化学识别仪

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化学识别仪相关的厂商

  • 南京化学试剂股份有限公司
    南京化学试剂股份有限公司，始建于1958年，是专业从事各类试剂、药用辅料、定制化学品和催化剂及助剂研发、生产、销售和技术服务的企业。（证券简称：南京试剂，证券代码：833179）。 公司位于南京化学工业园区，占地72000平方米，年生产能力3.5万吨。现有员工230余人，其中，大专以上学历占43%，研发工程技术人员占22%。公司坚持“用事业吸引人，用文化培育人，用薪酬激励人，用愿景成就人”的人才观，与南京大学、东南大学、南京邮电大学等高校建立产、学、研合作关系，多次承担国家、部、省级科技攻关任务，获得国家专利授权15项。公司产品及规格近8000个，广泛应用于大中院校、检验监测等机构科学研究和生物制药、食品饮料、电子信息、石油化工、航天军工、新能源、新材料等多个国民经济发展领域，产品远销欧、美及东南亚地区。 “诚信、优质、高效、创新”是南试人永恒的追求，公司长期致力于精益化管理，在行业率先通过ISO9001、ISO14001、GB/T28001标准管理体系认证并持续有效运行。1998年以来，经国家、省质量抽检连续合格率达100%，通过江苏省计量确认，多次荣获南京市“质量管理奖”。“南试”牌化学试剂被评为江苏省名牌产品，“南试”商标被评为江苏省著名商标。 公司秉承“与顾客共赢、让员工成长、尽社会责任”理念，通过“清洁生产企业”、“环境友好企业”审核和“安全标准化”二级验收。荣获南京市“文明单位”、“平安企业”、“公积金诚信缴纳单位”、“重合同守信用企业”、“信用示范企业”、全国石油化工“优秀民营企业”、“环保先进单位”、化学试剂行业“十强企业”等荣誉。 2015年8月8日，“南京试剂”O2O电子商务平台正式上线，通过整合企业信息资源，满足顾客对产品信息的实时查询，通过电话和在线交流保持与顾客零距离沟通，实现顾客线上自助下单和线下收货体验的无缝对接。顾客的需要，南试的追求！南试团队将继续保持对顾客的倾听和响应，重视用户的多维度需求，竭诚为广大顾客提供优质的产品和全方位服务。技术研发：公司以自主研发为主，每年保持150个以个产品投放市场。与南京大学合作建设南京市化学试剂工程技术研究中心并通过市科学技术委员会验收。中心有33名从事新产品研究开发、工艺设计、产品标准的编制及检测检验等工作，其中高级职称4人、中级职称10人,硕士以上学历4人、本科学历12人，客座教授级专家4人。公司与东南大学、南京工业大学、南京理工大学等多所高院校开展产学研合作。质量保证： 公司致力于精细化管理，坚持“精益生产，确保批批优质；诚信为本，满足顾客要求”方针，保持ISO9001体系管理持续有效运行十余年，保证产品质量稳步提升。自1998年以来，连续17年国家、省级产品质量抽检合格率达100%。通过江苏省计量保证确认，三次荣获南京市“质量管理奖”。环保要求：注重绿色发展，实施环保搬迁。2012年在化学工业园区建成年产3.5万吨的研发生产基地，坚守“遵纪守法、清洁生产、节能减排、保护环境”的方针，充分识别企业环境因素，实行源头控制。以“节能、降耗、减污、增效”为目标，从原料、工艺、设备、现场、产品和人员多个维户坚持清洁生产，强化三废治理，确保达标排放。定期开展生产经营互动的合规性评价，公司环境行为申报，获蓝色信用等级.仓储物流：按照安全标准化二级标准，在南京化学工业园区建设甲、乙、丙类危化品仓库7000余平米，提供安全和质量保障。通过升级企业资源计划系统、开通400服务热线、建设O2O电商平台，着力提升对顾客信息的响应速度。通过自有的专业危化品运输车队和第三方物流，着力为顾客提供优质、便捷的送货服务。
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  • 环球恒达--界面化学仪器部 银牌10年
    400-860-5168转2812
    北京环球恒达科技有限公司是国内为数不多采用进口技术生产胶体与界面化学类、材料科学类仪器的专业品牌生产商。本公司主要产品有：接触角测量仪、表界面张力测量仪（旋转滴界面张力仪）、Zeta电位测量仪、粒度分析仪、LB膜多功能拉膜机、界面流变仪、泡沫分析仪，粘度计等。 本公司产品遍布理工科类的“双一流”大学的实验室。比较知名的有：高校研究领域-清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室、北京大学天然气水合物实验室、北理工爆炸科学与技术国家重点实验室医疗设备领域-乐普医疗北京研发中心重点实验室油墨、印染研发领域- 印刷包装材料与技术北京市重点实验室金属材料领域-东北大学冶金学院重点实验室-高端金属材料特种熔炼与制备北京市重点实验室石油钻井领域-中国石油大学共建重质油国家重点实验室航空航天领域-中国航天钱学森空间技术实验室建材实验领域-北京建筑大学建筑材料实验室 建筑结构与环境修复功能材料北京市重点实验室材料研发领域-有机无机复合材料国家重点实验室 天津大学化学工程联合国际重点实验室-先进能源材料化学教育部重点实验室军工科研领域-全国人防工程防化研究试验中心胶片研发领域-乐凯新材研发中心农药研发领域-农业部农业环境重点实验室电子生产领域-京东方研发中心纳米材料领域-中国科学院、胶体、界面与化学热力学重点实验室、国家纳米中心纳米生物效应和安全性重点实验室、中国科学院北京纳米能源与系统研究所等等 地址：北京市海淀区显龙山路19号香麓雅庭1号楼电话: （010)62452600 传真: （010）62452600 手机：18211154896邮箱：interface_sci@sina.com
    主营产品： 接触角测量仪   表面张力仪   Zeta电位仪   泡沫分析仪  
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  • 东南化学仪器有限公司
    东南化学仪器有限公司是一家在香港具有四十多历史的科学仪器公司，代理世界几十个知名品牌的仪器设备和试剂。有自置的办公楼宇及大型的存放特别试剂的仓库。拥有一支专业而富有经验的销售及维修队伍，本着“顾客第一，服务至上”的一贯方针，竭力为各大学、研究所、医院及工厂、检测、环保、自来水单位提供至善的售前、售后服务。本公司是安捷伦Agilent(以前的美国瓦里安(VARIAN)公司的华南地区总代理。
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  • 马尔文帕纳科静态粒度粒形分析仪Morphologi 4-ID 400-875-0089
    Morphologi 4-ID静态粒度粒形分析仪 结合了Morphologi 4自动静态成像的各项优势，并可通过拉曼光谱技术(MDRS)在一次测量中实现单个颗粒的化学识别。自动化的SOP驱动操作以一种简单的方式控制样品分散、形态学和化学分析。它还以清晰的途径提供可靠且独立与操作员的结果。易于定制适合每种样品的光谱采集条件，从而可测量热敏物质以及弱拉曼散射体。形态特性与化学信息的简单关联为客户提供有关样品的全面理解。MDRS 技术表征样品颗粒的粒度粒形及成分特性Morphologi 4 的各项功能与专用拉曼平台相结合，可在单个自动化测量中进行物理和化学颗粒表征可自动测量成百上千个颗粒的拉曼光谱，节省了分析员宝贵的时间直观的软件可确保经验丰富和没有经验的光谱学家也同样适用形态属性与化学信息可轻松关联，让您能够全面地了解自己的样品21 CFR Part 11 软件选项确保了法规合规性可调整的工作流程允许根据特定用户或应用的需求对方法进行量身定制。 选择颗粒进行化学分析：从颗粒图像中手动选择基于用户指定的类别采用形态定向拉曼光谱 (MDRS)方式通过软件自动且客观地进行选择能够以行业标准格式导出光谱，从而支持利用第三方光谱库进行未知成分识别对激光功率和采集时间进行严格控制，可对从弱拉曼散射体到热敏感散射体的各种材料进行测量优化Morphologi 4-ID 静态粒度粒形分析仪的测量步骤分为五部分： 样品制备 对单个颗粒和附聚物进行空间分离对于生成稳定的结果至关重要。 