智能台区识别仪使用原理

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》把创新放在了具体任务的第一位，全文160余次提到了“创新”关键词。2022年第十三届全国人民代表大会第五次会议上，国务院总理李克强所作的政府工作报告中，亦明确指出要坚持创新驱动发展。对科学仪器产业而言，“创新”更是至关重要。近年来，我国对科学仪器的创新和研发高度重视，先后设立了“科学仪器基础研究专项”、“国家重大科研仪器设备研制专项”和“国家重大科学仪器设备开发专项”等科研计划等。2021年11月，北京“十四五”规划也指出要支持开展关键仪器设备研发，支持挖掘一批服务于重大科技基础设施的定制化科学仪器和设备，重点突破研发新一代光谱等关键技术。不断高攀的前沿研究是创新，差异化的产品发展也是创新。为了展现光谱仪器的创新成果，分享光谱仪器研发和应用中的创新思维，共同促进光谱仪器产业化的创新发展，仪器信息网特别策划《寻找光谱仪器创新的力量》活动。本期，我们特别邀请了北京服装学院/塔里木大学龚龑教授，给大家分享创新成果，并探讨创新的方法和思维。北京服装学院/新疆大学龚龑教授仪器信息网：您认为目前近红外光谱仪器技术及应用有哪些创新的研究方向？ 龚龑：近红外光谱仪器技术的创新主要体现在以下几个方面：（1）近红外光谱数据库的建立及更新。校准模型的预测性能直接决定了近红外光谱定量和定性分析的能力，而校准模型往往需要针对不同的样本类型单独建立，需要花费大量的人力物力。比如，已有一个地区的苹果水分含量分析的近红外光谱校准模型，这个模型适用于同一地区的苹果，却不适用于不同地区苹果的水分预测。解决这个问题的方法是扩充苹果近红外光谱数据库。如果能获得全世界苹果的近红外光谱和水分属性，那么所建立的校准模型的涵盖性就会非常强，适用于任何地区的苹果水分分析。（2）近红外光谱仪的创新。校准模型的预测能力充分依赖输入的近红外光谱数据，而光谱数据通常不一致。要获得一致的光谱数据，需要测量光谱的光谱仪长期保持性能的稳定。然而，在实际的应用中，光谱仪器件会随时间老化，测量人员的操作也会对光谱数据的一致性产生影响，这些因素都会使得已建立的校准模型失效。同时，光谱仪之间测量的偏差也会导致对同一被测物定量定性分析的失败。（3）提高检测精确度。在近红外的波段区域，含氢化合物的吸收系数较小，所以尽管使用高效的化学计量学软件建立分析模型，其最终定量分析的预测结果也始终无法达到真实值。检测限较高，通常达到0.1%左右。为了克服检测限高的问题，可采用样本预处理方法（比如固相微萃取等富集方法）提高精检度，但如此操作会使近红外光谱分析技术失去其优点和特色，反而不是最佳的分析方法。仪器信息网：近红外光谱与拉曼光谱相比，在废旧纺织品分拣中有哪些优势？龚龑：近红外光谱技术是目前世界上发展非常迅速的分析技术，它具有无损、快速，应用广泛等优点，在化工、农业、环境、医药等领域发展极为广泛。与化学计量学软件、光谱仪和应用模型结合，拓展了近红外光谱仪的应用领域。近红外光谱仪目前在过程分析技术中发挥着极其重要的作用，发展飞快。近红外光谱分析技术在几十年的发展中，不断扩大其涉足领域以及应用的实效性，除应用于农业和食品分析外，还涉及生物、高分子、制药、石油化工、纺织、纤维等学科，只要是对有机物检测分析的行业基本上均可使用近红外分析技术。在我国，近红外光谱分析研究始于20世纪80年代初，现已逐步涉及谷物等农产品分析、饲料分析、石油化工、药物分析、疫情疫病诊断等方面，并伴随出现在专著出版、仪器制造和软件开发中。随着软硬件的更新换代，NIR还有望应用于其他更多方面。拉曼光谱具有无损、快速、制样简单、可微区分析、操作简便等优点，因此，拉曼可以对实验过程进行实时监测。拉曼光谱在鉴别时，为了提升鉴别准确率，样品需要进行预处理。拉曼光谱对环境要求不高，而且非接触式稳定性高，但是在纺织领域还有待探索，在以后的废旧纺织品鉴别研究中都可以进行研究。图1 训练过程中损失值，训练精度和测试精度变化图图2 不同成分比例废旧聚酯／粘胶混纺织物近红外光谱仪器信息网：贵课题组有哪些创新的成果？最突出的创新体现在哪里？龚龑：我们课题组为突破废旧纺织品资源再生循环发展利用的瓶颈，与新疆乌鲁木齐海关、深圳海关、新疆大学、北京服装学院等单位合作，采用近红外光谱仪设计了一套废旧纺织品自动识别分拣设备（如图3所示）。