RU2626381C1 - Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред - Google Patents
Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред Download PDFInfo
- Publication number
- RU2626381C1 RU2626381C1 RU2016138270A RU2016138270A RU2626381C1 RU 2626381 C1 RU2626381 C1 RU 2626381C1 RU 2016138270 A RU2016138270 A RU 2016138270A RU 2016138270 A RU2016138270 A RU 2016138270A RU 2626381 C1 RU2626381 C1 RU 2626381C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- neural network
- input
- output
- camera
- measuring chamber
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 239000007788 liquid Substances 0.000 title claims abstract description 14
- 239000002612 dispersion medium Substances 0.000 title abstract 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 18
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 8
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 3
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000002609 medium Substances 0.000 abstract 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 abstract 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 26
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 9
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000003921 particle size analysis Methods 0.000 description 4
- 244000309464 bull Species 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000003085 diluting agent Substances 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 210000001153 interneuron Anatomy 0.000 description 1
- 239000011859 microparticle Substances 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 238000007415 particle size distribution analysis Methods 0.000 description 1
- 239000011860 particles by size Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000012798 spherical particle Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 239000002966 varnish Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано для определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред в химической, лакокрасочной промышленностях, в биологии, экологии и других областях науки, связанных с определением размера взвешенных частиц. Заявленная система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред содержит источник светового излучения, фотокамеру и нейросетевой блок. Исследуемый материал поступает из технологического резервуара 1 в проточную измерительную камеру 3, куда вводится зондирующий коллимированный световой луч, при этом картина рассеянного средой излучения снимается цифровой фотокамерой 10. В модуле выборки признаков 11 производится отбор необходимых для нейросетевого преобразования данных в нейросетевом блоке 12. Обучающий вектор подается в блок 12 с блока объективного анализа 14, основанном на седиментометрическом или микроскопическом методе гранулометрического анализа. Обучение нейросетевого блока происходит при начальной градуировке, а также в случаях, когда картина рассеяния света сильно отличается от уже известных. Описанная система способна выполнять экспресс-анализ в поточных условиях и обладает повышенной метрологической надежностью за счет периодической калибровки и дообучения системы в процессе работы. Технический результат - повышение точности и метрологической надежности системы экспрессного определения гранулометрического состава за счет периодической автоматической калибровки и дообучения системы в процессе работы. 1 ил.
Description
Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано для определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред в химической, лакокрасочной промышленностях, в биологии, экологии и других областях науки, связанных с определением размера взвешенных частиц.
Гранулометрический анализ, как правило, производится ситовыми анализаторами, седиментометрами, а также оптическими и цифровыми микроскопами.
Известна система ситового гранулометрического анализа на основе механического разделения частиц [А.С. СССР №542941, G01N 15/02, Бюл. №2, 1977 г.], в которой проводится просеивание образцов вибрационным приводом через сита с различными размерными ячейками. Данная система является наиболее простой в реализации, однако она имеет узкий диапазон измерений (до 10 мкм), а также ограничение в использовании (применительно только к сухим сыпучим материалам).
В седиментометрических системах определение гранулометрического состава основано на разнице скорости оседания частиц различной дисперсности согласно закону Стокса [А.С. СССР №234726, G01N, Бюл. №4, 1969 г.]. Данная система отличается низкой стоимостью реализации и большей точностью по сравнению с предыдущей, однако процесс измерений в седиментометрах занимает много времени, что является главным их недостатком. При попытке ускорить процесс седиментации необходимо использовать дисковые центрифуги, что значительно усложняет конструкцию прибора.
Известны системы определения гранулометрического анализа на основе микроскопии, а также с использованием видеотехнических средств. Так, в устройстве [А.С. СССР №1057814, кл. G01N 15/02, Бюл. №44, 1983 г.] в состав измерительного канала входит оптическая система. В работах [Патент США № 5438408, G01N 15/02, опубл. 01.08.1995, Патент РФ №2282176, G01N 15/02, опубл. 20.08.2006] гранулометрический состав определяется на основе снимков, полученных с помощью видеокамеры или фотоаппарата. Принцип действия таких приборов основан на использовании оптических систем, с помощью которых производят фотографирование исследуемых образцов, а затем обработку снимков.
