工業(yè)園區(qū)廢水排放智能監(jiān)控與報警的方法 1007     

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本發(fā)明公開了一種工業(yè)園區(qū)廢水排放污染物智能化監(jiān)控與報警的方法，該方法集污染物在線監(jiān)測、排污總量計算、排污異常情況實時監(jiān)控于一體，選用準實時的在線監(jiān)控儀器，對廢水中化學需氧量、氨氮的高頻率監(jiān)測，使平臺計算污染物排放總量更加科學合理；對企業(yè)廢水排放管道中化學需氧量、氨氮、廢水流量等數(shù)據(jù)通過GPRS模塊發(fā)送至信息管理平臺，平臺根據(jù)數(shù)據(jù)后臺計算企業(yè)污染物排放總量與廢水排放總量，參照企業(yè)的納管排放標準與污染物、廢水總量指標要求進行判斷，發(fā)生超標及時通過無線對電控閥門發(fā)送指令關閉該企業(yè)排污口，確保園區(qū)污水處理廠安全運行。

紡織品纖維鑒別裝置 924     

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本實用新型公開了一種紡織品纖維鑒別裝置，包括纖維鑒別機本體和傳送帶，所述纖維鑒別機本體的上端設置有傳送帶，且纖維鑒別機本體的側(cè)壁固定連接有第一液壓桿，所述傳送帶的上方設置有切割刀箱，所述第一液壓桿的下方設置有輥筒，且第一液壓桿的一端固定連接有滑塊，所述滑塊的底端固定連接有第二液壓桿，所述第二液壓桿的底端固定連接有化學試劑存儲器。本實用新型中通過電動機帶動輥筒旋轉(zhuǎn)，從而使固定臺下端的圓柱滑塊在輥筒表面的波浪形滑槽內(nèi)滑動，固定臺帶動連接塊左右移動，連接塊帶動碎料接盤左右移動，由于碎料接盤受到慣性作用，使碎料接盤前后移動，能夠方便使用者一次進行多種面料的檢測，提高了面料檢測的效率。

環(huán)保水性回墨印油及其制備方法 697     

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本發(fā)明提供了一種環(huán)保水性回墨印油及其制備方法，所述環(huán)保水性回墨印油的組分包括有機溶劑、樹脂、表面活性劑、顏料分散劑、顏料和水，各組分的質(zhì)量比為(28-40)∶(20-25)∶(0.5-1)∶(1-3)∶(10-15)∶(30-45)。本發(fā)明化學和物理穩(wěn)定性好，可以長時間保留在回墨印臺中而不干燥，保持流動性好，轉(zhuǎn)印效果好的特點；本發(fā)明環(huán)保，通過歐盟對EN71-3的重金屬檢測；本發(fā)明的印跡清晰，顏色鮮艷，不化水，對紙張附著力好；本發(fā)明在紙張上的印跡，耐候性好，在紫外線下，48小時檢測不褪色；本發(fā)明能滿足國內(nèi)對檔案、財務、包裝等對印章印跡的要求，填補國家對回墨印油的技術空白。

基于人臉識別的車輛安全報警系統(tǒng) 846     

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本發(fā)明公開了一種基于人臉識別的車輛安全報警系統(tǒng)，包括雷達檢測單元，攝像頭采集及圖像處理模塊，藍牙模塊，手機或車載電子通訊設備，預警設備和云服務器，通過雷達檢測單元作為預警監(jiān)測，在滿足雷達預警條件時啟動拍照程序進行拍照，對采集的駕駛員狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)，不僅要對圖像處理，而且需要參與大數(shù)據(jù)學習，這些圖像數(shù)據(jù)特征與困倦特征匹配程度高，圖像數(shù)據(jù)量較少且集中，處理量較小；該系統(tǒng)在大部分時間處于攝像頭無啟動運行階段，降低能耗和節(jié)約空間資源，提高設備使用壽命，在wifi環(huán)境利用云服務器平臺進行特定駕駛員包括面部特征等深度學習，以及通過后臺技術人員對圖像數(shù)據(jù)特征進行標注，以強化學習。

強風化強氧化型砂礫巖鈾礦水冶方法 784     

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本發(fā)明涉及一種強風化強氧化型砂礫巖鈾礦水冶方法。只采用破碎、篩分工序即制得?1?mm砂礫巖鈾礦樣，對制得的礦樣進行無試劑攪拌浸出試驗，對濾液和尾渣進行鈾含量分析，計算液計和渣計浸出率，采用201×7樹脂回收浸出液中的鈾，采用NaCl和H₂SO₄進行淋洗，得到合格液，然后用片狀NaOH沉淀合格液中鈾，得到“111”產(chǎn)品，沉淀母液循環(huán)使用，用于制備淋洗液。本方法減少了磨礦工序、工藝溶液實現(xiàn)閉路循環(huán)使用，并提高了鈾的回收率和產(chǎn)品的純化度。采用無試劑浸出，避免了硫酸等化學試劑的使用，實現(xiàn)了無廢水排放，節(jié)約了成本，保護了環(huán)境。

