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激光光谱同步测量溶液液膜浓度与厚度
在各种工业过程中,液滴撞击到固体表面形成液膜的现象广泛存在,如选择性催化还原(SCR)系统中汽车尾气排放管上尿素溶液液膜的形成等。对液膜进行定量分析不仅能更好的了解液膜形成和蒸发这个极其复杂的物理过程的本质,也对优化所涉及的各种工业过程具有非常重要的意义。在许多情况下,溶液液膜厚度以及液膜内部的成分浓度是密切相关的,对其机理等的研究中这些参数相互耦合,给模型建立和求解带来困难。传统的测量方法只能实现对单个参数(厚度或浓度)的测量,无法同时测量。本项目基于比尔-朗伯定律建立溶液液膜多参数反演模型。基于不同浓度的溶液在红外区域高精度的吸收光谱,通过对溶液吸收系数与浓度的关系进行优化分析组合两个波数位置,实现对溶液厚度及浓度高精度、高灵敏度的测量。
上海理工大学 2021-04-13
火焰石墨炉一体原子吸收光谱仪
1.产品型号 AA-1800S六灯座单石墨炉原子吸收光谱仪AA-1800H六灯座火焰石墨炉一体原子吸收光谱仪AA-1800E八灯座火焰石墨炉一体原子吸收光谱仪 2.产品简介 AA-1800型原子吸收光谱仪是由行业的专家和国内知名高校联手研发完成,拥有几十年光谱仪器的研发和应用经验。该产品包括火焰、石墨炉及氢化物发生系统,可配置多种附件,灵活的配置方案可满足不同层次客户的需求。全自动多功能AA-1800型原子吸收光谱仪可进行复杂的样品分析,多种分析方法可自动切换,做到无人全自动分析。AA-1800型原子吸收光谱仪广泛应用于科研、质检、疾控、环保、冶金、农林、化工等行业,创新的软、硬件设计确保样品分析的准确性、安全性、易用性,仪器维护简单便捷。3.主要特点高精度全自动化光学系统色散率为1800条/毫米刻线大面积光栅,新型自准直单色器,所有镜片均是石英镀膜,宽广的检测范围和光学稳定性确保了分析的精度。全自动6灯座配置6个独立灯电源,可分别预热;高分子雾化室高分子材料抗腐蚀雾化室,耐酸碱,包括氢氟酸,无论是有机或是无机溶液都能得到较好的灵敏度和稳定性;钛燃烧器钛燃烧器,可选配50mm和100mm燃烧器,空冷预混合型,耐腐蚀,耐高盐,大幅度提高火焰的效率和火焰分析的准确度;全自动化分析能自动完成安全点火,熄灭和切换,结构可靠,故障率低,从而确保火焰法的灵敏度和重现性。光源系统六灯位平台自动切换,可直接使用高性能空心阴极灯,提高火焰分析的灵敏度,自动调节供电参数和光束位置,全自动波长扫描和寻找波峰;石墨炉温控内外气双重温度控制,20阶线性或非线性升温,确保待测元素具有较好的灵敏度;炉内富集浓缩达20次,纵向光控监测石墨管内壁温度,最高可升温至3000℃/s.高技术指标AA-1800型原子吸收光谱仪元素测试灵敏度达到行业先进水平,灵敏度≤0.015μg/mL/1%;基线漂移小于0.003Abs/30m,稳定性优于0.005Abs/4h;背景校正系统采用氘空心阴极灯和自吸收扣背景进行背景校正,消除低含量测定时分子吸收的干扰,减少了氘灯的发射噪声,延长了使用寿命,具有 较好的稳定性。氘灯背景信号为1A时,扣除背景能力>50倍;智能化分析智能性非常强,人性化设计,火焰和石墨炉原子化器自动切换,石墨炉原子化器自动优化,自动设置调节火焰高度,自动点火,水平位置自动优化,系统自动设置气体流量。如遇停电、误操作、乙炔泄漏等,系统会自动启动安全保护功能;自动进样器与石墨炉一体化设计,采用高精度注射器,最低可进0.5μl样品,具有智能化在线稀释与浓缩功能。4.软件功能强大的功能高智能软件,功能强大,友好的中文操作界面。全自动仪器及附加控制,可自动优化,自动稀释;鼠标操作,自动设定菜单数据和校正方法;测量数据可以实现动态显示。标准曲线可以实现自动拟和;样品测量准确:采用向导的方式对样品进行设置,方便快捷;灵敏度校正功能:使测量的结果更为准确;数据共享方便快捷的数据共享数据处理:可对数据进行编辑保存;打印输出:提供单元素与多元素分析的报告;对测量结果及仪器的条件进行打印;数据导出:数据导出功能实现了与其他系统的数据共享。数据处理测量方式 : 火焰法、石墨炉法、氢化物-原子吸收法   浓度计算方式 : 标准曲线法(1~3次曲线),自动拟合,标准加入法   重复测量次数 : 1-99次、计算平均值、给出标准偏差和相对标准偏差   结果打印 : 参数打印,数据结果打印,图形打印,可导出WORD、EXCEL文档
上海美析仪器有限公司 2021-12-16
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学 2021-04-10