В настоящее время при определении гранулометрического состава наряду с видеотехническими средствами широко применяются нейросетевые технологии [Патент США №2004/0208352 A1, G01N 15/04, опубл. 21.10.2004], позволяющие обрабатывать снимки исследуемых образцов специальными нейросетевыми алгоритмами с целью классификации частиц по размерам и форме.
Известна система определения размеров частиц по угловой зависимости рассеянного излучения в заданном интервале углов методом нейронных сетей, с применением которого повышается точность производимых измерений [Бердник В.В. Определение размеров сферических частиц по угловой зависимости рассеянного излучения методом нейронных сетей / В.В. Бердник, В.А. Лойко // Нейроинформатика - 2006. Часть 2. Теория нейронных сетей, Москва: МИФИ, 2006. С. 89-98], а также техника определения распределения частиц по размерам методом малых углов по измеренному обратному рассеянию на трех длинах волны путем обучения нейронной сети [Akira Ishimaru, Robert J. Marks II, Leung Tsang, Chi M. Lam, and Dong C. Park, Shinzo Kitamura, Particle-size distribution determination using optical sensing and neural networks // Optics Letters. - November 1, 1990. - Vol. 15, No. 21, p. 1221-1223]. Также известна система на основе нейросетевого распознавания гранулометрического состава по огибающей поверхности измерений [Казанцев П.А. Нейросетевое распознавание гранулометрического состава набора шарообразных тел по огибающей поверхности измерений / П.А. Казанцев, A.M. Лодягин, С.В. Коробкова // Нейроинформатика - 2006. Часть 2. Теория нейронных сетей, Москва: МИФИ, 2006. С. 145-154], в которой используется специальный алгоритм распознавания, метод формирования обучающих и тестовых выборок, требуемых для обучения нейросетевой системы.
Недостатком указанных аналогов является используемый обратный метод определения размеров частиц по угловой зависимости рассеянного излучения, точность которого не всегда высока.
Наиболее близкой по технической сущности к предлагаемому изобретению является система гранулометрического анализа дисперсных материалов [Патент РФ №2300753, МПК G01N 15/02, опубл. 10.06.2007], содержащая источник светового излучения, фотокамеру, нейросетевой блок и компьютер, которые расположены так, что источник светового излучения направлен на исследуемый материал, отраженное излучение от которого попадает в фотокамеру, выходные сигналы которой поступают на вход нейросетевого блока, связанного с компьютером, на который выдается результат в виде информации о распределении частиц по размерам. Обучение нейросетевого блока выполняют в течение множества сеансов, в каждом из которых на вход нейросетевого блока подают сигналы с фотокамеры, соответствующие двумерному изображению определенного образца материала. Одновременно с этим с компьютера вводят объективные данные лабораторных гранулометрических исследований данного сорта материала, которые используются нейросетевым блоком в качестве «учителя». Обученная нейросеть воспринимает поступающие на вход сигналы с новых кадров фотокамеры и преобразует их в массив информации о гранулометрическом составе.
Описанная система может успешно применяться для анализа грубодисперсных материалов, однако для анализа гранулометрического состава жидких дисперсных сред она практически неприменима, поскольку фотокамера в этом случае должна работать в режиме поточной микроскопической съемки, что делает измерения крайне ненадежными (из-за загрязнений оптики камеры, возможной расфокусировки и т.д.). То есть экспресс-анализ гранулометрического состава с помощью прямого фотографирования среды в поточных условиях сильно затруднен. В таких условиях могут работать различные фотометрические анализаторы, в частности нефелометрические анализаторы на основе фотоприемных матриц, снимающих картину рассеянного света в исследуемой среде, которая затем на основе теоретической модели переводится в информацию о гранулометрическом составе [Лазерный анализатор микрочастиц «ЛАСКА-Т» // Техническая информация ЗАО «Спектроскопические системы». http://www.spectrosystems.ru/analytical/material-test/grainmetric.shtml].
