RU2620387C1 - Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture - Google Patents

Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture Download PDF

Info

Publication number
RU2620387C1
RU2620387C1 RU2016110334A RU2016110334A RU2620387C1 RU 2620387 C1 RU2620387 C1 RU 2620387C1 RU 2016110334 A RU2016110334 A RU 2016110334A RU 2016110334 A RU2016110334 A RU 2016110334A RU 2620387 C1 RU2620387 C1 RU 2620387C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
pixels
mixture
sample
area
distribution
Prior art date
Application number
RU2016110334A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Анатолий Иванович Зайцев
Антон Евгеньевич Лебедев
Анна Борисовна Капранова
Иван Игоревич Верлока
Наталья Валентиновна Бадаева
Александр Александрович Ватагин
Дмитрий Владимирович Лебедев
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ЯГТУ")
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ЯГТУ") filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет" (ФГБОУ ВО "ЯГТУ")
Priority to RU2016110334A priority Critical patent/RU2620387C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2620387C1 publication Critical patent/RU2620387C1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q

Abstract

FIELD: technological processes.
SUBSTANCE: method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture includes counting a number of samples, a minimum weight of a sample, sampling a mixture and its components. Additionally, the method includes a sample distribution by uniform layer on a smooth surface and photographing, carrying-out of a mixed components pixel images analysis to obtain histograms of image pixels distribution over gray scale with respect to their total quantity. Then a threshold colour is determined corresponding to the midpoint abscissa between gravity centers of histogram of pixels distribution. Then a key component concentrations value in sample mixtures is determined as ratio of number of corresponding pixels to the total number of sample image pixels, and the heterogeneous mixture coefficient is calculated. In calculation of abscissas of pixels distribution histogram gravity centers areas, the area of not overlapped section and overlapped area are calculated first, then the area of overlapped area is divided into two parts, and each component is assigned with them in a ratio inversely proportional to the area of not overlapped sections.
EFFECT: improved accuracy of calculations and possibility to process any sample micture images, including close colour components, method of determining coefficient of hard-to-separate bulk material heterogeneous mixture has a simple linear algorithm and is considered a rapid method.

Description

Предлагаемое изобретение предназначено для применения в химической промышленности, агропромышленном комплексе, производстве строительных материалов и других отраслях.The present invention is intended for use in the chemical industry, agriculture, the production of building materials and other industries.

Известен способ определения коэффициента неоднородности смеси, включающий определение числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси, нахождение концентрации ключевого компонента в пробе, вычисление коэффициента неоднородности смеси. При нахождении концентрации ключевого компонента содержимое пробы вначале распределяют равномерным слоем на гладкой поверхности, фотографируют или сканируют, проводят компьютерную обработку изображения, представляют его в виде массива чисел, каждый элемент которого выражен пикселем, значение которого соответствует цвету компонента. Далее выбирают диапазон значений пикселей и присваивают все пиксели, находящиеся в этом диапазоне, ключевому компоненту, а другому - все остальные пиксели; производят подсчет пикселей, соответствующих каждому компоненту, и определяют концентрацию ключевого компонента [Пат. 2371698 Российская Федерация, МПК G01N 1/28. Способ определения коэффициента неоднородности смеси сыпучих материалов / А.И. Зайцев, А.Е. Лебедев, А.Б. Капранова, А.А. Павлов, А.В. Сугак. - Опубл. 27.10.09, Бюл. №30].A known method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture, including determining the number of samples, the minimum allowable weight of the sample, sampling the mixture, finding the concentration of the key component in the sample, calculating the coefficient of heterogeneity of the mixture. When finding the concentration of the key component, the contents of the sample are first distributed uniformly on a smooth surface, photographed or scanned, computer-assisted image processing is performed, presented as an array of numbers, each element of which is expressed by a pixel whose value corresponds to the color of the component. Next, select a range of pixel values and assign all the pixels in this range to the key component, and to the other - all other pixels; calculate the pixels corresponding to each component, and determine the concentration of the key component [US Pat. 2371698 Russian Federation, IPC G01N 1/28. The method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of bulk materials / A.I. Zaitsev, A.E. Lebedev, A.B. Kapranova, A.A. Pavlov, A.V. Sugak. - Publ. 10/27/09, Bull. No. 30].