棗樹冠層葉綠素b含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法 898     

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本發(fā)明提供了一種棗樹冠層葉綠素b含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，包括如下步驟：確定待監(jiān)測區(qū)域；下載待監(jiān)測區(qū)域的衛(wèi)星遙感影像；對下載的衛(wèi)星遙感影像依次進行幾何精校正、輻射校正、大氣校正；對大氣校正后的衛(wèi)星遙感影像進行裁剪，得到監(jiān)測區(qū)域影像；通過ENVI5.1軟件計算監(jiān)測區(qū)域選取像元的5個植被指數(shù)；將5個植被指數(shù)通過波段運算代入模型，計算出每個像元的棗樹冠層類胡蘿卜素含量；其中，Y為棗樹冠層的葉綠素b含量，單位為mg/g。本發(fā)明提供的方法實現(xiàn)了區(qū)域尺度快速、準確、經(jīng)濟、環(huán)保的獲取棗樹冠層葉綠素b含量數(shù)據(jù)，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，大大簡化了操作步驟，縮短了監(jiān)測時間。

棗樹冠層氮含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法 675     

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本發(fā)明提供了一種棗樹冠層氮含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，包括如下步驟：確定待監(jiān)測區(qū)域；下載待監(jiān)測區(qū)域的Landsat8衛(wèi)星遙感影像；對下載的衛(wèi)星遙感影像依次進行幾何精校正、輻射校正、大氣校正；對大氣校正后的衛(wèi)星遙感影像進行裁剪，得到監(jiān)測區(qū)域影像；通過ENVI5.1軟件計算監(jiān)測區(qū)域選取像元的6個植被指數(shù)；將6個植被指數(shù)通過波段運算代入模型，計算出每個像元的棗樹冠層氮含量；其中，Y為棗樹冠層的氮含量，單位為％。本發(fā)明提供的方法實現(xiàn)了區(qū)域尺度快速、準確、經(jīng)濟、環(huán)保的獲取棗樹冠層氮含量數(shù)據(jù)，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，大大簡化了操作步驟，縮短了監(jiān)測時間。

棗樹冠層葉綠素a含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法 697     

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本發(fā)明提供了一種棗樹冠層葉綠素a含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，包括如下步驟：確定待監(jiān)測區(qū)域；下載待監(jiān)測區(qū)域的衛(wèi)星遙感影像；對下載的衛(wèi)星遙感影像依次進行幾何精校正、輻射校正、大氣校正；對大氣校正后的衛(wèi)星遙感影像進行裁剪，得到監(jiān)測區(qū)域影像；通過ENVI5.1軟件計算監(jiān)測區(qū)域選取像元的5個植被指數(shù)；將5個植被指數(shù)通過波段運算代入模型，計算出每個像元的棗樹冠層葉綠素a含量；其中，Y為棗樹冠層的葉綠素a含量，單位為mg/g。本發(fā)明提供的方法實現(xiàn)了區(qū)域尺度快速、準確、經(jīng)濟、環(huán)保的獲取棗樹冠層葉綠素a含量數(shù)據(jù)，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，大大簡化了操作步驟，縮短了監(jiān)測時間。

棗樹冠層類胡蘿卜素含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法 791     

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本發(fā)明提供了一種棗樹冠層類胡蘿卜素含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，包括如下步驟：確定待監(jiān)測區(qū)域；下載待監(jiān)測區(qū)域的衛(wèi)星遙感影像；對下載的衛(wèi)星遙感影像依次進行幾何精校正、輻射校正、大氣校正；對大氣校正后的衛(wèi)星遙感影像進行裁剪，得到監(jiān)測區(qū)域影像；通過ENVI5.1軟件計算監(jiān)測區(qū)域選取像元的7個植被指數(shù)；將7個植被指數(shù)通過波段運算代入模型，計算出每個像元的棗樹冠層類胡蘿卜素含量；其中，Y為棗樹冠層的類胡蘿卜素含量，單位為mg/g。本發(fā)明提供的方法實現(xiàn)了區(qū)域尺度快速、準確、經(jīng)濟、環(huán)保的獲取棗樹冠層類胡蘿卜素含量數(shù)據(jù)，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，大大簡化了操作步驟，縮短了監(jiān)測時間。