一种在图像中识别物体的方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,对环境噪声较大的场合,根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法,根据动态区域连通性提取物体的结构特征,通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析:本发明最主要的任务是弱化了形态的特征,强调结构,从而加强的了抗噪能力,并通过概率模型,给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用(自然生态保护区的熊猫识别)当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析:本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象,从对象的颜色特征出发得到结构,对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学 2021-04-10
基于图像序列的超分辨率成像技术
基于真实成像模型,图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法;对弱纹理目标的高清重建,对超精细纹理的精确预测与重建。
东南大学 2021-04-11
基于CR系统的图像增强技术应用研究
上世纪80年代,日本富士公司初率先在世界上推出第一套CR系统(计算机X射线影像仪Computed Radiography),它是用成像板(Imaging Plate,简称IP)替代传统的胶片进行感光并存储,再把储存于IP上的感光信号用激光扫描方法转换成电信号并进行数字图像处理的一种技术,实现了胶片数据化,为放射科无片化及医疗影像计算机联网打下了扎实的基础,为进入远程影像资料会诊开辟了道路。CR系统能直接生成数字图像,使其不再经过显影、定影、水洗技术流程,从而节省了大量的劳动力和精力;CR系统生成的数字图像大大的减少了存放X线胶片的空间,保证了图像的质量,也便于图像的存储、查找,从而结束了图像查询缓慢、易错、保存质量不高的时代,方便对病人资料进衍管理。正是由于它的这些优点,CR技术才得以在医学中广泛应用。 CR图像在生成、传输和扫描进入计算机时,会受到医学影像设备、媒质的实际性能、以及接收设备的限制,这些因素引起图像质量的退化。退化的X射线数字图像质量不能达到直接用于实体造型的要求,从而影响了医生的准确诊断。影响CR系统成像的因素主要有X射线散射、噪声以及人为因素,其中人为因素是指X射线的用量不足或过量。一般来说,由于X射线散射、噪声引起的图像退化很难避免,而且一直存在,因此本项目主要考虑人为因素引起的图像模糊问题,利用图像增强技术对模糊图像处理,方便医生诊断。 以下是模糊大剂量CR图像、模糊小剂量CR图像以及可以用于诊断的标准CR图像显示效果:
南京工程学院 2021-04-11
一种高效的图像颜色矫正方法
一、主要功能和应用领域: 随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像(图1)。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。 图1. 技术功能展示。对于给定的色偏图像(左),本方法的颜色矫正结果(右)与真实结果(中)非常接近。 二、特色及先进性: 算法简单,处理效果好。与目前数码相机及数码摄像机中普遍采用的颜色矫正(即白平衡)方法(如Grey-world或White-patch方法)相比,计算效率相当,但可以处理空间不均匀光照颜色影响,处理效果在统计意义上具有显著的改进,得到颜色更为保真的影像。 三、技术指标: (1)处理效果显著优于目前数码设备中普遍采用的技术,颜色保真度比目前常用的Grey-world和White-patch方法平均提高90%以上。 (2)通过算法优化和硬件加速,可以实现对图像和视频的实时处理。 四、能为产业解决的关键问题: 实际场景(如街道、室内)的外界光照颜色复杂多变,本技术可以提供更为高效的影像颜色矫正技术。颜色高保真对于视觉欣赏,以及复杂的计算机视觉应用(如目标识别)均具有重要价值。
电子科技大学 2021-04-10
一种高效的图像颜色矫正方法
随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。
电子科技大学 2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
法布里珀罗干涉圆环图像处理方法
一种法布里珀罗干涉圆环图像处理方法,属于光谱测量图像的 处理方法,用于将法布里珀罗干涉圆环图像转换为精确、低噪声的法 布里珀罗干涉光谱图像。本发明顺序包括确定圆心坐标步骤、数据折 叠步骤和平滑降噪步骤。本发明数据折叠步骤中,充分利用了法布里 珀罗干涉圆环图像上所有像素的信息,法布里珀罗干涉圆环图像上非 X′轴上的像素到原点 O′的距离不全为正整数,所得到的法布里珀罗 干涉光谱图像精度达到了亚像素,经过平滑降噪步骤后,降低图像噪 声,图像信噪比高。
华中科技大学 2021-04-11
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