集成式干粉分散器使干粉样品的制备过程变得简单且可重现。 所施加的分散能量可受到控制，从而可对一系列材料类型优化测定流程。 可利用能够直接安装到 Morphologi 4-ID 自动化样品台中的配件制备悬浮液样品或过滤后的样品。 图像捕捉 仪器通过扫描光学显微镜下的样品捕捉单个颗粒的图像。 Morphologi 4-ID 的光源可从下方或上方照射样品，同时可对亮度实现控制。 图像处理 利用自动化“锐边”分割分析或通过手动控制的阈值，对颗粒进行检测并计算每个颗粒的形态参数范围。MDRS 确定进行拉曼分析的关注成分和颗粒。 用户可以根据颗粒形态有选择性地确定颗粒，或者通过 Morphologi 软件客观确定整个样本的代表性颗粒。生成结果 软件中的图表与数据分类选项，通过直观的界面，确保直接从您的测量中选取相关数据。 根据参考库为每个采集的拉曼光谱计算相关性分数，使我们可以根据颗粒的化学性质对其进行分类。 使用与每个化学类别中的颗粒相关联的形态数据生成粒度和粒形分布，从而提供成分特定形态信息。 每个颗粒单独存储的灰度图像与其拉曼光谱相关联，并且可为定量结果提供定性验证。
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    厂商： 马尔文帕纳科
    品牌： 马尔文帕纳科/Malvern PANalytical
    型号： Morphologi 4-ID
    价格： 面议
  • 便携式GC/MS化学识别及混合物分析系统
    便携式GC/MS 化学识别及混合物分析系统使用高速、高分辨率的气相色谱法和小型化环形离子阱质谱法来识别在气体、蒸汽、液体和固体中的挥发性和半挥发性有机化合物。产品介绍便携式GC/MS 化学识别及混合物分析系统是一款手持便携式并且可以使用在炎热地区和极端环境下的坚固仪器。该款仪器的高速气相色谱法结合小型化环形离子阱质谱法重新定义了手持便携式GC/MS 技术的尺寸、重量和速度。特点：- 使用GC/MS技术识别挥发性和半挥发性的有机化合物，其中包括化学战剂和TICs- 五分钟内便可启动使用- 三分钟之内分析完毕，一次充电即可持续分析多达30份样品- 重量轻，外观坚固紧凑，可适用于野外操作- 普遍、广泛的样品收集和注射技术适用于气体，液体及固体样品应用领域- 防化部队- 武警消防- 公安- 环保- 商检- 海关- 人防
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    厂商： 北京天汇智达科技发展有限公司
    品牌： 未知
    型号： 便携式GC/MS
    价格： 30万 - 50万元
  • 同方威视 手持拉曼 RT6000手持式化学物质识别仪 400-860-2909
    同方威视拉曼光谱仪系列产品-RT6000手持式化学物质识别仪产品简介威视RT6000手持式化学物质识别仪是由同方威视技术股份有限公司自主研发的拉曼光谱仪，用于现场对化学物质进行快速识别。 RT6000 采用拉曼指纹光谱分析技术，可在不接触样品的情况下快速识别监管化学物质及前体、易制毒化学品、爆炸物、危险化学品、珠宝玉石、塑料等未知化学物质。威视RT6000手持式化学物质识别仪体积小重量轻，可随身携带， 环境适应性强， 操作简单， 适用于日常巡检、 现场执法等多种作业环境。技术特点检测准确： 能够准确给出被检测物质的具体名称和属性，并同时提供化学品安全说明书(MSDS）检测速度快：5秒完成检测强大检测能力：庞大化学品谱图库，数量上万种环境适应性强：工作温度-20至50度拍照取证：配备摄像头,可对被测物质拍照取证定位功能：内置GPS模块,可准确定位使用地点网络功能：可通过Wi-Fi产品升级和传输检测结果技术指标采用技术 拉曼光谱分析技术激光输出功率 0～350mW可调冷启动时间 不大于60秒可检测物质种类 海洛因、可卡因、甲基苯丙胺、氯胺酮等监管化学物质； 麻黄碱、丙酮、硫酸、乙醚、甲苯等易制毒化学品； TNT、 RDX （黑索金)、 TATP（液体炸药）硝铵等爆炸物； 酒精、汽油、双氧水、硝酸等危险液体； 芥子气、沙林、 VX 等化学战剂；敌敌畏、氧乐果等毒害液体； 钻石、玛瑙、翡翠等珠宝玉石； PET、 PP 、 PS 等塑料物证记录功能 GPS - 位置信息； 拍照取证 - 图像信息； 条码扫描 - 条形码/二维码信息操作界面 3.5 英寸触摸屏开放式数据库 提供用户自扩充谱图库功能计算机接口 Micro USB数据输出格式 SPC 文件（标准光谱文件）， PDF文件网络功能 通过 Wi-Fi 可传输检测结果；集中监管；系统升级操作语言 全中文操作界面，支持中英文双输入法电源 AC 100V ~240V 50Hz ~60Hz电池内置 可充电锂电池( 4h) ，电池可更换工作温度 -20℃~50℃
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    厂商： 北京鉴知技术有限公司
    品牌： 威视/Nuctech
    型号： RT6000
    价格： 30万元
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  • 我国率先实现紧邻不同分子的拉曼光谱识别
    p 　　纳米尺度上的化学识别对于微观结构的设计与功能调控至关重要，而实现相邻不同分子的化学识别则代表着识别技术的一种极限挑战。中国科技大学微尺度物质科学国家实验室单分子科学团队董振超研究组，在国际上首次实现紧邻的不同分子的 a href=" http://www.instrument.com.cn/zc/34.html" target=" _self" title=" " 拉曼光谱 /a 识别。该成果7月27日在线发表在《自然· 纳米技术》上。 /p p 　　董振超介绍说，由于拉曼散射光中包含了丰富的分子振动结构的信息，不同分子具有不同“指纹”特征的拉曼光谱，因此拉曼光谱技术已成为物理、化学、材料、生物等领域研究物质组成和结构的重要手段。但常规拉曼技术无法在分子水平上识别微观物质的组成与结构，而新兴的针尖增强拉曼(TERS)技术则结合了拉曼光谱技术高化学灵敏度和扫描探针显微术高空间分辨的双重优势。此前，董振超小组将非线性过程融入到TERS中，在单个分子体系实现了亚纳米分辨的化学识别。 /p p 　　实际的微观体系常由不同分子组成，识别相邻的不同分子具有更为重要的实际应用价值。董振超小组选取了两种结构相似的卟啉衍生物分子，研究结果表明，既便二者同属卟啉分子家族，利用超高分辨的非线性TERS技术，仍然可以对距离在约0.3纳米的不同卟啉分子进行清晰的化学识别，所测得的拉曼光谱具有各自特征的振动“指纹”，能够明显区分分子的“身份”和结构。 /p p 　　董振超表示，该成果对于任何需要在分子尺度上对材料的成分和结构进行识别的领域，都具有重要的科学意义和实用价值，有望在未来的表面反应、催化、分子器件、甚至包括蛋白质测序在内的生物分子高分辨识别等研究中得到广泛应用。 /p p br/ /p
    时间： 2015-07-30
    作者： 丰收秋天
  • 【飞诺美色谱】【方法建立】基于化学模式识别和熵权TOPSIS法分析鱼腥草不同部位的差异
