于广角镜头和图像畸变校正的温度变形测量系统及方法 | |
| CN113189121B (zh) | 一种自适应时域门的吸波材料反射率动态测试方法 | |
| CN114088653B (zh) | 近红外光谱的标定方法及其应用纺织纤维检测系统 | |
| CN111537469A (zh) | 一种基于近红外技术的苹果品质快速无损检测方法 | |
| US20130262008A1 (en) | Measurement of light-absorption qualities in the visible spectrum using a camera | |
| KR100821994B1 (ko) | 카메라모듈의 포커싱 장치 및 포커싱 방법 | |
| CN113030011A (zh) | 水果糖度快速无损检测方法及检测系统 | |
| CN117058106A (zh) | 基于随机森林的柔性玻璃平面度及表面缺陷的测量方法 | |
| CN1739905A (zh) | 一种非接触式激光焊接热循环的测量方法 | |
| JPH09311107A (ja) | ボア内壁面欠陥検査装置 | |
| CN114970639B (zh) | 一种开放空间外界环境的气体闪烁噪声消除方法 | |
| CN113671012B (zh) | 一种适用于现场快速检测的电化学分析灵敏度自调节方法 | |
| CN111537447A (zh) | 光谱重建方法、印刷质量的评估方法、系统及电子设备 | |
| CN104065852B (zh) | 对焦清晰度自动调整方法 | |
| WO2014181347A2 (en) | Method and system for processing a digital slide image of a stained tissue | |
| CN113624459A (zh) | 基于相干层析成像的薄膜均匀性检测系统 | |
| CN113692012A (zh) | 无线噪声检测系统、方法、装置、电子设备、存储介质 | |
| CN112504977A (zh) | 茶叶含水率检测方法及其模型构建方法、介质和设备 | |
| CN114136914B (zh) | 一种基于双线性解混的织物纤维成分无损清洁分析方法 | |
| CN116930192B (zh) | 一种高精度铜管缺陷检测方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |