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公开(公告)号：CN115728290A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211429386.9
申请日：2022-11-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤中铬元素的检测方法、系统、设备及存储介质，涉及土壤元素检测技术领域，所述方法包括：将第一目标LIBS光谱输入至第一铬参数检测模型中，得到第一铬含量初始预测值和第一目标权重变换光谱；根据第一目标权重变换光谱，确定第一待检测土壤的第一目标铬位置谱线强度；将第二目标LIBS光谱输入至第二铬参数检测模型中，得到第二铬含量初始预测值和第二目标权重变换光谱；根据第二目标权重变换光谱，确定第二待检测土壤的第二目标铬位置谱线强度。将第一目标铬位置谱线强度和第二目标铬位置谱线强度输入至混合土壤铬元素检测模型中，得到铬含量最终预测值，实现了两种土壤铬含量的同时检测，提高了铬含量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117589748A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311368231.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 浙江大学 , 长三角健康农业研究院(浙江)有限公司
IPC: G01N21/71 , G01N1/28 , G01N1/38 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种土壤重金属总量和有效态融合检测方法及系统，涉及土壤检测技术领域，该方法：构建建模集；建模集包括多个地区的土壤样本的样本数据，样本数据包括输入数据和标签数据；输入数据为土壤压片样本的激光诱导击穿光谱时，标签数据为土壤重金属总量，输入数据为土壤干渍样本的激光诱导击穿光谱时，标签数据为对应土壤干渍样本的土壤重金属有效态含量；对于建模集中每个样本数据，对样本数据中激光诱导击穿光谱进行加权和归一化处理得到加权归一化后的光谱；以加权归一化后的光谱为输入，以对应的标签数据为输出训练神经网络得到重金属检测模型；采用重金属检测模型检测待检测土壤。本发明实现了土壤重金属总量和有效态的融合精准检测。
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公开(公告)号：CN111357634A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010310291.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: A01G31/02
Abstract: 本发明提供了一种根系无损的智能水培系统，系统包括：营养液配制模块、营养液输送模块、水培植株模块、胁迫添加模块和废液输出模块；营养液配制模块用于提供多种不同浓度的营养液母液和水；营养液输送模块用于将不同浓度的营养液母液和水输送至水培植株模块；胁迫添加模块用于向所述水培植株模块中添加不同浓度的胁迫试剂；水培植株模块根据添加的不同营养液母液、水和不同浓度的胁迫试剂进行根系无损水培植株；废液输出模块用于将所述水培植株模块中的废液排出，完成废液的收集；本发明通过设置营养液配制模块、营养液输送模块、水培植株模块、胁迫添加模块和废液输出模块，实现植物根系的无损水培。
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公开(公告)号：CN115728290B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211429386.9
申请日：2022-11-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤中铬元素的检测方法、系统、设备及存储介质，涉及土壤元素检测技术领域，所述方法包括：将第一目标LIBS光谱输入至第一铬参数检测模型中，得到第一铬含量初始预测值和第一目标权重变换光谱；根据第一目标权重变换光谱，确定第一待检测土壤的第一目标铬位置谱线强度；将第二目标LIBS光谱输入至第二铬参数检测模型中，得到第二铬含量初始预测值和第二目标权重变换光谱；根据第二目标权重变换光谱，确定第二待检测土壤的第二目标铬位置谱线强度。将第一目标铬位置谱线强度和第二目标铬位置谱线强度输入至混合土壤铬元素检测模型中，得到铬含量最终预测值，实现了两种土壤铬含量的同时检测，提高了铬含量检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117571686A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311350886.8
申请日：2023-10-18
Applicant: 浙江大学 , 长三角健康农业研究院(浙江)有限公司