    基于化学模式识别和熵权TOPSIS法分析鱼腥草不同部位的差异潘玲 ,施文婷 ,张兰兰 ,文珊 ,刘权震 ,黎桃敏 ,陈丹燕 ,刘燎原（广东一方制药有限公司，广东省中药配方颗粒企业重点实验室，广东佛山　528244）DOI：10.3969/j.issn.1008-6145.2023.02.002基金信息： 国家工业和信息化部2019年产业技术基础公共服务平台项目（2019-00902-1-2）；佛山市应急科技攻关专项（2020001000206）摘 要： 基于高效液相色谱（HPLC）指纹图谱比较鱼腥草不同部位（茎、叶）化学成分的差异性，并综合评价鱼腥草不同部位的质量。建立鱼腥草不同部位的HPLC指纹图谱，通过相似度评价、化学模式识别及熵权TOPSIS法对其化学成分进行差异性研究，并对其质量标志物（槲皮苷）进行含量测定。建立的HPLC指纹图谱中鱼腥草药材及其茎叶均确定了8个共有峰，指认了其中6个成分；聚类分析（CA）和主成分分析（PCA）结果表明鱼腥草叶和茎的质量差异大，叶和药材的质量较接近；偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）发现4种成分是造成不同批次样品差异性的主要标志物；熵权TOPSIS法分析显示同批次鱼腥草药材与其茎叶既有相关性也有差异性，且四川产地的鱼腥草药材质量较佳；含量测定结果显示，同批次鱼腥草中的槲皮苷含量由高到低均依次为叶、药材、茎。鱼腥草不同部位HPLC指纹图谱存在显著差异。该方法可反映鱼腥草不同部位质量差异性，为鱼腥草药材的质量控制及资源开发利用提供参考。关键词： 鱼腥草； 不同部位； 化学模式识别； 熵权TOPSIS法； 槲皮苷中药特征图谱是中药整体性的化学表征，在中药质量评价方面应用广泛。化学模式识别分析包括聚类分析和主成分分析等，是用于揭示隐含于化学测量数据内部规律的一种多元分析技术，已被广泛应用于中药材及中药制剂的质量评价。逼近理想解排序法(TOPSIS)是一种多指标决策法，利用各方案与理想方案和负理想方案的欧式距离来度量方案优劣，使得属性与其效用之间呈线性变化关系，同时将多个评价指标进行合理赋权得到一个综合指标，把多维问题转化为一维问题，有效地排除主观因素的影响，明显提高多目标决策分析的科学性和准确性。笔者利用HPLC法建立鱼腥草不同部位的指纹图谱，运用聚类分析、主成分分析、偏最小二乘法-判别分析等化学模式识别方法对鱼腥草不同部位指纹图谱进行质量评价，同时运用熵权TOPSIS法对鱼腥草不同部位的槲皮苷含量进行综合排序评价，旨在全面反映鱼腥草药材及其不同部位化学成分差异，为鱼腥草药材的合理应用和资源开发提供一定的数据支撑。本文摘选自《化学分析计量》202302期，有部分改动1 主要实验部分1.1 色谱条件色谱柱：Phenomenex Luna C18柱(250 mm × 4.6 mm，5 μm，美国Phenomenex公司)；流动相：A相为乙腈，B相为0.1%磷酸水溶液；洗脱方式：梯度洗脱；洗脱程序：0～10 min时，A相体积分数由6%逐渐增加至8%，10～35 min时，A相体积分数由8%逐渐增加至27%，35～37 min时，A相体积分数由27%逐渐下降至6%，37～40 min时，A相体积分数为6%；流动相流量：1.0 mL/min；柱温：30 ℃；检测波长：0～25 min时为326 nm，25～40 min时为254 nm；进样体积：10 μL。1.2 溶液配制(1)混合对照品溶液。分别精密称取新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、芦丁、金丝桃苷、槲皮苷对照品适量，置于同一只5 mL容量瓶中，加入90%甲醇溶液溶解并定容至标线，配制成新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、芦丁、金丝桃苷、槲皮苷的质量浓度分别为7.492 6、7.443 4、7.198 5、9.185 0、8.817 1、7.960 3 μg/mL的混合对照品溶液。(2)鱼腥草药材样品溶液。取鱼腥草药材样品粉末(过4#筛)约0.5 g，精密称定，置于具塞锥形瓶中，精密加入90%甲醇溶液25 mL，称定质量，超声(功率300 W，频率40 kHz)处理30 min，取出，放冷，再称定质量，用90%甲醇溶液补足减失的质量，摇匀，滤过，即得。1.3 实验方法利用HPLC法建立鱼腥草不同部位的指纹图谱，运用聚类分析、主成分分析、偏最小二乘法-判别分析等化学模式识别方法对鱼腥草不同部位各特征峰进行化学模式识别分析。2 主要结果与讨论2.1 HPLC指纹图谱的建立取18批鱼腥草药材、茎和叶样品，制备样品溶液，按色谱条件进样测定，记录色谱图。将采集到的HPLC色谱图导入中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012版)软件进行匹配，分别生成对照指纹图谱R1、R2和R3。2.2 化学模式识别分析2.2.1 聚类分析采用SPSS 26.0软件，以18批鱼腥草药材、茎和叶共54个样品的指纹图谱中8个共有峰的“峰面积占比”(各共有峰峰面积占共有峰总面积的比例)作为变量进行聚类分析。2.2.2 主成分分析采用SPSS 26.0软件，以18批鱼腥草药材、茎和叶共54个样品的指纹图谱中8个共有峰的“峰面积占比”作为变量进行主成分分析，分析结果与主成分因子载荷矩阵分别见下表，得分图如图所示。以特征值大于1为提取标准提取主成分，提取出前2个主成分，对总方差的累积贡献率达72.782%，表明提取的2个主成分能基本反映全部指标的信息。主成分1的特征值为4.043，方差贡献率为50.533%，载荷(绝对值)较高的峰有新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、金丝桃苷、槲皮苷，表明这5个成分主要反映主成分1的信息；主成分2的特征值为1.780，方差贡献率为22.249%，载荷(绝对值)较高的峰有峰4、芦丁、峰7，表明这3个成分主要反映主成分2的信息。由主成分得分图可以看出药材和叶基本聚为一类，茎单独聚为一类，与聚类分析结果一致。表 18批鱼腥草药材、茎、叶的主成分分析结果表 18批鱼腥草药材、茎、叶的主成分因子载荷矩阵注：“-”代表方向。图 18批鱼腥草药材、茎、叶的主成分得分图2.3.3 正交偏最小二乘法-判别分析正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)是一种与主成分有关的统计学方法，将数据降维后建立回归模型并对结果进行判别分析。模型通过Y轴累积解释率(R2Ycum)、模型累积预测率(Q2cum)建立模型参数，R2Ycum与Q2cum值差距越小且接近1，表示模型效果越好。采用SIMCA 14.1软件，以18批鱼腥草药材、茎和叶共54个样品的指纹图谱中8个共有峰的“峰面积占比”作为变量进行OPLS-DA分析，结果如图所示。由模型参数可知，数据矩阵的模型解释率R2Ycum=0.82，模型预测参数Q2cum=0.57，均大于0.50，表明该数学模型稳定可靠。54批样品可分成2类，鱼腥草的茎单独聚为一类，药材和叶聚为一类。以VIP值大于1为提取标准，结果表明，槲皮苷、隐绿原酸、峰4和芦丁是影响分类的主要标志性成分。文献研究表明鱼腥草中黄酮类成分具有杀菌、祛痰、止咳等作用，因此选择槲皮苷作为鱼腥草的质量标志物，对18批鱼腥草药材、茎、叶样品进行含量测定。图 18批鱼腥草药材、茎、叶的OPLS-DA分析得分图图 OPLS-DA分析VIP值2.5 熵权TOPSIS法分析对18批鱼腥草药材不同部位HPLC指纹图谱中各共有峰的峰面积进行熵权TOPSIS法分析，依次建立各样品的初始决策矩阵、标准化决策矩阵，计算得到各项指标的熵值Ej=(1.522、1.822、1.892、2.022、2.012、1.912、1.883、1.856)；权重wj=(0.079、0.118、0.128、0.147、0.146、0.131、0.127、0.123)；根据加权决策矩阵得到最优方案Zj+=(0.079、0.118、0.128、0.147、0.146、0.131、0.127、0.123)，最劣方案Zj-均为0。计算18批鱼腥草药材不同部位与最优方案的距离(D+)、与最劣方案的距离(D-)及最优解的欧氏贴近度(Ci)。D+越小、D-越大、Ci越大，则被评价样品越优。18批药材、茎、叶的Ci平均值分别为0.159、0.063、0.300，提示叶的质量最优，药材次之，茎最差。质量排序：鱼腥草药材前三位的分别是H4、H5、H1，茎前三位的分别是S4、S5、S6，叶前三位的分别是L4、L1、L5，不同产地鱼腥草样品存在较大差异，可为优良药材资源的进一步研究与开发提供参考。3 结论笔者通过建立鱼腥草不同部位HPLC特征图谱，结合化学识别模式和熵权TOPSIS法分析鱼腥草不同部位质量差异。