Такие устройства работают в режиме реального времени, но так как измерения не прямые, а опосредованные, то велика вероятность искажения измерений вследствие, например, изменения формы, химического состава частиц и др. Коррекция модели преобразования (в том числе на основе нейросети) могла бы производиться с помощью периодических калибровочных процедур на основе какого-либо объективного метода (например, с помощью микроскопии или весовой седиментометрии [Седиментометрический анализ / Н.А. Фигуровский. Под ред. и с предисл. акад. П.А. Ребиндера; Акад. наук СССР, Ин-т физ. химии. - Москва; Ленинград: Издательство Академии наук СССР, 1948. - 332 с., с. 180-181]). Такая калибровочная процедура, в частности, может выполняться автоматически по сигналам с фотокамеры при сильном отличии картины рассеяния от ранее запомненных в предыдущих сеансах обучения, т.е. система может таким образом дообучаться в процессе работы.
Задачей, решаемой данным изобретением, является повышение качества определения гранулометрического состава жидких дисперсных сред.
Техническим результатом является повышение точности и метрологической надежности системы экспрессного определения гранулометрического состава за счет периодической автоматической калибровки и дообучения системы в процессе работы.
Поставленная задача решается, а технический результат достигается за счет того, что в известной системе определения гранулометрического состава дисперсных материалов, содержащей источник светового излучения, фотокамеру и нейросетевой блок, дополнительно введены нормализатор концентрации, управляемый вентиль, проточная измерительная камера, дренажная система, модуль выборки признаков, блок объективного анализа, блок управления и индикатор результатов, причем вход нормализатора концентрации трубопроводом связан с контролируемым технологическим резервуаром, а его выход через другой трубопровод связан с входным патрубком проточной измерительной камеры, выходной патрубок которой соединен с дренажной системой, проточная измерительная камера расположена таким образом, что входной патрубок направлен вниз, а выходной - вверх и связан с дренажной системой, плоская лицевая стенка проточной измерительной камеры выполнена прозрачной и обращена к фотокамере, а в средней части ее боковых вертикальных стенок расположены оппозитно друг другу световой излучатель и световая ловушка, причем световой излучатель имеет жесткий световод, подводящий излучение в центр проточной измерительной камеры, выход нормализатора концентрации связан также с входом блока объективного анализа посредством трубопровода с управляемым вентилем, управляющий вход которого вместе с сигнальным входом блока управления подключен к управляющему выходу модуля выборки признаков, вход которого подключен к выходу фотокамеры, а выход - к входу нейросетевого блока, обучающий вход которого связан с выходом блока объективного анализа, а выход - с индикатором результатов, управляющие выходы блока управления связаны с соответствующими управляющими входами блока объективного анализа, нейросетевого блока, модуля выборки признаков, фотокамеры, светового излучателя и нормализатора концентрации.
Существо изобретения поясняется чертежом, на котором представлена система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред. На чертеже схематично показаны технологический резервуар 1 (не является частью предлагаемой системы), в котором содержится подлежащая исследованию жидкая дисперсная среда, и предлагаемая система, содержащая нормализатор концентрации 2, связанный с проточной измерительной камерой 3 с входным 4 и выходным 5 патрубками. В средней части боковых вертикальных стенок проточной измерительной камеры расположены оппозитно друг другу световой излучатель 6, связанный с жестко закрепленным световодом 7 и световая ловушка 8. Выходной патрубок проточной измерительной камеры связан с дренажной системой 9. В непосредственной близости с проточной измерительной камерой расположена фотокамера 10, связанная с модулем выборки признаков 11, вход которого подключен к выходу фотокамеры, а выход - к входу нейросетевого блока 12, выход которого связан с индикатором результатов 13, а вход - с выходом блока объективного анализа 14, связанным с выходом нормализатора концентрации посредством трубопровода. Управляющие выходы блока управления 15 связаны с соответствующими управляющими входами блока объективного анализа, нормализатора концентрации, светового излучателя, фотокамеры, модуля выборки признаков и нейросетевого блока, а сигнальный вход подключен к управляющему выходу модуля выборки признаков и управляемому вентилю 16.