该设备实现废旧纺织品从输送、检测、分拣、回收利用等生产过程中的自动化、智能化。全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，降低废旧纺织品带来的环境影响，以及资源的浪费，缓解劳动力紧张的局面，为推动纺织业健康可持续发展具有重要意义。图3 废旧纺织品分拣设备该设备是基于近红外光谱来识别纺织品中的纤维种类和含量。在研发过程中我们克服了算法自主编写以及工控机对接的难题，最终开发一种废旧纺织品自动识别分拣系统。该系统利用自行开发的在线近红外光谱分析装置，建立了一个在线近红外（NIR）光谱库，包括聚酯、棉花、羊毛等十几种常见纺织品。我们将人工智能技术引入到废旧纺织品的识别和分拣中，利用卷积神经网络（CNN）废旧纺织品的在线近红外定性识别模型，有效提高废旧纺织品中不同纤维成分的检测准确性水平和速度，从而提升产业化加工效率。图4 废旧纺织品检测试验仪器信息网：人工智能与废旧纺织品分拣有什么联系？龚龑：人工智能分拣设备主要通过云端大数据、人工智能算法、融合传感器（分为触觉、视觉传感系统，目前普遍应用的为视觉传感系统）、机器臂/喷气设备等软硬件配合开展工作。具体构成及运作原理如下：（1）云端大数据：采集各种各样纺织样品的图片，包含废纺织品、旧纺织品、混纺织物等各种状态下图片，形成云端数据库。（2）人工智能算法：设备中内置的人工智能算法通过云端海量图像数据对机器人进行训练。前期海量数据的采集保证了无论废旧纺织品是何种状态、是否被遮挡，机器人都可以识别。（3）融合传感器：利用计算机视觉扫描快速移动的物体，通过CCD视觉、激光视觉、近红外视觉等识别传感系统相耦合，综合判断目标物的外部特征（颜色、形状、结构等）与内部特征（材质），实现废旧纺织品精准定位与细分判别。然后将识别结果传输给协作机器，控制机器臂/喷气设备运动。（4）机器臂/喷气设备：机器臂/喷气设备从传送带上准确地抓取要回收的纺织品，投放到相对应的分类收集箱中。人工智能软件识别与机器臂/喷气设备相结合，类似于人脑的神经网络系统和人的双手相结合，具备了识别和执行的能力。（5）数据回传：分拣完成后，设备将相关的数据再返回云端，与部署在各地的智能分拣设备实现数据共享和远程智能提升。例如，部署在某纺织分拣中心的智能设备可以向部署在全国各地不同智能设备，不同设备还可以互相继承废弃物识别的经验。该数据还能用于帮助项目运营方了解设备状况及并进行产量、工作量、效益等运营维度的统计。仪器信息网：您对未来光谱仪的创新发展有什么样的展望？有哪些值得期待的技术或者应用？龚龑：从微电子机械系统（MEMS）制造工艺、大数据、深度学习算法、云计算平台、物联网等技术的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的推动力量，从工农业生产、服务业和人们日常生活等方面的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的需求、牵引力量。在这两种力量的作用下，未来一段时期内，近红外光谱技术将会得到加速发展，以近红外光谱为核心的商业产品将在不同业务领域进一步提供深化和细化的服务，近红外光谱有望成为与时代发展特征（如大数据、云计算和物联网等）最相关的一项分析技术。尽管近红外光谱分析技术的应用前景广阔，但仍有一些技术壁垒和难题需要攻克。例如，目前光谱数据库或模型的仪器供应商依赖（Vendorlock-in)问题，即各厂商的仪器之间存在的台间差异，使其普适性的应用迁移变得困难，需要从仪器标准化、算法和软件等多方面协同努力方能得以解决。再例如，无论是传统的机器学习算法还是深度学习算法，都是在有监督学习的框架下建立定性或定量分析模型。所谓有监督学习就是每个训练集样本是带有标签的，即每个样本的光谱对应着一组参考值（真实的浓度值或类别）。随着近红外光谱技术的广泛应用，将产生大量无标签的光谱资源，这些光谱没有对应的参考值，因此，如何充分利用大量无标签的样本信息进行半监督或无监督分析模型的构建，有可能是未来很值得研究的新方向。仪器信息网：基于光谱仪的发展现状，您在产学研的道路上开展了哪些工作？