采用HPLC法，从鱼腥草药材、茎和叶的指纹图谱中标识出8个共有峰，通过对照品指认出其中6个成分，分别为新绿原酸、隐绿原酸、绿原酸、芦丁、金丝桃苷、槲皮苷。相似度评价结果表明，18批鱼腥草药材、茎和叶的HPLC指纹图谱与其相应对照指纹图谱的相似度均大于0.85，表明不同批次鱼腥草同一部位的整体质量较为稳定；通过聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析明确各化学成分的富集部位及影响分类的主要标志性成分，可用于评价鱼腥草药材的整体质量及茎、叶各部位的质量差异；含量测定结果表明同一批鱼腥草中的槲皮苷含量由高到低均依次为叶、药材、茎；熵权TOPSIS法确定了鱼腥草中8个共有峰的权重，根据Ci值对不同部位的鱼腥草样品进行排序，可实现对鱼腥草整体质量控制以及优质种源筛选。建立的鱼腥草药材及其不同部位HPLC指纹图谱检测方法稳定可靠，通过化学模式识别和熵权TOPSIS法，对鱼腥草药材及其不同部位的HPLC指纹图谱进行分析评价，可全面、综合、系统地对样本进行质量评价和差异分析，从而比较不同部位的化学成分差异，明确化学成分的分布规律，为鱼腥草药材的质量控制和临床应用提供数据支持。引用本文： 潘玲，施文婷，张兰兰，等 . 基于化学模式识别和熵权TOPSIS法分析鱼腥草不同部位的差异［J］. 化学分析计量，2023，32（2）：6. (PAN Ling, SHI Wenting, ZHANG Lanlan, et al. Analysis of the differences of Houttuynia cordata with different parts based on chemical pattern recognition and entropy TOPSIS method[J]. Chemical Analysis and Meterage, 2023, 32(2): 6.)通讯作者：陈丹燕，本科，研究方向：中药配方颗粒制备工艺与质量标准研究基金信息： 国家工业和信息化部2019年产业技术基础公共服务平台项目（2019-00902-1-2）；佛山市应急科技攻关专项（2020001000206）中图分类号： O657.7文章编号：1008-6145(2023)02-0006-07本文来源：“ 化学分析计量”微信公众号
    时间： 2024-01-19
    作者： 艾杰尔飞诺美
  • 上海光机所在机器学习算法赋能二维材料识别和检测方面取得进展
    近期，中国科学院上海光学精密机械研究所光芯片集成研发中心王俊研究员团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展，相关综述论文以“Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorithms”为题发表于Laser & Photonics Reviews，并被编辑推荐为当期正封面文章。 　　自从发现石墨烯以来，大量新型二维层状材料逐渐被发现和制备，目前已成为涵盖绝缘体、拓扑绝缘体、半导体、半金属到超导体的庞大家族。通常，二维材料的层数对于调节纳米电子和光电器件的性能具有重要意义，在实现进一步的物理研究或器件制造之前，往往需要确定目标样品的最佳厚度。目前，通过光学技术获得光学图像或光谱信息后，后续的数据处理往往依赖研究人员的专业知识，并且受个人经验和主观因素影响较大。 　　近年来，人工智能改变了现代社会的诸多方面，作为其最重要的一个子领域，机器学习通过收集和分析数据以预测复杂系统的行为并建立解决问题的模型，为物理、化学、材料科学等传统研究领域带来了新的发展机遇和解决方案。例如光学图像作为实验室中最容易获取的数据集，是解决图层识别高通量和实时性要求的最简单方法，机器学习算法可以提取图像中的基本特征并建立决策模型，同时较好地适用于不同的光学系统，以满足不同用户对自动光学识别和表征的要求。除了光学图像，机器学习算法还可以准确高效地分析光谱数据，这不仅可以利用光谱特征信息快速得到所需的样品厚度，还可以从材料本秉特性出发，有效解决不同实验平台间测试数据误差带来的不利影响。更为重要的是，这些机器学习算法赋能的光学解决方案显著促进了建立从数据出发的统一、快速、低成本、无损的测量方法和标准，进而有力推动了二维材料的工业级应用落地。 　　该综述系统总结了传统光学技术与机器学习算法深度融合面临的发展机遇与难题，提出检测对象的多样性、物理性质的差异性、测试环境的不稳定性、光学技术的易干扰性和相关算法的准确性对跨实验室标准制定带来的潜在风险与挑战。机器学习算法将对二维材料厚度测定的传统研究方法带来深刻的变化，将人工劳动从现有的繁琐材料表征过程中逐渐解放出来，有助于推动研究的快速发展并逐步走向实际应用。
    时间： 2023-04-18
    作者： 情绪波动
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  • 生物识别：常见的生物特征识别方式

    生物识别：常见的生物特征识别方式生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，这里的生物特征通常具有唯一的（与他人不同）、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。所谓生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。一、生物识别技术概念生物识别技术的特征分类生物识别的涵义很广，大致上可分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括：指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；行为特征则包括：签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。下表对五类主要的人体生物特征的自然属性进行了比较自然属性虹膜指纹面部DNA静脉唯一性因人而异因人而异因人而异亲子相近同卵双胞胎相同唯一性稳定性终身不变终身不变随年龄段改变终身不变终生不变抗磨损性不易磨损易磨损较易磨损不受影响不受影响痕迹残留不留痕迹接触时留有痕迹不留痕迹体液、细胞中含有不留痕迹遮蔽情况可戴手套面罩不能戴手套不能戴手套不需接触从上表列出的特性可以看出，某一应用领域可能特别需要某种生物特征，如刑侦应用与静脉、指纹识别、亲子鉴定与DNA等。与其他生物特征相比，虹膜组织更适合于信息安全和通道控制领域。例如，虽然多种特征都具有因人而异的自然属性，但虹膜的重复率极低，远远低于其他特征。又如，容易留痕迹可以给刑侦带来很大方便，但痕迹易被他人利用来造假，则不利于信息安全。再则，虹膜相对不易因伤受损，更加大大减少了因外伤而导致无法进行识别的可能性。而静脉识别更完美，精确度可以和虹膜识别媲美，无需接触，操作方便，适应人群广泛。二、几种常见的生物特征识别方式1.指纹识别指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。2.静脉识别静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CMOS摄像头获取手指静脉、手掌静脉、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中静脉特征值比对，采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。全过程采用非接触式。3.虹膜识别虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认，应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”，即使丢失也不用担心信息泄露。机场通关安检中采用虹膜识别技术，将缩短通关时间，提高安全等级。4.