Система работает следующим образом.
В режиме предварительного обучения (предварительной градуировки) из технологического резервуара 1 последовательно подается несколько жидких образцов с известным и сильно различающимся гранулометрическим составом. Каждый образец проходит через нормализатор концентрации 2, который по сигналу с блока управления 15 производит разбавление поступающей пробы так, чтобы выдержать определенный диапазон достаточно малой концентрации взвешенных частиц. С нормализатора концентрации 2 жидкость поступает через нижний патрубок 4 в проточную измерительную камеру 3 и выходит из нее через верхний патрубок 5 в дренажную систему 9. Такое прохождение жидкости снизу вверх необходимо для недопущения задержки воздушных пузырей в камере 3. Под действием сигнала с блока управления 15 включается световой излучатель 6, который вводит в центр камеры 3 через жесткий световод 7 луч света, рассеиваемый в жидкой дисперсной среде. Такой подвод излучения в центр камеры необходим для регистрации возможного обратного рассеянного излучения. Прямой падающий луч попадает в световую ловушку 8, которая предотвращает отражение луча обратно в камеру от ее стенки. Картина рассеяния зависит преимущественно от дисперсности среды, т.е. от распределения частиц по размерам. Картина рассеяния света по сигналу с блока управления 15 снимается цифровой фотокамерой 10 и в виде массива значений яркости пикселей ее фотоматрицы поступает в модуль выборки признаков 11, который по управляющему сигналу с блока управления 15 формирует набор наиболее характерных параметров (признаков) изображения (значения яркости в характерных точках проточной измерительной камеры 3 или соотношения яркостей отдельных точек). Тем самым понижается размерность вектора сигналов, который поступает на вход нейросетевого блока 12. Если модуль выборки признаков 11 обнаруживает набор признаков, сильно отличающихся от уже известных и хранящихся в его памяти, то на его управляющем выходе формируется сигнал, передаваемый в управляющий блок 15 и открывающий вентиль 16. Это обеспечивает поступление анализируемой жидкости в блок объективного анализа 14. Этот блок представляет собой образцовое средство гранулометрического анализа и может быть основано на каком-либо прямом методе, например, на седиментометрическом или микроскопическом. Анализ запускается управляющим сигналом с блока управления 15 и может выполняться в течение довольно длительного времени. По его завершении числовые результаты (несколько числовых параметров, характеризующих распределение частиц по размерам) передаются в нейросетевой блок 12 для его обучения. Нейросетевой блок 12 по управляющему сигналу с блока управления 15 производит настройку своих межнейронных связей в соответствии с входным вектором (запомненном до начала объективного анализа) и обучающим вектором. Результирующий выходной вектор значений поступает на индикатор результатов 13, на котором отображается диаграмма распределения частиц по размерам. После нескольких циклов обучения нейросетевого блока 12 (прогона всех имеющихся эталонных образцов) цикл предварительного обучения заканчивается.
В основном режиме работы (режиме измерений) все описанные блоки работают аналогично, с той лишь разницей, что блок объективного анализа 14 большую часть времени находится в режиме ожидания, а нейросетевой блок 12 производит практически мгновенные преобразования вектора сигналов с модуля выбора признаков 11 в результат гранулометрического анализа посредством обученной ранее искусственной нейросети. И только в некоторые отдельные моменты времени, когда модуль выборки признаков 11 для поступающего на его вход изображения обнаруживает набор признаков, значительно отличных от уже известных, он формирует управляющий сигнал для открытия вентиля 16 и поступления жидкости в блок объективного анализа 14. Блок управления 15, получив этот же сигнал, запускает синхронизированные друг с другом процедуру объективного анализа в блоке объективного анализа 14 и процедуру дообучения нейросетевого блока 12. Таким образом, в процессе работы происходит дообучение нейросетевого блока 12 на новых образцах жидкости, что способствует постепенному увеличению точности и метрологической надежности гранулометрического анализа.