К недостаткам данного способа можно отнести сложность определения коэффициента неоднородности смесей, компоненты которых близки по цвету. Это объясняется тем, что при выборе диапазонов значений пикселей, относящихся к ключевому и транспортирующему компоненту, в случае близких по цвету компонентов наблюдается перекрытие этих диапазонов (один и тот же оттенок может относиться к обоим материалам).The disadvantages of this method include the difficulty of determining the coefficient of heterogeneity of mixtures, the components of which are similar in color. This is because when choosing ranges of pixel values related to the key and transporting component, in the case of components that are close in color, these ranges overlap (the same shade can apply to both materials).

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ определения коэффициента неоднородности смеси, включающий подсчет числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси и ее компонентов, распределение проб равномерным слоем на гладкой поверхности и фотографирование, проведение попиксельного анализа изображений смешиваемых компонентов с получением гистограмм распределения пикселей изображения по оттенкам серого в отношении к их общему количеству, определение порогового оттенка, определение значения концентраций ключевого компонента в пробах смеси как отношения количества пикселей, ему соответствующих, к общему количеству пикселей изображения пробы и расчет коэффициента неоднородности смеси, при вычислении значения порогового оттенка находят координаты центров тяжести площадей гистограмм распределения пикселей компонентов смеси и присваивают пороговому оттенку значение, соответствующее абсциссе середины отрезка между центрами тяжестей площадей гистограмм [Пат. 2515009 Российская Федерация, МПК G01N 1/28. Способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов / А.И. Зайцев, А.Е. Лебедев, А.Б. Капранова, А.И. Чадаев, А.А. Петров. - Опубл. 10.05.2014].Closest to the proposed invention is a method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture, including counting the number of samples, the minimum allowable weight of the sample, taking samples of the mixture and its components, distributing the samples with an even layer on a smooth surface and photographing, performing pixel-by-pixel image analysis of the mixed components to obtain histograms of pixel distribution images by shades of gray in relation to their total number, determination of the threshold hue, determination of the concentration value of the key component in the samples of the mixture as the ratio of the number of pixels corresponding to the total number of pixels of the image of the sample and the calculation of the coefficient of heterogeneity of the mixture, when calculating the value of the threshold hue, the coordinates of the centers of gravity of the areas of the histograms of the distribution of pixel components of the mixture are found and the threshold color is assigned the value corresponding to the abscissa of the middle segment between the centers of gravity of the area of the histograms [Pat. 2515009 Russian Federation, IPC G01N 1/28. A method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of difficultly separable bulk materials / A.I. Zaitsev, A.E. Lebedev, A.B. Kapranova, A.I. Chadaev, A.A. Petrov. - Publ. 05/10/2014].

Недостатком данного способа является то, что при вычислении площадей под гистограммами распределения имеют место зоны перекрытия. С использованием вышеописанного способа практически невозможно определить принадлежность пикселей, находящихся в этой зоне, к одному из компонентов. В случае достаточно больших размеров зоны перекрытия (при анализе смесей, компоненты которых близки по цвету) это может привести к существенным погрешностям.The disadvantage of this method is that when calculating the areas under the distribution histograms, overlapping zones take place. Using the above method, it is practically impossible to determine whether the pixels in this zone belong to one of the components. In the case of sufficiently large sizes of the overlap zone (in the analysis of mixtures whose components are close in color) this can lead to significant errors.

Задача предлагаемого изобретения - создание относительно не сложного и достаточно точного способа определения коэффициента неоднородности смеси для трудноразделимых компонентов, имеющих схожий цвет, с минимальными затратами времени (экспресс метода).The objective of the invention is the creation of a relatively simple and fairly accurate method for determining the coefficient of heterogeneity of the mixture for difficult to separate components with a similar color, with minimal time (express method).

Поставленная задача достигается тем, что по способу определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов, включающему подсчет числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси и ее компонентов, распределение проб равномерным слоем на гладкой поверхности и фотографирование, проведение попиксельного анализа изображений смешиваемых компонентов с получением гистограмм распределения пикселей изображения по оттенкам серого в отношении к их общему количеству, определение порогового оттенка, соответствующего абсциссе середины отрезка между центрами тяжестей площадей гистограмм распределения пикселей, определение значения концентраций ключевого компонента в пробах смеси как отношения количества пикселей, ему соответствующих, к общему количеству пикселей изображения пробы и расчет коэффициента неоднородности смеси, при вычислении абсцисс центров тяжести площадей гистограмм распределения пикселей сначала вычисляют площади неперекрытых участков и перекрытой зоны, а затем площадь перекрытой зоны разбивают на две части и присваивают их каждому компоненту в соотношении, обратно пропорциональном площадям неперекрытых участков.The problem is achieved in that by the method of determining the heterogeneity coefficient of a mixture of difficult to separate bulk materials, including counting the number of samples, the minimum allowable weight of the sample, taking samples of the mixture and its components, distributing the samples with an even layer on a smooth surface and photographing, performing pixel-by-pixel analysis of images of the mixed components with obtaining histograms of the distribution of image pixels by shades of gray in relation to their total number, determination of the threshold hue, with corresponding to the abscissa of the middle of the interval between the centers of gravity of the areas of the pixel distribution histograms, determining the concentration of the key component in the mixture samples as the ratio of the number of pixels corresponding to the total number of pixels of the image of the sample and calculating the coefficient of heterogeneity of the mixture, when calculating the abscissas of the centers of gravity of the areas of the pixel distribution histograms calculate the area of uncovered areas and the overlapped zone, and then the area of the overlapped zone is divided into two parts, etc. they attribute to each component in a ratio inversely proportional to the area not overlap areas.

Способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов заключается в следующем.The method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of difficultly separable bulk materials is as follows.

Перед смешением производят отбор проб компонентов смеси и распределяют их равномерным слоем на гладкой поверхности. Затем осуществляют фотографирование подготовленных проб и производят компьютерную обработку. Представляют изображения в виде массива чисел, каждый элемент которого выражен пикселем, значение которого соответствует оттенку серого. Строят гистограммы распределения пикселей компонентов смеси по оттенкам серого.Before mixing, samples are taken of the components of the mixture and distribute them in a uniform layer on a smooth surface. Then, photographing the prepared samples is carried out and computer processing is performed. Images are represented as an array of numbers, each element of which is expressed by a pixel whose value corresponds to a shade of gray. Build histograms of the distribution of pixels of the components of the mixture in shades of gray.

Далее, с целью повышения точности вычислений (особенно когда частицы компонентов близки по цвету), выделяют неперекрытые участки гистограмм распределения и перекрытые зоны. Вычисляют площади неперекрытых участков и перекрытой зоны. Затем площадь перекрытой зоны разбивают на две части и присваивают их каждому компоненту в соотношении, обратно пропорциональном площадям неперекрытых участков.Further, in order to increase the accuracy of calculations (especially when the particles of the components are close in color), uncovered sections of the distribution histograms and overlapped zones are distinguished. Calculate the area of uncovered areas and the overlapped zone. Then, the area of the overlapped zone is divided into two parts and assigned to each component in a ratio inversely proportional to the areas of the uncovered areas.

Это позволит достаточно точно распределить пиксели, находящиеся в зоне перекрытия, по компонентам смеси. Выбор в качестве соотношения обратно пропорционального соотношения площадям неперекрытых участков наиболее точно согласуется с классическими методами оценки однородности смеси.This will allow you to accurately distribute the pixels located in the overlap area over the components of the mixture. The choice as a ratio inversely proportional to the areas of uncovered areas is most closely consistent with classical methods for assessing the uniformity of a mixture.

После этого вычисляют координаты центров тяжести площадей гистограмм. При этом осью абсцисс является шкала, соответствующая оттенку серого от 0 до 255, а осью ординат - количество пикселей в пробе.After that, the coordinates of the centers of gravity of the histogram areas are calculated. In this case, the abscissa axis is the scale corresponding to the shade of gray from 0 to 255, and the ordinate axis is the number of pixels in the sample.

Далее находят значение порогового оттенка. Определяют координаты центров тяжести площадей под гистограммами распределения компонентов смеси. Затем рассчитывают абсциссу точки как середину отрезка между центрами тяжестей площадей гистограмм. Присваивают пороговому оттенку абсциссу этой точки.Next, find the value of the threshold hue. The coordinates of the centers of gravity of the areas under the histograms of the distribution of the components of the mixture are determined. Then the abscissa of the point is calculated as the middle of the segment between the centers of gravity of the histogram areas. Assign the abscissa of this point to the threshold hue.

Такой метод определения порогового оттенка позволяет обрабатывать практически любые изображения проб смесей, в том числе близких по цвету компонентов.This method of determining the threshold hue allows you to process almost any image of samples of mixtures, including components that are similar in color.

После вычисления порогового оттенка переходят к обработке проб смеси. По окончании процесса смешения по известной методике производится расчет числа проб, а также минимально допустимого веса пробы и отбор проб из смеси с помощью пробозаборников.After calculating the threshold hue, they proceed to processing sample samples. At the end of the mixing process by a known method, the number of samples is calculated, as well as the minimum allowable weight of the sample and sampling from the mixture using samplers.