视网膜识别视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏”的，故而不可能受到磨损，老化等影响；使用者也无需和设备进行直接的接触；同时它是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。另一方面，视网膜识别也有一些不完善的，如：视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究；设备投入较为昂贵，识别过程的要求也高，因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。5.面部识别面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术，包括标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征，然后将其转换成数字信号，再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式，现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是，热成像技术不需要良好的光源，即使在黑暗情况下也能正常使用。6.手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。7.DNA识别人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴别。8.声音和签字识别声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术，容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如，一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者，一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制，从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术，主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征，对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样，也是一种行为测定，因此，同样会受人为因素的影响。9.亲子鉴定（基因识别）由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统，而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的，所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列，这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在，但每一个人的染色体必然也只能来自其父母，这就是DNA亲子鉴定的理论基础。三、生物特征识别在中国的发展状况我国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术，基本与国外同步，早在80年代初就开始了研究，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。而我国对于人脸识别、虹膜识别、掌形识别等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年，现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”，辞去英国雷丁大学的终身教职务回国，开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向，开始了我国对人脸、虹膜、掌纹等生物特征识别领域的研究。目前，中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构，在人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等领域均已取得了国内或国际领先的研究成果。以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托，北京中科虹霸、北京行者、中科奥森、北京数字指通、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、上海银晨科技、道肯奇等一批生物特征识别领域的高新技术公司慢慢发展起来，带动着行业的发展。自2003年后，生物特征识别行业步入成长期，主要特征有：产品体系已建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量激增（全球目前从业公司已上千家），产品成本已大幅度下降，技术已获得客户广泛认可，各领域应用渐趋普及，行业体系也已成型。在此阶段，中国生物特征识别行业开始诞生了一批在细分市场具有领导优势的企业，如北京艾迪沃德指纹科技（IDworld）、北大高科、中控电子在科刑侦和社保指纹门锁指纹考勤等领域，都取得了一定优势。以中科院自动化所科研成果为依托的北京中科虹霸科技有限公司在虹膜识别产业化方面积极探索，于2006年10月研发出国内第一款嵌入式网络化虹膜识别仪，其性能达到国际领先。部分企业在技术研发等领域也取得突破，如亚略特、银晨科技在人脸识别等技术上都取得了领先水平。

  • 化学模式识别方法

    [font=宋体][font=宋体]化学模式识别（[/font][font=Times New Roman]CPR[/font][font=宋体]）是利用统计学、信号处理、数学等工具从化学量测数据中找出样本的特征，进而对样本进行识别和归类的一门技术。[/font][/font][img=,294,246,left]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406260948289055_2874_6418678_3.png!w294x246.jpg[/img][font=宋体][font=宋体]化学模式识别按照样品集有没有[/font][font=宋体]“教师信号”可以划分为无监督的模式识别和有监督的模式识别（。前者只有样本的光谱数据但样本的类别（属性、特征）未知，通过样本本身的光谱信息实现分类，包括主成分分析（[/font][font=Times New Roman]PCA[/font][font=宋体]）、系统聚类分析（[/font][font=Times New Roman]HCA[/font][font=宋体]）等。后者是用一组已知类别的样本作为训练集建立分类模型，或称类模型，然后，再利用模型对待测样本的类别进行预测，包括偏最小二乘[/font][font=Times New Roman]-[/font][font=宋体]判别分析（[/font][font=Times New Roman]PLS-DA[/font][font=宋体]）、支持向量机（[/font][font=Times New Roman]SVM[/font][font=宋体]）、人工神经网络（[/font][font=Times New Roman]ANN[/font][font=宋体]）等。[/font][/font][b][b][font=宋体]一、主成分分析[/font][/b][/b][font=宋体][font=宋体]主成分分析（[/font][font=Times New Roman]PCA[/font][font=宋体]）[/font][/font][sup][font='Times New Roman'][1][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]是一种多元统计分析方法，它是使用最广泛的数据降维以及无监督的聚类方法。