龚龑：近年来，我负责并结项了一些相关课题，包括2019年的“用于食源性致病菌快检的增强拉曼散射微流控系统关键技术与应用研究”和2020年新疆兵团科技攻关计划项目“棉纺筒纱智能分拣包装关键技术装备研发与示范应用的研究”等，同时还有一些横向课题“运用拉曼光谱技术针对纺织行业气体污染与有毒物质进行快速检测的方法应用”、“城市废旧纺织品成分快速鉴别、分拣与再利用技术”等等，都是运用光谱技术进行了应用与创新。我培养的研究生也在光谱领域进行了探索，在《The International Journal of Life Cycle Assessment》、《上海纺织科技》、《毛纺科技》等发表相关论文，在第六届、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中荣获一银一铜。我觉得在产学研的道路上我们还要继续前进，现阶段的学生培养模式还需继续探索，在探索的过程中，找到适合当前产学研的一种新模式。团队介绍：北服检测215实验室成立于2008年，在龚龑教授的带领下，团队主要致力于纺织服装标准的制定以及光谱分析技术。制定纺织服装标准可以加强人们的环保意识，使企业也越来越重视环保纺织品的研发、生产和加工。随着光谱学的不断发展，不同的光谱分析方法也相继建立，并出现相应的光谱分析仪器。光谱分析方法在定性、定量、结构分析方面有着优越的表现，并已广泛应用于生命科学、医学、食品、化工、医药、环境、纺织、空间探索等领域。团队近两年联合南京中拓科技有限公司在研发废旧纺织品分拣设备，运用近红外光谱进行定性分析，研发分类算法以及装备设计及制造，实现废旧纺织品从输送、检测、分拣等生产过程中的自动化、智能化，全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，达到废旧纺织品的再利用，降低资源对环境影响及资源浪费的目标。

智能生态气象监测系统-适合在景区的负氧离子监测站#2022已更新ذكينظامالرصدالبيئيللأرصادالجوية-مناسبةلأنّأيونالأكسجين【品牌型号：天合环境TH-FZ5】雨后的空气人们感觉格外清新,因为水与空气大气的撞击处很容易产生负氧离子，除了雨后的空气，还有喷泉附近，河流附近，瀑布附近，人会在那里感到神清气爽就是这个原因。当负氧离子浓度高的时候对人体有害，但是若是由水与空气大气的撞击处产生的负氧离子，浓度不会达到有害的。在很多景区的瀑布旁会建设许多大屏幕一样的东西，那就是负氧离子监测站。一、产品简介高智能一体化负氧离子监测站可全天候监测空气中负氧离子浓度，同时可根据用户需求扩展监测项目，如：空气温度、空气湿度、PM2.5、PM10、大气压力、氧含量、噪声、风速、风向等气象要素。传感器一体化设计，无机械位移，精度高、使用寿命长现场可通过全彩液晶屏读取数据，亦可远程云平台/WEB/微信公众号实时查看数据现场用户可自定义添加歌曲，亦可超标语音播报二、应用范围旅游景区、生态庄园、湿地公园、瀑布公园、森林公园、自然保护区、售楼处、学校三、技术参数1、风速：测量原理超声波，0～60m/s（±0.1m/s）分辨率0.01m/s；2、风向：测量原理超声波，0～360°（±2°）分辨率1°；3、空气温度：测量原理二极管结电压法，-40-60℃（±0.3℃）分辨率0.01°；4、空气湿度：测量原理电容式，0-100%RH（±0.3%RH）分辨率0.1%RH；5、大气压力：测量原理压阻式，300-1100hpa（±0.25%），分辨率0.1hpa；6、PM2.5：测量原理光散射，0-1000ug/m3（±10%）分辨率1ug/m37、PM10：测量原理光散射，0-1000ug/m3（±10%）分辨率1ug/m38、噪声：测量原理电容式，30-120dB（±1.5dB）分辨率0.1db9、负氧离子：测量原理圆筒式电极吸入式，0-10万个/m3（±10%）分辨率1个/m310、氧含量：测量原理电化学，0～100%uol（±3%uol）分辨率0.1%11、屏幕：分辨率1920(RGB)×1080(FHD)，工作频率120Hz，亮度1500-2500 