Далее определяется концентрация концентрации ключевого компонента в пробе. Содержимое пробы распределяют на гладкой поверхности равномерным слоем, затем фотографируют, сканируют или применяют другие способы получения изображения.Next, the concentration of the concentration of the key component in the sample is determined. The contents of the sample are distributed on a smooth surface in a uniform layer, then they are photographed, scanned or other methods of image acquisition are applied.

После этого производится компьютерная обработка полученного изображения смеси. Вычисленное значение порогового оттенка разбивает диапазон значений пикселей на два участка. Присваивают все пиксели, находящиеся в одном участке, к ключевому компоненту, а транспортирующему - все остальные пиксели.After this, computer processing of the resulting image of the mixture is performed. The calculated threshold hue value splits the range of pixel values into two sections. Assign all pixels located in one area to the key component, and to the transporting one all other pixels.

Определяют значения концентраций ключевого компонента в пробах смеси как отношения количества пикселей, ему соответствующих, к общему количеству пикселей изображения пробы смеси и проводят расчет коэффициента неоднородности смеси по известной зависимости.The concentrations of the key component in the samples of the mixture are determined as the ratio of the number of pixels corresponding to it to the total number of pixels in the image of the mixture sample, and the coefficient of heterogeneity of the mixture is calculated from the known dependence.

Благодаря тому, что при расчете порогового оттенка в качестве основной характеристики гистограмм распределения выбраны координаты их центров тяжести, практически полностью характеризующие распределение пикселей, повышается точность вычислений.Due to the fact that when calculating the threshold hue, the coordinates of their centers of gravity, which almost completely characterize the distribution of pixels, are selected as the main characteristic of the distribution histograms, the accuracy of the calculations increases.

Предлагаемый способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов имеет простой линейный алгоритм и его можно считать экспресс-методом.The proposed method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of difficult to separate bulk materials has a simple linear algorithm and can be considered an express method.

Claims (1)

Способ определения коэффициента неоднородности смеси трудноразделимых сыпучих материалов, включающий подсчет числа проб, минимально допустимого веса пробы, отбор проб смеси и ее компонентов, распределение проб равномерным слоем на гладкой поверхности и фотографирование, проведение попиксельного анализа изображений смешиваемых компонентов с получением гистограмм распределения пикселей изображения по оттенкам серого в отношении к их общему количеству, определение порогового оттенка, соответствующего абсциссе середины отрезка между центрами тяжестей площадей гистограмм распределения пикселей, определение значения концентраций ключевого компонента в пробах смеси как отношения количества пикселей, ему соответствующих, к общему количеству пикселей изображения пробы и расчет коэффициента неоднородности смеси, отличающийся тем, что при вычислении абсцисс центров тяжести площадей гистограмм распределения пикселей сначала вычисляют площади неперекрытых участков и перекрытой зоны, а затем площадь перекрытой зоны разбивают на две части и присваивают их каждому компоненту в соотношении, обратно пропорциональном площадям неперекрытых участков.A method for determining the heterogeneity coefficient of a mixture of difficult to separate bulk materials, including counting the number of samples, the minimum allowable weight of the sample, taking samples of the mixture and its components, distributing the samples with an even layer on a smooth surface and photographing, performing pixel-by-pixel analysis of the images of the mixed components to obtain histograms of the distribution of image pixels by shades gray in relation to their total number, determination of the threshold hue corresponding to the abscissa of the middle of the interval between at the centers of gravity of the areas of the histograms of the distribution of pixels, determining the concentrations of the key component in the samples of the mixture as the ratio of the number of pixels corresponding to the total number of pixels of the image of the sample and calculating the coefficient of heterogeneity of the mixture, characterized in that when calculating the abscissas of the centers of gravity of the areas of the histograms of the distribution of pixels calculate the area of uncovered areas and the overlapped zone, and then the area of the overlapped zone is divided into two parts and assigned to each room onentu in a ratio inversely proportional to the area not overlap portions.
RU2016110334A 2016-03-21 2016-03-21 Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture RU2620387C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016110334A RU2620387C1 (en) 2016-03-21 2016-03-21 Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016110334A RU2620387C1 (en) 2016-03-21 2016-03-21 Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2620387C1 true RU2620387C1 (en) 2017-05-25

Family

ID=58882666

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016110334A RU2620387C1 (en) 2016-03-21 2016-03-21 Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2620387C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2801056C1 (en) * 2022-11-02 2023-08-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет" ФГБОУВО "ЯГТУ" Method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of hard-to-separate bulk materials