[/font][font=Times New Roman]PCA[/font][font=宋体]的主要原理是将[/font][/font][i][font='Times New Roman']n[/font][/i][font=宋体]维特征映射到[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体]维上，这[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体]维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有[/font][i][font='Times New Roman']n[/font][/i][font=宋体]维特征的基础上重新构造出来的[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体][font=宋体]维特征。[/font][font=Times New Roman]PCA[/font][font=宋体]就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第[/font][font=Times New Roman]1,2[/font][font=宋体]个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到[/font][/font][i][font='Times New Roman']n[/font][/i][font=宋体]个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，大部分方差都包含在前面[/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体][font=宋体]个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为[/font][font=Times New Roman]0[/font][font=宋体]。于是，只保留前面[/font][/font][i][font='Times New Roman']k[/font][/i][font=宋体][font=宋体]个含有绝大部分方差的坐标轴，而忽略余下的坐标轴，就可以实现对数据特征的降维处理。在降维后的二维或者三维主成分图中，可以将样本的分类进行可视化，如图[/font][font=Times New Roman]5-8[/font][font=宋体]所示。[/font][/font][b][b][font=宋体]二、系统聚类分析[/font][/b][/b][img=,275,233,left]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406260948458070_6984_6418678_3.png!w275x233.jpg[/img][font=宋体][font=宋体]作为一种无监督模式识别方法，系统聚类分析（[/font][font=Times New Roman]H[/font][/font][font='Times New Roman']ierarchical [/font][font=宋体][font=Times New Roman]c[/font][/font][font='Times New Roman']luster [/font][font=宋体][font=Times New Roman]a[/font][/font][font='Times New Roman']nalysis[/font][font=宋体][font=Times New Roman],HCA[/font][font=宋体]）[/font][/font][sup][font='Times New Roman'][55][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]是聚类分析中应用最为广泛的方法。该方法的基本思想是首先将参加聚类的样本各自看成一类，然后定义样本之间以及类与类之间的相似度（距离），最后在自成类的样本中选择距离最近的样本合并为一个新类，重新计算新类和其他类之间的距离，并按最小距离并类，如此重复，每次减少一类，直至所有的样本并为一类为止。最终输出一个具有层次结构的聚类结果，如图[/font][font=Times New Roman]5-9[/font][font=宋体]所示。在[/font][font=Times New Roman]HCA[/font][font=宋体]中，类内距离和类间距离都有多种方法可供选择。常见的类间距离有马氏距离（[/font][font=Times New Roman]Mahalanobis[/font][font=宋体]）、欧氏距离（[/font][font=Times New Roman]Euclidean[/font][font=宋体]）、标准化欧氏距离（[/font][font=Times New Roman]seuclidean[/font][font=宋体]）、城市街区距离（[/font][font=Times New Roman]cityblock[/font][font=宋体]）、明氏距离（[/font][font=Times New Roman]Minkowski[/font][font=宋体]）、切比雪夫距离（[/font][font=Times New Roman]Chebychev[/font][font=宋体]）和夹角余弦相似系数（[/font][font=Times New Roman]cosine[/font][font=宋体]）等多种形式。类内距离有最长距离法（[/font][font=Times New Roman]complete[/font][font=宋体]）、最短距离法（[/font][font=Times New Roman]single[/font][font=宋体]）、类平均法（[/font][font=Times New Roman]average[/font][font=宋体]）、重心法（[/font][font=Times New Roman]centroid[/font][font=宋体]）、加权平均距离法（[/font][font=Times New Roman]weighted[/font][font=宋体]）、中间距离法（[/font][font=Times New Roman]median[/font][font=宋体]）和[/font][font=Times New Roman]Ward[/font][font=宋体]离差平方和等多种形式。[/font][/font]

  • 11项新型身份识别技术：6米外识别指纹(图)

