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公开(公告)号：CN114965437B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210925032.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请公开了一种生化物质分子定量与识别方法、装置、终端设备及介质，其生化物质分子定量与识别方法包括：通过棱镜将扫频准直激光耦合至光学微腔，调整并固定棱镜与光学微腔的相对位置，得到谐振特征峰信息；根据谐振特征峰信息锁定一目标谐振特征峰，并基于目标谐振特征峰峰值波长移动量与待测物质分子浓度的定量关系检测待测物质分子的浓度；根据目标谐振特征峰的峰值输出稳频泵浦激光，通过棱镜将稳频泵浦激光耦合至光学微腔，并对光学微腔施加外力调整谐振条件，得到增强拉曼信号的拉曼光谱，进而识别待测物质分子的种类。本申请结合光学微腔与拉曼光谱，可实现对低浓度物质、混合物质甚至是单分子的定量检测与种类识别。
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公开(公告)号：CN118035755A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311775571.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F18/22 , G01N21/65 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种光谱检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及产品检测领域，自适应光谱角神经网络的建模不同样本光谱间的相似度，简化的图卷积神经网络聚合样本光谱邻域相似度信息，多尺度卷积神经网络层提取光谱的局部特征，多头自注意力层并行提取光谱全局特征，包括：基于光谱向量之间的目标光谱相似度构建正则化相似度矩阵；基于所述正则化相似度矩阵提取局部特征，基于所述局部特征提取全局特征；将所述全局特征输入至预设的神经网络模型进行预测，输出得到所述光谱数据中各条光谱对应的预测结果。本申请提高了光谱检测的检测结果准确度、检测效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN116429709B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310680666.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 季华实验室
IPC: G01N21/25 , G01J3/28 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种光谱检测方法、装置及计算机可读存储介质，其方法包括：获取光谱特征矩阵对应的光谱第一角相似度矩阵，并获取所述光谱第一角相似度矩阵对应的正则化拉普拉斯矩阵；基于所述光谱特征矩阵、正则化拉普拉斯矩阵、辅助变量以及稀疏约束噪声，确定光谱检测模型，其中，所述光谱检测模型的输出为去噪光谱特征矩阵；将所述光谱训练数据输入所述光谱检测模型进行迭代训练；若训练后的光谱检测模型收敛，则将训练后的光谱检测模型作为目标光谱检测模型，并将当前迭代的去噪光谱特征矩阵作为目标去噪光谱特征矩阵。本发明通过引入辅助变量对多个约束进行交替迭代优化，以从光谱数据中抽取出有效信息，可以准确地滤除光谱中的噪声。
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公开(公告)号：CN114965437A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210925032.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请公开了一种生化物质分子定量与识别方法、装置、终端设备及介质，其生化物质分子定量与识别方法包括：通过棱镜将扫频准直激光耦合至光学微腔，调整并固定棱镜与光学微腔的相对位置，得到谐振特征峰信息；根据谐振特征峰信息锁定一目标谐振特征峰，并基于目标谐振特征峰峰值波长移动量与待测物质分子浓度的定量关系检测待测物质分子的浓度；根据目标谐振特征峰的峰值输出稳频泵浦激光，通过棱镜将稳频泵浦激光耦合至光学微腔，并对光学微腔施加外力调整谐振条件，得到增强拉曼信号的拉曼光谱，进而识别待测物质分子的种类。本申请结合光学微腔与拉曼光谱，可实现对低浓度物质、混合物质甚至是单分子的定量检测与种类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113971747A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111593447.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62 , G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质，属于数字信号处理技术领域。本发明通过获取原始光谱数据，对所述原始光谱数据进行降维，得到降维后的光谱信息；并基于所述原始光谱数据，获取平移特征信息；将所述光谱信息和所述平移特征信息进行特征拼接，以得到新的特征表示方法，使用本发明中的新的特征表示方法进行预测,能够有效地避免测试时间不同引起的采样点平移的影响，并且显著提升预测模型的预测精度以及模型的泛化能力，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN117668672A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410141441.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 季华实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06Q10/0639 , G01N27/22 , G01N23/00
Abstract: 本申请公开了一种液态食品检测方法、装置、设备及存储介质，属于食品检测技术领域。该方法包括：获取食品检测信号数据集；基于预设的食品品质评价模型，根据所述食品检测信号数据集进行食品品质评价，获得液态食品品质数据；根据所述液态食品品质数据，生成液态食品检测结果。通过使用食品品质评价模型进行液态食品品质评价，完成了在不破坏食品本身的情况下对食品的检测。由此，实现了对液态食品的大批量、无接触检测，解决了现有技术中无法对液态食品进行无损检测的技术问题。相较于现有技术，具有低成本、高效率、适用范围广的优势。
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公开(公告)号：CN117576099A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410060718.3
申请日：2024-01-16
Applicant: 季华实验室
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G01N9/24 , G01N25/00
Abstract: 本申请公开了一种液体隔瓶检测方法、装置及计算机可读存储介质，其方法包括：获取各个待预测热成像图对应的第一超像素；将第一超像素图输入目标检测模型，通过空域图神经网络预测第一超像素图对应的第一局部特征；将各个第一局部特征输入长短期记忆网络进行预测，获得第一时序全局特征；基于第一时序全局特征确定瓶装液体的预测指标对应的预测指标数据，并将预测指标数据输入目标回归模型进行预测，获得所述预测指标对应的预测结果。本申请通过热成像图实现了对瓶装液体的无损检测，检测过程可兼顾热成像图的局部特征和全局特征，提升了瓶装液体进行隔瓶检测的准确性以及准确度。
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公开(公告)号：CN113447084A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111015301.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及食品检测技术领域，尤其涉及一种预估食品货架期的检测装置、系统、方法和存储介质，检测装置包括箱体、控制机构、环境检测机构、图像检测机构、拉曼光谱分析机构和环境控制机构，环境检测机构用于获取食品所处环境信息；图像检测机构用于获取食品外观信息；拉曼光谱分析机构用于获取食品成分信息；控制机构根据所述环境信息、食品外观信息和食品成分信息对食品货架期进行预估。本发明通过环境检测机构实现对环境中的温度、湿度、光强、光照颜色的检测，通过图像检测机构实时获取食品的外观，通过拉曼光谱分析机构获取食品的组分信息，综合外界条件和食品本身的外观、成分实现对食品货架期的预估，使得货架期预估的时间更为精准和智能。
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