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公开(公告)号：CN113686796A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110915573.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 淮北师范大学
Abstract: 本发明属于水质检测领域，尤其涉及一种利用多光谱传感器的应用、水质测量装置及其测量方法。公开了一种多光谱传感器在水质检测仪器上的应用，利用该多光谱传感器的水质测量装置及其检测方法，能够简化仪器设计，降低设计成本、减少仪器的体积和重量，具有操作简单、方便且可做现场测量仪器，适用范围广等优点，解决了现有多参数水质检测仪器设计复杂、价格高昂、对操作人员要求高、无法普遍使用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115598124B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211368016.9
申请日：2022-11-03
Applicant: 淮北师范大学
Abstract: 本发明公开了一种颜色去卷积水质检测方法，包括：制备标准样品溶液；应用图像采集装置与图像采集软件获取样品溶液图像；基于颜色去卷积提取所述样品溶液图像的特征颜色图像；计算特征颜色图像的颜色矩，带入梯度提升回归树对所述样品溶液进行水质检测。本发明提出了一种应用颜色去卷积提取特征图像的方法，将颜色去卷积应用到水质检测中，通过颜色去卷积提取显色生成物的特征颜色，消除显色剂和干扰离子对显色后颜色的影响，并将特征颜色图像的颜色矩带入GBRT模型中，验证了颜色去卷积用于水质检测的优点，可提高基于图像方法的水质检测的准确度，该方法为所有具有显色反应的物质测量提供参考，在测量和计算机科学方面具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN118071864A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410286051.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 淮北师范大学 , 兰力科(天津)科技集团天开应用研发有限公司
IPC: G06T11/00 , G06T7/90 , G06V10/762 , G06V10/72
Abstract: 本发明公开了基于调色板的病理学图像颜色归一化方法，涉及组织病理学图像处理领域，具体包括以下步骤：加载组织病理学图像，构建组织病理学图像的调色板；根据所述组织病理学图像的调色板对待处理的组织病理学图像进行颜色归一化，获取颜色归一化后的组织病理学图像。本发明通过k‑means聚类获得图像的主颜色，用户可以在图形用户界面选择直接应用目标图像生成调色板进行颜色转移，或是自己选择调色板颜色进行颜色转移，从而完成颜色归一化；本发明通过颜色选择和轮廓系数优化聚类结果，以及结合重心法选址提升了颜色归一化效果。
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公开(公告)号：CN113607676B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110891356.9
申请日：2021-08-04
Applicant: 淮北师范大学
IPC: G01N21/3577 , G01N21/359 , G01N21/03
Abstract: 本发明公开了一种基于异形比色皿和近红外图像的牛奶成分快速检测方法，通过异形比色皿将短波近红外光进行色散，并使用摄像头采集散射和色散后的光谱图像。图像的垂直像素代表了不同波长光的光强，通过图像边缘检测提取图像垂直条纹特征作为对应的光谱信息。使用梯度提升决策树算法为每个特征分配决策权重。依据牛奶中的各成分对光的吸收波长不同，通过多个波长的光谱信息来确定各营养成分含量。本发明提出的方法保证了测量的高准确性和高稳定性，同时大大缩短了测量时间，降低了成本，减少了产品的体积和重量，使用的检测样品极少且不污染样品。
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公开(公告)号：CN115598124A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211368016.9
申请日：2022-11-03
Applicant: 淮北师范大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种颜色去卷积水质检测方法，包括：制备标准样品溶液；应用图像采集装置与图像采集软件获取样品溶液图像；基于颜色去卷积提取所述样品溶液图像的特征颜色图像；计算特征颜色图像的颜色矩，带入梯度提升回归树对所述样品溶液进行水质检测。本发明提出了一种应用颜色去卷积提取特征图像的方法，将颜色去卷积应用到水质检测中，通过颜色去卷积提取显色生成物的特征颜色，消除显色剂和干扰离子对显色后颜色的影响，并将特征颜色图像的颜色矩带入GBRT模型中，验证了颜色去卷积用于水质检测的优点，可提高基于图像方法的水质检测的准确度，该方法为所有具有显色反应的物质测量提供参考，在测量和计算机科学方面具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN113607676A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110891356.9
申请日：2021-08-04
Applicant: 淮北师范大学
IPC: G01N21/3577 , G01N21/359 , G01N21/03
Abstract: 本发明公开了一种基于异形比色皿和近红外图像的牛奶成分快速检测方法，通过异形比色皿将短波近红外光进行色散，并使用摄像头采集散射和色散后的光谱图像。图像的垂直像素代表了不同波长光的光强，通过图像边缘检测提取图像垂直条纹特征作为对应的光谱信息。使用梯度提升决策树算法为每个特征分配决策权重。依据牛奶中的各成分对光的吸收波长不同，通过多个波长的光谱信息来确定各营养成分含量。本发明提出的方法保证了测量的高准确性和高稳定性，同时大大缩短了测量时间，降低了成本，减少了产品的体积和重量，使用的检测样品极少且不污染样品。
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