    2013年03月13日 来源： 新浪科技 新浪科技讯 北京时间3月12日消息，据美国《连线》杂志网站报道，可以通过你行走方式识别你身份的手机；可以在6米外扫描你指纹的指纹扫描仪；可以探测到混凝土厚墙背后隐藏着的人的心跳的雷达；可以识别两个长得一模一样双胞胎的算法；出卖你的眉毛和耳垂… 所有这些都是正在逐渐崭露头角的新一代识别系统，它们可以通过人的一些生理现象达到身份识别的目的。和旧式的计量生物学系统不同，你并不需要靠的足够近以便被仪器识别。如果这些新型系统果真如它们的生产厂家在广告中所宣称的那样的话，那么你基本上就会在根本尚未意识到的情况下便已经被进行了身份识别。 在美国遭受9·11恐怖袭击之后，计量生物学识别系统迎来了发展的黄金时期。大量政府资金被用于采购人脸及相关识别系统；单单五角大楼一家便在5年时间内投入了将近30亿美元的资金，而国防部还仅仅是众多加入安保系统采购大军中的普通一员而已。然而这样做也引起了一些民权主义者的担忧，他们担心这些技术有朝一日会被肆意滥用。 尽管这些技术在从伊拉克到世界各地机场出入口安检等方面都发挥了不可替代的作用，围绕这些技术的争议之声也从未停止过。不过，尽管经过了大幅发展，这些扫描技术仍然无法从人群中识别特定的一张脸孔，要想进行有效的识别，必须要有恰当的光照条件和角度。 甚至，这种识别技术的市场前景也不容乐观，政府机构对这项技术的热情正在下降。不过这项技术的发展本身却并没有因此出现大的停滞。各大厂商和实验室的研究人员们仍在继续努力开发出能更精确识别个人身份的系统，以下所列举的便是其中有代表性的11项技术。 1 远距离指纹扫描仪　　http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa014436.jpg 大部分指纹扫描仪都需要手指与扫描仪的物理接触，然而这样的接触也常常会造成一起的污染和失效。因此现在有研究者正在尝试开发一种能在大约20英尺(约合6米)远处进行指纹扫描的仪器。 当然这种能在6米远处扫描人的指纹的仪器目前距离正式上市还有很长的路要走。不过美国亚拉巴马州有一家名为“先进光学系统”的公司开发了一款名为“AIRprint”的扫描仪，其可以实现在距离9英尺(约合2.7米)远处对指纹进行扫描。其工作的原理是使用两台130万象素的相机来接受不同的影像数据：一台水平偏振光，另一台垂向偏振光。在使用时，会有一束光被射到手指上，反射光随后进入镜片系统，在其中分离的偏振波被合成为清晰影像。另一家名为“IDair”的公司同样开发出了类似的，能在大约6英尺(约合1.8米)距离上实现指纹扫描的设备并计划向安全机构推销。该公司目前正致力于开发20英尺距离上的类似设备，并宣称其拍摄的图像将会和卫星图像的效果相似。 据报道，美国军方对这些设备显示出浓厚的兴趣。据麻省理工学院评论报道称，美国海军陆战队正打算借助这项技术实现在相对安全的空间，如装甲车内或防爆墙的背后实现对目标人物指纹的扫描，这样做或许将有助于规避由于自 杀式炸弹袭击等带来的潜在威胁。对于民用市场而言，这项技术的出现也免去了按压手指的麻烦，当然如果你不会对莫名其妙就被纪录了指纹感到心里不舒服的话。 2 耳朵 http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa018e37.jpg 你的耳朵有特别之处吗？其实每个人的耳朵都不一样，因此研究人员们正在开发一种基于人耳识别的技术，将耳朵的一些特征当做人的指纹那样来加以使用。在2010年，一组英国研究人员使用一种名为“图像射频转换”的技术将光束打在人的耳部，随后重复这一过程，利用一种算法生成人耳管状区域的图像。这个耳朵的边缘区域是每个人都不同的，并且也是区别最明显的部分。 随后，研究人员将图像转换为一系列的数字并储存起来，这样一来，以后当再次扫描到数据相符的耳朵时，系统便能将扫描结果与数据库中已有样本进行比对。目前这一识别系统的精度已经可以达到99.6%。在2012年3月，两位印度新德里的科学家曾经尝试使用Gabor滤波器进行类似的人耳识别，这是一种数字图像处理器，其原理与人类处理图像的方式相类似。不过这项尝试的结果并不够理想，其识别的准确度大约仅有92%~96.9%。 甚至有可能开发出一种耳部扫描识别技术，使其识别精度超过传统的指纹识别。这是因为当你长期从事艰难劳动之后你的手指指纹会变得模糊，但是总体来说人的耳朵在人的一生当中是不会有什么大的改变的。 当然这项技术目前仍然充满争议，因为指纹识别仍然是人们使用最广泛，历史也最悠久的一项身份识别技术。其中的一个大问题便是在不同的光照条件下，或是耳朵被头发部分遮蔽，或者佩戴着首饰，这些情况是否会对识别精确度造成影响。但是一旦这项技术达到实用阶段，那么它就将可以被用于和已有的指纹识别技术相互验证，配合使用。或许在未来我们也会见识到更加极端的耳部改造术的出现，因为魔高一尺道高一丈，总会出现对抗的手段。 3 气味http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa019938.jpg 在21世纪头一个十年的早中期，美国五角大楼“先进研究计划局”(Darpa)启动了一项名为“独特线索探测”的项目。该项目旨在尝试通过气味来找到不同的人，甚至通过气味的不同来进行身份识别。这项研究在2008年终结。一年之后，美国政府国土安全部召集进行一项有关通过人体气味来用于测谎的技术，并打算将该项技术用于机场和其它关卡出入口区域。 不过到目前为止通过气味开展身份识别还仅仅停留在研究项目阶段。这项研究所涉及的内容是非常复杂的，人体有超过300种不同的化学物质产生气味，并且我们身体的体味还会随着我们所吃食物的不同以及环境的差异而出现不同。不过或许研究人员们将会有办法将代表我们身份的“主要体味”和由于饮食环境等变化而造成的“二级体味”以及使用香皂沐浴露等而产生的“三级体味”区分开来。这里的“主要体味”是与我们身体的遗传特性相关的，代表了我们的身份。此前已经在老鼠身上开展了相关实验，实验的结果显示每一个个体都可以产生独特的味道。在2007年，美国政府反恐怖技术支持工作组甚至还打算建立人体气味数据库以供军犬队调用。当然，犬类被用于识别并追踪人体气味踪迹已有数十年历史，科学家们相信犬类正是通过区分人体的主要体味来开展追踪识别的。 4 心跳http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa01bb39.jpg 每当你呼吸，你的胸口起伏，还有你的心跳，也会让你的左胸微微颤动。多年来科学家们致力于研发一种敏感度足够高的雷达，其精度足以在数百米之外的距离上察觉到这种极细微的胸部颤动——哪怕是隔着厚厚的混凝土墙壁或电磁屏障也不影响到它的识别精度。目前一家总部位于美国亚利桑那的小公司VAWD工程公司正在履行国防部“先进研究计划局”一项名为“远距离生物探测”的国防合同并开展相关研究。 实现这种探测的关键原理在于多普勒效应，也就是由于物体运动而对电磁波波长频率造成的影响。我们对此并不陌生，比方说救护车朝着你开来时你会觉得声音变得越发尖利，而当它远去时鸣笛声则会变得越发低沉。根据VAWD工程公司的说法，他们目前开发的车载“障碍穿透型远程感知系统”(STORMS)可以感知甚至远比人的胸口起伏更加细微的颤动信号。 5 声音http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa01ca3a.jpg 大部分人大概都会对一些自动朗读软件的声音感到熟悉，比如iphone上的某些功能。那么有没有想过如果有一款软件可以对声音进行分析甚至能根据声音识别人的身份呢？ 俄罗斯公司“话音技术中心”便开发出了这项技术，这家公司称之为“语音网格”(VoiceGrid)。只要事先将某个人的声音录入，这一系统随后便可以自动识别出此人的声音。这家公司还有着更大的抱负，他们甚至还开发了用于大城市，州，乃至国家层面的相应系统。这项技术目前已经在墨西哥执法部门中得到应用，因为他们有数十万份的声音文件需要辨认。 6 虹膜

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  • 8898A型电缆识别仪
    8898A型电缆识别仪 简单介绍 8898A型电缆识别仪采用没有电接触的间接耦合方式实现对电缆快速、安全、准确地识别。该仪器具有如下特点：采用间接耦合方式，操作者与电缆不存在任何电气上的接触，极大程度地保证了人身安全。不需要断开各电缆两端与变配电设备间的连接，可在电缆处于带电的状态下进行在线识别，提高了识别的效率，同时大大减少了由于停电所造成的直接和间接的经济损失。 8898A型电缆识别仪的详细介绍 特别推荐：8898A型电缆识别仪 &mdash &mdash 采用GPS同步技术、无论电缆是否带电均可识别 电缆识别在电缆施工及维护工作中有重要意义。目前电缆识别主要有脉冲极性法和音频感应法两种,脉冲极性法电缆识别在电缆施工及维护工作中有重要意义。目前电缆识别主要有脉冲极性法和音频感应法两种,脉冲极性法的缺点是只能对停运电缆进行识别，而且由于不同电缆接地电阻的差别较大，常常导致误判或施加信号较困难；而音频法有时需要找到与系统地相独立的接地，且不能解决一路双桥的问题。 8898A型电缆识别仪采用没有电接触的间接耦合方式实现对电缆快速、安全、准确地识别。该仪器具有如下特点：采用间接耦合方式，操作者与电缆不存在任何电气上的接触，极大程度地保证了人身安全。不需要断开各电缆两端与变配电设备间的连接，可在电缆处于带电的状态下进行在线识别，提高了识别的效率，同时大大减少了由于停电所造成的直接和间接的经济损失。 8898A型电缆识别仪,采用GPS同步技术,无论电缆是否带电均可识别,无需停电、安全可靠。本品是市场上唯一可以在电缆带电时进行识别的产品。 仪器工作模式： （1） 信号幅度比较法：将功率信号通过发送钳耦合进目标电缆；用接收钳检测各电缆的交流信号幅度；目标电缆的信号幅度最大，据此可检测出目标电缆。 （2） GPS相位同步法：发射的功率信号相位与GPS秒脉冲同步。目标电缆检测出的交流信号相位与GPS同步，非目标电缆不同步。 （3） 电缆寻踪：功率信号发生器产生寻踪信号，通过发送钳将信号耦合进电缆。通过寻踪器（选件）就可找出电缆的走向 （4） 回路电阻测量：双钳测量回路电阻，用于判断铠甲两端接地是否良好。 相关概念: 电缆识别,带电电缆识别,电缆识别仪,带电电缆识别仪,带电电缆寻踪仪，电缆寻踪仪
