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公开(公告)号：CN114487190A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210089718.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京信息工程大学 , 苏州捷准智能科技研发有限公司
Abstract: 本公开属于医疗器械领域，公开一种基于光PID传感器的医用人体呼出VOC气体检测装置，包括吹气口、干燥管、光PID传感器、主控制器、显示器，待检测的混合VOC气体经过吹气口进入至干燥管，干燥后的混合VOC气体通过至光PID传感器进行检测VOC气体的粗含量和成分，粗含量和成分的检测数据进行传输至主控制器，主控制器传输至显示器上，显示器进行显示检测的混合VOC气体内的分子及其含量。本公开能够准确地提高测量人呼出气体中VOC成分的含量。
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公开(公告)号：CN114487190B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210089718.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京信息工程大学 , 苏州捷准智能科技研发有限公司
Abstract: 本公开属于医疗器械领域，公开一种基于光PID传感器的医用人体呼出VOC气体检测装置，包括吹气口、干燥管、光PID传感器、主控制器、显示器，待检测的混合VOC气体经过吹气口进入至干燥管，干燥后的混合VOC气体通过至光PID传感器进行检测VOC气体的粗含量和成分，粗含量和成分的检测数据进行传输至主控制器，主控制器传输至显示器上，显示器进行显示检测的混合VOC气体内的分子及其含量。本公开能够准确地提高测量人呼出气体中VOC成分的含量。
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公开(公告)号：CN118937266A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411043472.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 苏州捷准智能科技研发有限公司
IPC: G01N21/3563 , G01N21/01
Abstract: 本发明涉及光学检测技术领域，具体涉及一种基于短波红外焦平面探测器的白色药片识别系统，包括：红外光源、短波红外探测器、聚焦模块、主控模块、数据处理模块、显示模块；一种基于短波红外焦平面探测器的白色药片识别方法包括以下步骤：S1：发射红外光；S2：接收红外光：步骤S1中反射的红外光通过聚焦模块，将红外光聚焦在短波红外探测器上；S3：模拟信号产生：主控模块驱动短波红外探测器产生像素电流，并通过短波红外探测器内的电路转换为模拟信号；S4：数据采集与模数转换：接收模拟信号并将模拟信号转换为数字信号；S5：数据处理与图像显示：主控模块接收步骤S4中转换后的数字信号，将数字信号进行算法处理后在显示模块中显示图像。
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公开(公告)号：CN118230023A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410182358.4
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于二次训练的高光谱图像分类方法及系统，涉及高光谱图像分类技术领域，通过Transformer分类模型进行有监督学习得到像素的高阶分类向量，构建与分类模型相同结构的二次训练模型，将像素块中的部分像素与中心像素输入模型，输出得到二次分类向量，根据高阶分类向量与二次分类向量之间差异作为损失，优化二次训练模型的参数，连接高阶分类向量与二次分类向量并输入线性分类模型，得到像素的分类概率。利用少量有标记数据微调线性分类模型，将待分类的像素分别利用训练好的Transformer分类模型、二次训练模型、线性分类模型，得到像素的分类概率，选择最大概率所在类别作为标签，即可实现高光谱图像分类。
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公开(公告)号：CN118135205A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410544586.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像异常检测方法，包括：对待检测的高光谱图像矩阵进行分割，获取固定窗口区域和超像素的区域；将待检测的高光谱图像矩阵转换为全局二维图像矩阵；针对全局二维图像矩阵、固定窗口区域和超像素的区域，分别使用锚点生成模型处理和局部马氏距离模型处理，获得三种异常检测结果；将三种异常检测结果考虑逻辑“或”“与”操作进行融合，得到最终异常检测结果。提升了高光谱图像异常检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117786617A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410214228.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16C20/20 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统，涉及检测技术领域，包括：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，得到布料成分分析结果。
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公开(公告)号：CN114709291A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210345928.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01L31/101 , H01L31/032 , H01L31/0352 , G01J5/28
Abstract: 本发明公开一种基于GeSe二维纳米材料红外光谱探测器及其制备方法，属于红外光谱探测器器件领域，该红外光谱探测器包括基底上利用泼墨打印形成的栅极电极，绝缘层，源漏电极，二维纳米材料层，半导体有源层，本发明能够感知宽光谱红外信号并且将光信号转化为电信号，结合机器学习的方法来进行光谱的分光识别和处理，代替了传统光谱传感器利用光栅进行分光，所用的二维纳米GeSe片在红外波段感光性强，提高了光谱传感器灵敏度，此外该材料构成的传感器靶面与读出电路匹配，器件的集成度高。
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公开(公告)号：CN112436070A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011381986.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01L31/113 , H01L31/0352 , H01L31/18
Abstract: 本发明公开了一种量子点异质结日盲紫外探测芯片及其制备方法，该芯片自下至上依次为基底、底栅电极、栅绝缘层、p型半导体层、本征层和n型半导体层，p型半导体层上设置有源电极，n型半导体层上设置有漏电极，p型半导体层、本征层和n型半导体层构成p‑i‑n异质结场效应沟道，该芯片的制备方法包括以下步骤：(1)在基底制备底栅电极；(2)制备栅绝缘层；(3)制备p型半导体层；(4)制备源电极；(5)制备宽禁带半导体量子点本征层；(6)制备n型半导体层；(7)制备漏电极。该芯片能够在提高内量子效率同时降低暗电流，加速分离光生电子和空穴，使光生电子和空穴分别快速转移到n区和p区，继而分别到达源电极和漏电极，提高其响应度。
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公开(公告)号：CN107267142A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710543758.3
申请日：2017-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种具有高紫外摩尔吸光系数的硫化锌量子点及其制备方法。其制备步骤如下：将70℃的乙酸锌乙醇溶液与0℃的硫代乙酰胺乙醇溶液混合，在60℃恒定温度强力搅拌下，通过控制生长时间调整ZnS量子点的尺寸。提纯过程，加入正庚烷，离心析出。再次加入正庚烷/乙醇混合溶液(体积比例4:1)，溶解后再次离心，干燥得到产物，可悬浮于乙醇中以用于喷涂、印刷工艺。与现有技术相比，其显著优点是：本发明所制备ZnS量子点具有较高的摩尔吸光系数，制备工艺非常的简单。所制备的ZnS量子点，直径在2nm附近。禁带宽度可达4.23eV，可用于日盲紫外光电探测。
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公开(公告)号：CN117740727B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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