Таким образом, предлагаемая система одновременно обладает быстродействием поточного нефелометрического анализатора на основе простой проточной камеры с зондирующим световым излучением и фотокамеры, а также высокой метрологической надежностью, поддерживаемой за счет периодически действующего объективного средства анализа.
Система может быть реализована на основе известных и доступных элементов. Нормализатор концентрации 2 представляет собой по сути автоматический разбавитель, в состав которого входят дозаторы, мешалка и управляемые вентили, широко применяемые в промышленности. В качестве светового излучателя 6 можно использовать красный полупроводниковый лазер. В качестве фотокамеры 10 можно использовать серийно производимую цифровую фотокамеру с возможностью дистанционного управления.
Модуль выборки признаков 11, нейросетевой блок 12, индикатор результатов 13 и блок управления 15 могут быть реализованы по отдельности на базе отдельных микроконтроллерных устройств, но возможен вариант, когда все они реализованы на едином промышленном компьютере.
Блок объективного анализа 14 может быть реализован на основе седиментометрического, микроскопического или других методов.
Claims (1)
- Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред, содержащая источник светового излучения, фотокамеру и нейросетевой блок, отличающаяся тем, что в систему дополнительно введены нормализатор концентрации, управляемый вентиль, проточная измерительная камера, дренажная система, модуль выборки признаков, блок объективного анализа, блок управления и индикатор результатов, причем вход нормализатора концентрации трубопроводом связан с контролируемым технологическим резервуаром, а его выход через другой трубопровод связан с входным патрубком проточной измерительной камеры, выходной патрубок которой соединен с дренажной системой, проточная измерительная камера расположена таким образом, что входной патрубок направлен вниз, а выходной - вверх и связан с дренажной системой, плоская лицевая стенка проточной измерительной камеры выполнена прозрачной и обращена к фотокамере, а в средней части ее боковых вертикальных стенок расположены оппозитно друг другу световой излучатель и световая ловушка, причем световой излучатель имеет жесткий световод, подводящий излучение в центр проточной измерительной камеры, выход нормализатора концентрации связан также с входом блока объективного анализа посредством трубопровода с управляемым вентилем, управляющий вход которого вместе с сигнальным входом блока управления подключен к управляющему выходу модуля выборки признаков, вход которого подключен к выходу фотокамеры, а выход - к входу нейросетевого блока, обучающий вход которого связан с выходом блока объективного анализа, а выход - с индикатором результатов, управляющие выходы блока управления связаны с соответствующими управляющими входами блока объективного анализа, нейросетевого блока, модуля выборки признаков, фотокамеры, светового излучателя и нормализатора концентрации.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016138270A RU2626381C1 (ru) | 2016-09-26 | 2016-09-26 | Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016138270A RU2626381C1 (ru) | 2016-09-26 | 2016-09-26 | Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2626381C1 true RU2626381C1 (ru) | 2017-07-26 |
Family
ID=59495719
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016138270A RU2626381C1 (ru) | 2016-09-26 | 2016-09-26 | Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2626381C1 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2783468C1 (ru) * | 2021-11-26 | 2022-11-14 | Акционерное общество "Акционерная компания ОЗНА" | Способ определения размера капель эмульсии |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5759143A (en) * | 1980-09-26 | 1982-04-09 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | Measuring method for grain size of granular material |
SU1455283A1 (ru) * | 1986-06-17 | 1989-01-30 | Ульяновский Государственный Педагогический Институт Им.И.Н.Ульянова | Способ гранулометрического анализа дисперсных сред и устройство дл его осуществлени |
WO1997014950A1 (en) * | 1995-10-16 | 1997-04-24 | Scientific Industrial Automation Pty. Limited | Method and apparatus for sizing particulate material |
