作者单位
摘要
1 西安电子科技大学 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安 710071
2 西安公路研究院,西安 710065
针对基于智能图像处理的桥梁裂缝检测过程中,图像采集数量巨大,检测耗时的问题,提出一种桥梁裂缝图像快速筛选方法。首先对图像进行边缘提取,获得图像中的最长边缘,然后计算该边缘的最小外接圆及其半径,最后通过阈值判别法对图像进行筛选。筛选过程中用到的阈值通过构建一种基于图像分辨率的自适应计算模型来自动确定。实验证明,所提方法能够快速准确地对裂缝图像进行筛选,极大提高了裂缝检测系统的整体性能。
图像处理 裂缝检测 快速筛选 最小外接圆 桥梁裂缝 Image processing Crack detection Rapid screening Minimum circumscribed circle Bridge cracks 
光子学报
2021, 50(10): 1010002
作者单位
摘要
1 南京林业大学机械电子工程学院, 江苏 南京 210037
2 南京财经大学食品科学与工程学院, 江苏 南京 210023
3 浙江农林大学农业与食品科学学院, 浙江 杭州 311300
小麦不仅是我国主要的粮食品种, 也是一种重要的饲料和工业原料。 小麦易受赤霉病感染从而产生呕吐毒素, 学名脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON), 具有一定致癌性, 对人畜健康构成严重威胁。 尤其近年来极端异常气候频发, 小麦DON污染风险呈不断上升趋势, 已成为影响其产品质量安全的主要因素。 然而, 传统DON检测方法过程繁琐、 耗时费力, 因此发展一种快速、 低成本且适用于在线的检测方法对小麦安全生产及加工具有重要意义。 首先从江苏各地收集不同赤霉病感染程度的小麦样品200份, 磨粉后利用超高效液相色谱-串联质谱联用法(UPLC-MS/MS)测定小麦中DON含量, 再利用光谱仪在线采集小麦的可见/近红外光谱。 数据处理步骤为: 采用多元散射校正以及二阶导数对光谱进行预处理, 同时根据竞争性自适应权重取样算法提取特征波长, 最后利用线性判别分析(LDA)与偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立小麦粉样品的定性分析模型(以国家标准1 000 μg·kg-1为界限), 根据偏最小二乘回归(PLSR)建立小麦粉样品DON含量定量分析模型。 UPLC-MS/MS结果表明小麦DON污染风险较高, 所测样品超标率约为50%。 可见/近红外光谱分析表明不同DON含量小麦样品光谱特征具有一定的差异, 原始光谱和二阶导数谱图可看出1 420 nm处DON含量越高, 吸光度越低。 由于DON绝对含量低而光谱仪的检测限有限, 通过主成分分析未能发现明显的聚类趋势, 但根据全光谱以及特征光谱所构建的LDA与PLS-DA判别模型均能够对超标和未超标样品进行快速识别与筛查, 最佳识别率达87.69%。 从定量分析结果来看, 所构建的小麦样品DON含量的PLSR模型结果不太理想, 最优模型结果: 预测集相关系数(rp)为0.688, 均方根误差(RMSEP)为727 μg·kg-1, 相对分析偏差(RPD)值为1.38, 模型精度和稳健性有待进一步提升。 利用可见/近红外光谱和化学计量学方法, 实现小麦DON含量超标与否的在线判别与筛查, 为我国小麦产品质量安全快速检测提供了技术参考。 但对DON含量的定量分析还需要进一步研究, 探究外部因素对模型的影响, 并拟扩大样品量, 收集不同地区、 不同品种的小麦样品, 提高模型的精度及普适性。
小麦粉 可见/近红外光谱 呕吐毒素 在线检测 快速筛查 Wheat flour Visible/near spectroscopy Deoxynivalenol On-line detection Rapid screening 
光谱学与光谱分析
2019, 39(12): 3904
作者单位
摘要
北京理工大学 光电学院 光学测量研究中心, 北京 100081
为了从海量激光聚变靶丸中高效检测出符合激光核聚变试验要求的靶丸, 提出一种针对靶丸流水式测量的快速筛选技术。所提技术利用机械臂控制显微镜逐一对待测靶丸放大并通过CCD成像, 利用空间矩亚像素细分算法计算出靶丸的亚像素级轮廓信息, 进行圆度评定, 并根据圆度大小对靶丸进行筛选。通过机械臂和靶丸放置盘之间的三维运动配合, 可遍历测量所有待测靶丸。经过理论及实验证明该方法空间分辨力优于0.51μm, 可快速、精确地对海量靶丸进行初步筛选。
应用光学 聚变靶丸 快速筛选 亚像素细分 applied optics ICF Shells rapid screening sub-pixel 
光学技术
2018, 44(6): 657
Author Affiliations
Abstract
1 National Institutes of Food and Drug Control (NIFDC) No. 2 Tiantan Xi Li, Beijing, P. R. China
2 Sichuan Vspec Technologies Co. Ltd. Beijing Office No. 2 BeiTaiPingZhuang Road, Beijing, P. R. China
3 Shanghai Institute for Food and Drug Control (SIFDC), No. 1500 Zhangheng Road, Shanghai, P. R. China
Human serum albumin (HSA) injectable product is a severely afflicted area on drug safety due to its high price and restricted supply. Raman spectroscopy performances high specificity on HSA detection and it is even possible to determine HSA injectable products noninvasively. In this study, we developed a noninvasive rapid screening method for of HSA injectable products by using portable Raman spectrometer. Qualitative models were established by using principal component analysis combined with classical least squares (PCA-CLS) algorithm, while quanti-tative model was established by using partial least squares (PLS) algorithm. Model transfer in different instruments of both the same and different apparatus modules was further discussed in this paper. A total of 34 HSA injectable samples collected from markets were used for verification. The identification results showed 100% accuracy and the predicted concentrations of those identified as true HSA were consistent with their labeled concentrations. The quantitative results also indicated that model transfer was excellent in the same apparatus modules of Raman spectrometer at all concentration levels, and still good enough in the different apparatus modules although the relative standard deviation (RSD) value showed a little increasing trend at low HSA concentration level. In conclusion, the method was proved to be feasible and efficient for screening HSA injections, especially on its screening speed and the consideration of glass containers. Moreover, with inspiring results on the model transfer, the method could be used as a universal screening mean to different Raman instruments.
Human serum albumin Raman noninvasive rapid screening method principal component analysis combined with classic partial least squares model transfer 
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2017, 10(1): 1650030
作者单位
摘要
江南大学食品科学与技术国家重点实验室, 食品学院, 江苏 无锡214122
研究工作主要以多孔整体柱材料作为SERS基底, 赤藓红作为研究对象, 通过调整不同实验条件获得最佳SERS增强效果, 其中包括体系酸碱度及混合时间等, 最终选取了最佳pH值506, 混合时间25 min。 对比了其与传统金胶基底的增强效果, 利用该实验条件将整体柱基底应用于SERS检测色素赤藓红, 对不同浓度的赤藓红样品进行SERS检测, 对赤藓红的的检测限可达到01 μg·mL-1。 该方法利用了金纳米粒子在整体柱介孔材料的有效负载, 形成的结构有利用SERS信号的增强, 并且具有制作简单, 稳定性好等特点, 为SERS技术应用于违禁添加色素的快速筛查提供了有利的理论基础。
整体柱 表面增强拉曼光谱(SERS) 赤藓红 快速筛查 Monolithic column SERS Erythrosine Rapid screening 
光谱学与光谱分析
2014, 34(3): 681

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