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公开(公告)号：CN115078328A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210666326.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01N21/65 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种药品的智能检测方法，包括以下步骤：步骤一，光谱采集；步骤二，预处理；步骤三，光谱变换；步骤四，生成对抗；步骤五，一维卷积：其中在上述步骤一中，将多组药品的标准样品放置在暗室中，用便携式拉曼光谱仪进行无接触照射，分别采集到多个与入射光频率不同的拉曼散射光谱，并注好标签，得到原始拉曼光谱，再将原始拉曼光谱的一维数值数据上传至计算机，不同点的波数对应强度，以拉曼位移作为x轴，强度作为y轴，绘制出原始拉曼光谱图；该发明采用拉曼光谱分析技术采集药品光谱数据，无需处理即可直接检测本征状态下的药品，样品安全无损，操作简便，高效快捷，检测成本低、耗时短、效率快，实用性强。
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公开(公告)号：CN113640243A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110969810.8
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01N21/3504 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了基于中红外光吸收的幽门螺杆菌检测仪及方法，包括安装底板、第一电路板、第二电路板、第一安装壳、第二安装壳、主箱体、减震组件、检测组件、分流管和显示面板，所述安装底板的顶部分别安装有第一电路板和第二电路板，且第一电路板和第二电路板上分别设置有第一安装壳和第二安装壳，本发明，利用分流管同时对接第一接入管和第二接入管，通气时，由第一检测管和第二检测管分别对C和12C的浓度进行检测，降低了检测成本，提高了检测效率，通过设置的检测组件，增强了照射在第一样品板和第二样品板上的光线强度，进而确保了检测的精准度，利用设置减震组件缓解震动，避免因震动而导致内部的结构受损，从而延长了设备的使用寿命。
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公开(公告)号：CN119198684A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411528399.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外拉曼的远距离作物生长态势检测系统，包括激光器、信号传输系统、光谱仪、数字延时发生器、示波器和计算机，所述信号传输系统主要包括反射镜、二向色片、负透镜、卡塞格林望远镜、透镜、小孔光阑、滤光片、光纤；激光器产生的脉冲激光信号通过信号传输系统传输，聚焦于待测样品表面，产生拉曼或荧光信号，再将这些信号收集并传输至光谱仪中；光谱仪对接收到的信号进行色散分光，将光信号转化为电信号，传送至示波器和计算机，以获取待测样品的拉曼信号；数字延时发生器进行时序控制。通过设计光路，实现收发光路同轴；解决了紫外光远距离拉曼探测中，采集时间的控制问题；实现了荧光探测技术。
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公开(公告)号：CN115630329A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210666316.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的食用香精分类方法，包括以下步骤：步骤一，采集；步骤二，得到训练样本；步骤三，得出结果；其中在上述步骤一中，使用手持拉曼光谱仪采集三种食用香精光谱数据；其中在上述步骤二中，采用左右平移、线性叠加、加入强度不等的白噪声三种方法对光谱数据增强，得到足够数量的训练样本；该发明，选择以拉曼光谱法采集到的样本作为检测数据，摒弃传统的机器学习分类方法，选用基于LeNet‑5卷积神经网络改进的1‑DLeNet‑5网络对样本进行训练和分类；此方法不需要对光谱数据进行预处理，可大大缩短检测时间，提高检测效率，且卷积神经网络可自动学习和提取特征，降低了人工成本和时间成本，同时能够得到更准确的分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115128057A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210665865.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的麝香识别方法，包括以下步骤：步骤一，特征峰分析；步骤二，扩充训练样本；步骤三，卷积神经网络分析；其中在上述步骤一中，真假麝香风干后，针对现实情况，主要混合含量为80％、85％、90％、95％和100％风干后的麝香这5种参伪比例较少的样本，每5％为间隔，每种比列40个样本，使用Origin软件对采集到的拉曼光谱信号进行特征峰分析；其中在上述步骤二中，基于左右平移、叠加噪声以及平移与噪声组合的三种数据增强方法来对样本增强，扩充训练样本；进行光谱预处理，采用平滑滤波器去除杂散光与黑体辐射的毛刺，用小波阈值降解高频白噪声，多项式拟合矫正基线；该发明，麝香检测时间短，能准确识别光谱数据，同时鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN113640242A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110968177.0
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01N21/3504
Abstract: 本发明公开了基于红外光吸收的便携肝脏总体储备功能检测仪及方法，包括检测仪盒体、主气室、副气室、主黑体红外光源、副黑体红外光源、主红外光传感器、副红外光传感器、主参考通路、主检测通路、副参考通路、副检测通路、主准直平凹透镜、主参考平凹透镜、主检测平凹透镜、副准直平凹透镜、副参考平凹透镜、副检测平凹透镜、滤光片、锁定组件、定位柱、连接板、连接螺钉、盒盖、进气嘴和出气嘴；该发明将红外光气体检测与13C‑嘧塞西啶呼气实验相结合，完成肝脏总体储备功能检测，可以取代体积大、重量沉的同位素质谱仪，体积小、重量轻、易于携带且检测精度较高，能够适应复杂的应用场景，具有较大的市场价值。
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公开(公告)号：CN119198683A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411528397.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外共振拉曼的癌胚抗原检测方法，采用可调节的紫外激光源，采用免疫富集的方法，利用特异性抗体捕获CEA，将处理后的样本放置在光学池中，调节激光波长，通过激光激发样品产生拉曼散射信号，进行初步的信号处理采用化学计量学方法对获得的拉曼光谱进行分析，提取CEA特征峰。建立标准曲线，通过已知浓度的CEA样本进行校准，以实现未知样本的定量检测。能够在低浓度下准确检测CEA，避免了传统拉曼光谱中常见的荧光干扰问题，紫外共振拉曼能够通过与目标分子的共振效应显著增强拉曼信号强度，提高了信噪比，更清晰地识别和量化癌胚抗原。
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公开(公告)号：CN115078327A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210665879.6
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的危险化学品快速检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取危险化学品的光谱数据；步骤二，基于AutoKeras的神经网络架构搜索方法网络设计；步骤三，获取最佳网络架构；所述步骤一中，对于固体化学品，将激光以7.5ms的焦距直接照射在样品表面采集光谱数据，对于液体化学品，需将样品装在一个标准样品瓶中进行光谱数据的采集；本发明通过拉曼光谱仪测量危险化学品的光谱，引入神经网络架构搜索方法，采用AutoKeras框架进行自行网络架构的开发和设计，相对于其他神经网络的方法，通过网络模块的搜索和集成，性能评估以及反馈来寻找到最佳的网络架构，降低了神经网络的使用门槛，减少了时间和劳动力的消耗。
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公开(公告)号：CN115060662A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210666305.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的肉类掺假检测仪，包括光谱输出模块、a分支第一卷积核模块、a分支第二卷积核模块、a分支第三卷积核模块、b分支第一卷积核模块、b分支第二卷积核模块、b分支第三卷积核模块、全连接层模块和Sigmoid输出模块，所述光谱输出模块的输出端控制连接a分支第一卷积核模块的输入端，本发明，利用设置的光谱输出模块向待检测样品发射检测光谱进行检测，无需制备检测样本，避免对产品进行破坏，提高了检测的适用性，利用全连接层模块将有效特征进行融合分类，再由Sigmoid输出模块结合分类后的特征输出检测结果，减低了检测难度，基于卷积神经网络完成对肉类的掺假检测过程，检测周期短，提高了肉类的检测效率。
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