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    价格： 面议
  • 车辆识别号码检验系统配件
    车辆识别号码检验系统配件是全球领先的车辆识别码检测仪器,VIN码检验仪器，快速鉴别伪装涂改的车辆识别号码，快速识别被盗车辆，也可用于二手车辆交易中的被盗车辆。车辆识别号码检验系统配件特点采用计算机控制，采用USB3.0的手持式相机，手持式显微镜，油漆厚度测量，涡流检测系统等组成快速的车辆号码检测识别系统。采用特制VIN检测软件采用VIN检测软件,可以即时对车辆识别号码进行解码，提供有关世界上的生产厂家，车型，发动机型号，车型和序列号信息，快速评估车辆的原产地和合法性。车辆识别号码（VIN）是一种用于汽车行业，以确定个人的机动车，挂车，摩托车和轻便摩托车的唯一序列号。VIN由17个字符字母数字代码组成。不使用字母I和O，以避免与数字1和0混淆.VIN位于车辆的不同部位，基本的检测是看号码是否合法地标记在车身，以及每个VIN车牌数目之间的比较和一致性。VIN检测软件通过比较车的型号、制造商、序列号诸如此类，能够在几秒钟内识别并解码VIN，执法人员能够立即评估车辆是否为合法车辆。软件特点：VIN解码细节；世界生产商，车型，发动机类型，车型，序列号，用户友好型界面；自动生成报告，常规更新。车辆识别号码检验系统配件采用VIN重建软件VIN重建软件用于对VIN号码相机，手持式显微镜,油漆厚度装置获取的图像进行可视化和分析，通过图像分析和重建，这个软件可以评估VIN车牌是否以任何方式修改过，最后找回原车牌号码。覆盖，清除，拆除，更换，重新粉刷，抓痕等机械或化学方法可以用来修改VIN车牌号，作非法用途，这会阻碍刑事案件的跟踪。通过使用微型相机，手持式显微镜和铁漆测量装置检测图像，该图像分析软件即使不能恢复到原车牌号，至少能探测到VIN车牌进行了非法修改。像素的均匀性（图像分析）可以反应奇怪的，不一致的字符或车牌上使用了化学试剂，而测量涂料厚度则可以识别是否有涂层（覆盖和复写字符的情况下，厚度较大）或缺口，（当字符被机械式删除，划伤，或挫掉时，厚度较少）。在大多数情况下，通过这种分析可以获得原号码。当号码被很精细地修改时，该分析技术也能识别出车牌的修改，但需要与涡流测量装置结合使用，才能还原车牌原号码。车辆识别号码检验系统配件采用 VIN检测参考指南VIN检查系统工具包还有一个非常有用的参考指南，提供有关车辆识别号码的编码的更多信息，其中，有改变车牌号码的方法和如何使用此工具包来识别和评估非法修改的实例。采用检测装置2.1. VIN 像机这是一个变焦相机（可更换60倍，100倍和150倍物镜）拍摄车辆和VIN板的照片，之后通过USB或SD存储卡连接到PC上，软件对图片进行分析。有多重功能，如内置的LED照明和自动对焦，使画面在不同的范围，提供了研究微观主体的新方法。使用“完全可调照明”（8个内置白光LED）专利，VIN相机可以快速准确对焦。规格和工具包内容VIN相机模块包括。 NB-4L锂离子电池 佳能IXUS870平台0厘米工作距离和LED环形照明提供60X，100X和150X物镜相机的NB-5L锂离子电池锂离子电池的电池充电器2 GB和32 MB的SD卡乳胶接触环校准标签（2张30标签）2.2. 手持便携式显微镜工具包内包括一个手持便携式显微镜，用于特别小的和困难的VIN车牌检查。手持便携式显微镜重量轻，体积小，便于携带，可在现场使用，获得可以放大到200倍的高品质图像。有自配的可调LED环形灯对检测区域进行照明，不需要额外光源。这种显微镜只需要通过USB连接到PC，使用非常容易。特点： 可调焦距，放大倍率：5X - 200X@17“监测全屏视图，光学格式：1/3“CMOS传感器（4：3）视场：最小：2.35mmx1.75mm@17mm工作距离（200x-2.8微米/像素）（每平方毫米0.48632MP）最大：100mmx 10076mm@ 300mm的工作距离（5×） 图像传感器：200万像素视频采集分辨率1600x1200,1280x960,640x480颜色：24位RGB或YUV或MJPG镜头：高精度显微镜镜头聚焦范围：手动8mm至300mm白平衡：自动/曝光时间：自动光源：集成可调的LED环形照明灯长度：122mm/直径：36mm输出：USB-模式：USB流媒体视频电源：USB端口的DC5V2.3. 涂料厚度测量装置（铁）和涡流分析仪它是一种手持式，电子测量仪，对所有金属上的涂层进行快速准确的非破坏性的厚度测量。操作原理是，将测量涂层厚度两个探针和涡流分析结合：F-探针使用磁原理来测量铁类金属上的无磁性涂层厚度，N-探针使用涡电流原则来测量有色金属上的非导电涂层厚度。该电子测量仪非常小型，对VIN车牌上的涂层进行手持式便携分析，无论检查材料的本性质，是磁性/非磁性，导电/非导通，铁/非铁材料的，都能分析该电子测量仪特别适用于：粉末涂层， 漆膜应用， 膜和胶贴， 金属支架上的压痕，划痕，挫痕和楔形。特点：快速，可重复的测量，最需要的应用程序无需校准，ZERO功能用于粗糙面或曲面，没有零基准可用时，有方便的RESET功能，坚固，耐磨，红宝石尖探头，独特的翻转显示，可以右侧向上观看，置于任何位置，声音和可视测量指示，探头有V型槽，对圆柱形零件定位， 密耳/微米可转换单元，每个计的背面都有基本说明，内置腕带，使用更加方便和安全，保修2年车辆识别号码检验系统配件规格： 操作系统 正版Windows® 7家庭高级版 快速开机。此版本包含所有产品更新（SP1) 显示屏 12.1“LED背光高清（HD）（1366×768）屏幕 CPU 英特尔® 凌动™ D525（双核，1.8GHz的）处理器 芯片组 英特尔® NM10高速芯片组 记忆 DDR3，1个SO-DIMM，1GB/2GB / 4GB（最大4GB） 存储 2.5“SATA250GB/320GB硬盘，500GB 无线数据网络 WLAN 802.11 b/g/n@2.4GHz*1 蓝牙V3.0（可选） 摄像机 130万像素摄像头 音频 高清晰度音频解码器，立体声扬声器，高品质麦克风 接口 1 x VGA 连接口 1 x USB 2.0 2 x USB 3.0 1 x LAN RJ-45 1 x HDMI 2个音频插孔（耳机/麦克风输入） 1个读卡器：SD / SDHC/ SDXC/ MMC 电池 6块2.6Ah（57.72Wh）锂离子电池 尺寸大小 297 x 204 x 28.67 mm （宽×深×高） 重量 1.5 Kgs（W /6块电池） 颜色 亮光；黑色；白色
    供应商： 孚光精仪（中国）有限公司
    品牌： 孚光精仪
    价格： 面议
  • 自动分液识别模块
    1 液液萃取后，自动识别液面分界，可选择吸取上层或下层液2 适用于2mL/10mL/20mL样品瓶
    供应商： 广州智达实验室科技有限公司
    品牌： 智达
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