cd/m212、立杆：碳钢双立柱，可耐受15级强台风13、工作环境：温度-20℃-55℃，湿度0%-100%14、生产企业具有ISO质量管理体系、环境管理体系和职业健康管理体系认证15、生产企业具有知识产权管理体系认证证书、计算机软件注册证书17、数据存储：可存储一年的原始监测数据18、数据传输：4G/光纤19、供电方式：220V市电20、功耗：500w四、产品特点1、整机采用高集成模组化设计，标准化电器设计，工作状态一目了然，可实现快速维护2、防水：主体结构采用2-3mm碳钢，配合复合密封胶条，实现多角度防水3、防尘：设备底部配备过滤装置，可过滤5μm以上尘埃粒子，同时过滤棉可从外部快速更换，无需专业人员操作4、防雷、防漏电：内有防雷装置及漏电保护器，保护机器及周围人身安全5、采用高透、耐高温高强度钢化玻璃，防火、防划、防爆6、喇叭：户外大功率防水扬声器，双声道设计，声音清晰立体7、内置感光探头，可有效识别光照变化，自动调节屏幕亮度8、显示屏采用LED背光源，寿命达到50000小时，环保节能动态对比度高，显示画面更清晰9、散热系统采用工业级涡流离心风扇，风量大、转速高、噪声小，内置感温探头传感设备，有效识别内部温度变化，同时可根据现场环境调节响应温度及响应速度，实现低能耗精确控温10、内置时控开关，可设置预定开启和关闭时间11、全彩显示界面，设备开机自动进入气象监测平台（显示画面支持有限定制）12、可选配摄像头，显示界面可同步摄像头画面13、一体化传感器，传感器一体化集成，安装方便，维护简单

CR1600是一款专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，使用先进的拉曼光谱技术，可直接对透明容器和包装内的固体、粉末、膏状物及液体形态的可疑物质进行识别，无需取样，最大限度地减少使用人员接触潜在危险物质的风险。 CR1600采用高分辨率触摸屏，操作简易，结果准确。该系列有三个版本：公安版、海关版、应急版。 各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置，可快速检测精神类药物、爆炸物、危险化学品及日用化学品。公安版是治安、特警和缉毒人员现场检测有害物质的理想工具，海关版为海关现场查验提供准确快速的结果，应急版可在突发事件现场快速排查有毒有害危险品。人工智能算法CR1600 采用华泰诺安专利技术HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，有效地提升了物质识别的召回率、正确率和混合物识别的准确度，而且无需联网即可进行人工智能识别分析。与传统的拉曼识别算法相比，HT-MARSTM人工智能算法克服了拉曼检测结果有可能受到环境和检测人员操作不规范的影响，使其计算结果更具稳健性，对相似物质的识别也更准确。在联网的环境下，与华泰威视 HTVision® 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。云服务功能可通过手持设备端与华泰威视HTVision® 系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输华泰威视系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证HT-MARSTM人工智能拉曼分析，既支持手持端智能算法，又具有云端多模型融合深度识别算法，物质识别准确度高，计算速度快，云端数据库物质种类可不断扩充产品特点与优势5寸触摸屏，操作简单无需接触测试物，无需制样，可透过透明容器和包装检测具备手持端人工智能算法及云端多模型融合深度识别算法可实时连接云平台，享受云端数据库、云计算服务等可与HT-FAITHSTM增强检测套件配合使用，提升芬太尼等检测性能（选配）检测结果详细易懂，并提供专业处置建议创新点：1、专为相关行业设计的智能手持式有毒有害物质识别仪，分别公安版，海关版，应急版，各行业版本数据库专为该行业应用需求所配置； 2、可通过手持设备端与配套华泰威视HTVision® 系统平台进行无线实时联网，检测信息实时传输，系统平台对所有联网的手持终端发来的数据进行汇集处理、分析验证； 3、采用华泰诺安专利技术HT-MARSTM人工智能识别算法，使用大量光谱数据构建的深度神经网络模型，无需联网即可进行人工智能识别分析，在联网的环境下，与华泰威视 HTVision® 系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。 CR1600智能手持式有毒有害物质识别仪