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4802090A (en) * 1987-06-24 1989-01-31 General Electric Company Histogramming of pixel values on a distributed processing system
RU2343457C1 (en) * 2007-04-20 2009-01-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ГОУ ВПО "ТГТУ") Method of bulk solids mixture evaluation
RU2371698C1 (en) * 2008-01-09 2009-10-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный технический университет" Method of detecting coefficient of irregularity of mixture of granular materials
WO2012165991A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Schlumberger Holdings Limited Method for determination of spatial distribution and concentration of contrast components in a porous and/or heterogeneous sample
RU2487340C1 (en) * 2012-01-25 2013-07-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВПО ТГТУ) Method to detect quality of mixing of loose materials
RU2495398C1 (en) * 2012-04-19 2013-10-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВПО ТГТУ) Method for determining quality of mixture of components differing as to colour
RU2515009C1 (en) * 2012-12-21 2014-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный технический университет" Method of determining coefficient of heterogeneity of mixture of hard-to-separate granular materials

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4802090A (en) * 1987-06-24 1989-01-31 General Electric Company Histogramming of pixel values on a distributed processing system
RU2343457C1 (en) * 2007-04-20 2009-01-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ГОУ ВПО "ТГТУ") Method of bulk solids mixture evaluation
RU2371698C1 (en) * 2008-01-09 2009-10-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный технический университет" Method of detecting coefficient of irregularity of mixture of granular materials
WO2012165991A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Schlumberger Holdings Limited Method for determination of spatial distribution and concentration of contrast components in a porous and/or heterogeneous sample
RU2487340C1 (en) * 2012-01-25 2013-07-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВПО ТГТУ) Method to detect quality of mixing of loose materials
RU2495398C1 (en) * 2012-04-19 2013-10-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" (ФГБОУ ВПО ТГТУ) Method for determining quality of mixture of components differing as to colour
RU2515009C1 (en) * 2012-12-21 2014-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ярославский государственный технический университет" Method of determining coefficient of heterogeneity of mixture of hard-to-separate granular materials

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2801056C1 (en) * 2022-11-02 2023-08-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ярославский государственный технический университет" ФГБОУВО "ЯГТУ" Method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of hard-to-separate bulk materials

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10950008B2 (en) Pigment identification of complex coating mixtures with sparkle color
Taghizadeh et al. Comparison of hyperspectral imaging with conventional RGB imaging for quality evaluation of Agaricus bisporus mushrooms
CA2989515C (en) Colour measurement of gemstones
Fu et al. Predicting soil organic matter from cellular phone images under varying soil moisture
Choi et al. Image-processing technique to detect carbonation regions of concrete sprayed with a phenolphthalein solution
RU2515009C1 (en) Method of determining coefficient of heterogeneity of mixture of hard-to-separate granular materials
Aggarwal et al. Aspect ratio analysis using image processing for rice grain quality
Domínguez et al. Geographical origin classification of Argentinean honeys using a digital image-based flow-batch system
Capobianco et al. X-ray fluorescence investigation on yellow pigments based on lead, tin and antimony through the comparison between laboratory and portable instruments
Xiao et al. An improved method of detecting pork freshness based on computer vision in on-line system
RU2620387C1 (en) Method of determining coefficient of hard-to-separate bulk materials heterogeneous mixture
RU2801056C1 (en) Method for determining the coefficient of heterogeneity of a mixture of hard-to-separate bulk materials
RU2371698C1 (en) Method of detecting coefficient of irregularity of mixture of granular materials
Matuszek et al. Fluorescence optical analysis method for assessing homogeneity of granular mixtures
RU2495398C1 (en) Method for determining quality of mixture of components differing as to colour
Aimrun et al. Development of on-the-go soil organic matter sensor
RU2487340C1 (en) Method to detect quality of mixing of loose materials
Manfredi et al. A Novel Digital-Camera Characterization Method for Pigment Identification in Cultural Heritage
CN108387539A (en) Oilfield drilling waste disposes early warning equipment
Duma et al. Colorimetric similarity evaluation methodology for heterogeneous rock surfaces using digital imaging
RU2633649C1 (en) Strain gaging method
ElMasry et al. Hyperspectral imaging—A new era of applications in non-destructive sensing of meat quality
JP6823522B2 (en) Water content evaluation method for construction materials
UA152372U (en) METHOD OF MULTISPECTRAL BIOTESTING OF SUBSTANCES OF DIFFERENT NATURE
CN108362656A (en) A kind of PH on-line computing models of networking

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180322