Abstract: 本发明涉及重金属检测技术领域，提供了一种基于约束基底和特征筛选的土壤有效态重金属快速检测方法。本发明采用浸提剂对土壤进行浸提，将所得土壤溶液滴加到约束基底的约束孔中，加热蒸干得到土壤干渍；采集所述土壤干渍的激光诱导击穿光谱，根据所述激光诱导击穿光谱得到有效特征峰的强度；根据所述有效特征峰的强度以及定标曲线或定标方程得到土壤中有效态重金属的含量。本发明提供的检测方法操作简单，无需过滤操作，检测时间短，灵敏度高，准确性好，能够实现土壤有效态重金属的快速精准检测，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116519667A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310467227.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明公开一种三七镉元素含量的确定方法、系统、电子设备及存储介质，涉及金属含量检测技术领域，所述方法包括：对待检测三七进行激光烧蚀处理后，确定待检测三七上每个待检测烧蚀坑的待检测激光诱导击穿光谱和形状参数；形状参数包括：横截面积、最大深度、周长、垂直费雷特直径和表面积；基于各待检测激光诱导击穿光谱确定对应待检测烧蚀坑的待检测特征发射谱线的校正强度；基于三七镉含量拟合方程以及待检测三七的所有形状参数和校正强度，确定待检测三七的镉元素含量；三七镉含量拟合方程是利用多个三七样本的镉元素含量真实值、形状参数和特征发射谱线的校正强度确定的。本发明提高了三七镉元素含量检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114839031A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210428196.9
申请日：2022-04-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种土壤固体样本的制备方法、一种土壤中速效钾含量的检测方法，属于成分检测技术领域。本发明采用待测土壤样品固‑液‑固的转换方式，将不可激光诱导击穿光谱检测的土壤样品转化为可测的土壤固体样本，能够利用激光诱导击穿光谱检测技术建立K元素的LIBS发射谱线强度与土壤样本中K元素浓度的关系模型，实现土壤速效钾的快速定量检测。本发明将稀释浸提液与壳聚糖的醋酸溶液混合，其中壳聚糖作为粘稠剂，能够提高稀释浸提液的粘稠性，使得含钾离子的待测溶液干燥后在基底表面分布更均匀，避免样本的“咖啡环效应”，有利于提高激光诱导击穿光谱检测准确性。结果表明，本发明检测方法与国标方法相比，检测偏差≤5％。
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公开(公告)号：CN111398254B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010222051.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明涉及一种水稻叶片重金属铜元素定量检测方法及系统，方法包括：获取水稻叶片样本、激光诱导击穿光谱数据、铜元素的真实含量值y；建立铜元素发射谱线强度‑铜元素含量的线性回归模型，计算模型预测的铜元素值yi；建立铜元素发射谱线强度‑铜元素含量的幂回归模型，获取最大值Rej；计算模型预测的铜元素值yj；建立铜元素发射谱线强度‑铜元素含量的多元线性回归模型，计算模型预测的铜元素值yd；建立测试多方程组合预测值‑铜元素真实含量的线性回归模型最终确定铜元素的含量。本发明中的上述方法最大限度包含了LIBS光谱和水稻叶片Cu含量间的线性、指数化、非线性等数学关系，去除了基体干扰信息，实现了Cu含量精确定量。
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公开(公告)号：CN111357634B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202010310291.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: A01G31/02
Abstract: 本发明提供了一种根系无损的智能水培系统，系统包括：营养液配制模块、营养液输送模块、水培植株模块、胁迫添加模块和废液输出模块；营养液配制模块用于提供多种不同浓度的营养液母液和水；营养液输送模块用于将不同浓度的营养液母液和水输送至水培植株模块；胁迫添加模块用于向所述水培植株模块中添加不同浓度的胁迫试剂；水培植株模块根据添加的不同营养液母液、水和不同浓度的胁迫试剂进行根系无损水培植株；废液输出模块用于将所述水培植株模块中的废液排出，完成废液的收集；本发明通过设置营养液配制模块、营养液输送模块、水培植株模块、胁迫添加模块和废液输出模块，实现植物根系的无损水培。
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公开(公告)号：CN111398191B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010222044.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明涉及一种水稻叶片逆境生理指标检测方法及系统，方法包括：获取水稻叶片样本；确定所述水稻叶片样本的高光谱信息；对所述高光谱信息进行平滑去噪降维处理；获取所述水稻叶片样本逆境生理指标的真实含量值；采用特征变量筛选法获取与所述真实含量值相关性最高的平滑去噪降维处理后的高光谱信息的特征波段；所述特征波段为m行n列的光谱矩阵，其中n列光谱代表n个与水稻叶片样本抗坏血酸含量高度相关的特征变量；基于所述真实含量值和所述特征向量建立测试集水稻叶片高光谱信息‑逆境生理指标含量的回归模型；基于所述回归模型确定水稻叶片样本的逆境生理指标。本发明中的上述方法精测精度高且计算快。
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