RU2154814C2 (ru) * | 1995-09-28 | 2000-08-20 | Сименс Акциенгезелльшафт | Способ и система для определения геометрических размеров частиц окомкованного и/или гранулированного материала |
RU2300753C2 (ru) * | 2004-09-23 | 2007-06-10 | Юрий Петрович Галуза | Система адаптивного нейросетевого определения гранулометрического состава частиц окомкованного и/или гранулированного материала |
-
2016
- 2016-09-26 RU RU2016138270A patent/RU2626381C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5759143A (en) * | 1980-09-26 | 1982-04-09 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | Measuring method for grain size of granular material |
SU1455283A1 (ru) * | 1986-06-17 | 1989-01-30 | Ульяновский Государственный Педагогический Институт Им.И.Н.Ульянова | Способ гранулометрического анализа дисперсных сред и устройство дл его осуществлени |
RU2154814C2 (ru) * | 1995-09-28 | 2000-08-20 | Сименс Акциенгезелльшафт | Способ и система для определения геометрических размеров частиц окомкованного и/или гранулированного материала |
WO1997014950A1 (en) * | 1995-10-16 | 1997-04-24 | Scientific Industrial Automation Pty. Limited | Method and apparatus for sizing particulate material |
RU2300753C2 (ru) * | 2004-09-23 | 2007-06-10 | Юрий Петрович Галуза | Система адаптивного нейросетевого определения гранулометрического состава частиц окомкованного и/или гранулированного материала |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2783468C1 (ru) * | 2021-11-26 | 2022-11-14 | Акционерное общество "Акционерная компания ОЗНА" | Способ определения размера капель эмульсии |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
AU2017276244B2 (en) | Automated set-up for cell sorting | |
Maaß et al. | Experimental comparison of measurement techniques for drop size distributions in liquid/liquid dispersions | |
US7307721B2 (en) | Particle imaging system with a varying flow rate | |
US10180398B2 (en) | Trajectory-based triggering system for hyperspectral imaging flow cytometer | |
RU2525605C2 (ru) | Способ и устройство для оптического измерения распределения размеров и концентраций дисперсных частиц в жидкостях и газах с использованием одноэлементных и матричных фотоприемников лазерного излучения | |
US20170074768A1 (en) | Common Radiation Path for Acquiring Particle Information by Means of Direct Image Evaluation and Differential Image Analysis | |
US10156520B2 (en) | Array based sample characterization | |
US9797836B1 (en) | Hyperspectral imaging flow cytometer | |
CN102539397B (zh) | 荧光光谱校正方法和荧光光谱测量装置 | |
Elsayed et al. | A microfluidic chip enables fast analysis of water microplastics by optical spectroscopy | |
WO2012154995A2 (en) | Automatic dilution for multiple angle light scattering (mals) instrument | |
Hou et al. | Smartphone based microfluidic lab-on-chip device for real-time detection, counting and sizing of living algae | |
US10520411B2 (en) | Method and system for determining dissolution properties of matter | |
KR20200020412A (ko) | 플로우 셀을 이용한 미세조류 연속 모니터링 장치 | |
Xue et al. | Measurement of thickness of annular liquid films based on distortion correction of laser-induced fluorescence imaging | |
CN102519914A (zh) | 基于激光共聚焦成像的波长调制表面等离子共振检测装置 | |
WO2017067971A1 (en) | Measurement cell for saxs measurements and for dls measurements | |
US6104491A (en) | System for determining small particle size distribution in high particle concentrations | |
RU2626381C1 (ru) | Система гранулометрического анализа жидких дисперсных сред | |
WO1999017086A1 (en) | A method for characterizing samples by determination of a function of at least one specific physical property of particles of said sample | |
Schwarz et al. | Investigations on the capability of the statistical extinction method for the determination of mean particle sizes in concentrated particle systems | |
CN206876581U (zh) | 一种可调倍数的生物芯片光路成像装置 | |
KR101897232B1 (ko) | 용액내 미립자 검출용 화상검출장치 | |
Ketkova et al. | 3D laser ultramicroscopy: A method for nondestructive characterization of micro-and nanoinclusions in high-purity materials for fiber and power optics | |
US11686662B2 (en) | Microparticle sorting device and method for sorting microparticles |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20180927 |