棗樹冠層總?cè)~綠素含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法 931     

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本發(fā)明提供了一種棗樹冠層總?cè)~綠素含量的衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，包括如下步驟：確定待監(jiān)測區(qū)域；下載待監(jiān)測區(qū)域的衛(wèi)星遙感影像；對下載的衛(wèi)星遙感影像依次進行幾何精校正、輻射校正、大氣校正；對大氣校正后的衛(wèi)星遙感影像進行裁剪，得到監(jiān)測區(qū)域影像；通過ENVI5.1軟件計算監(jiān)測區(qū)域選取像元的6個植被指數(shù)；將6個植被指數(shù)通過波段運算代入模型，計算出每個像元的棗樹冠層總?cè)~綠素含量；其中，Y為棗樹冠層的總?cè)~綠素含量，單位為mg/g。本發(fā)明提供的方法實現(xiàn)了區(qū)域尺度快速、準確、經(jīng)濟、環(huán)保的獲取棗樹冠層總?cè)~綠素含量數(shù)據(jù)，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，大大簡化了操作步驟，縮短了監(jiān)測時間。

土壤腐殖質(zhì)含量的檢測方法 1020     

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本發(fā)明公開了一種土壤腐殖質(zhì)含量的檢測方法，包括以下步驟：采集所需測定腐殖質(zhì)含量的土壤樣品；將土壤樣品除雜質(zhì)、風干、研磨，最后于45?55℃條件下干燥2h，得到待測土壤；測定待測土壤在350?2000nm波段的反射率，得到350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)；對350?2000nm波段的反射率數(shù)據(jù)進行多元散射校正后，采用小波降噪，再進行平滑處理；提取待測土壤在特定波長的反射率數(shù)據(jù)；將提取的反射率數(shù)據(jù)代入土壤腐殖質(zhì)含量檢測模型，計算得出該土壤樣品的腐殖質(zhì)含量。本發(fā)明土壤腐殖質(zhì)含量的檢測方法，實現(xiàn)了土壤中腐殖質(zhì)含量的快速準確檢測，不需要配制任何化學試劑，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，同時也大大簡化了操作步驟，縮短了檢測時間。

土壤胡敏素含量的檢測方法 832     

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本發(fā)明公開了一種土壤胡敏素含量的檢測方法，包括以下步驟：采集所需測定胡敏素含量的土壤樣品；將土壤樣品除雜質(zhì)、風干、研磨，最后于45?55℃條件下干燥2h，得到待測土壤；測定待測土壤在350?2500nm波段的反射率，得到350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)；對350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)進行多元散射校正后，采用小波降噪，再進行平滑處理；提取待測土壤在特定波長的反射率數(shù)據(jù)；將提取的反射率數(shù)據(jù)代入土壤胡敏素含量檢測模型，計算得出該土壤樣品的胡敏素含量。本發(fā)明土壤胡敏素含量的檢測方法，實現(xiàn)了土壤中胡敏素含量的快速準確檢測，不需要配制任何化學試劑，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，同時也大大簡化了操作步驟，縮短了檢測時間。

土壤腐殖酸含量的檢測方法 684     

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本發(fā)明公開了一種土壤腐殖酸含量的檢測方法，包括以下步驟：采集所需測定腐殖酸含量的土壤樣品；將土壤樣品除雜質(zhì)、風干、研磨，最后于45?55℃條件下干燥2h，得到待測土壤；測定待測土壤在350?2500nm波段的反射率，得到350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)；對350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)進行多元散射校正后，采用小波降噪，再進行平滑處理；提取待測土壤在特定波長的反射率數(shù)據(jù)；將提取的反射率數(shù)據(jù)代入土壤腐殖酸含量檢測模型，計算得出該土壤樣品的腐殖酸含量。本發(fā)明土壤腐殖酸含量的檢測方法，實現(xiàn)了土壤中腐殖酸含量的快速準確檢測，不需要配制任何化學試劑，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，同時也大大簡化了操作步驟，縮短了檢測時間。

土壤富里酸含量的檢測方法 735     

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本發(fā)明公開了一種土壤富里酸含量的檢測方法，包括以下步驟：采集所需測定富里酸含量的土壤樣品；將土壤樣品除雜質(zhì)、風干、研磨，最后于45?55℃條件下干燥2h，得到待測土壤；測定待測土壤在350?2500nm波段的反射率，得到350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)；對350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)進行多元散射校正后，采用小波降噪，再進行平滑處理；提取待測土壤在特定波長的反射率數(shù)據(jù)；將提取的反射率數(shù)據(jù)代入土壤富里酸含量檢測模型，計算得出該土壤樣品的富里酸含量。本發(fā)明土壤富里酸含量的檢測方法，實現(xiàn)了土壤中富里酸含量的快速準確檢測，不需要配制任何化學試劑，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，同時也大大簡化了操作步驟，縮短了檢測時間。

土壤胡敏酸含量的檢測方法 1012     

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本發(fā)明公開了一種土壤胡敏酸含量的檢測方法，包括以下步驟：采集所需測定胡敏酸含量的土壤樣品；將土壤樣品除雜質(zhì)、風干、研磨，最后于45?55℃條件下干燥2h，得到待測土壤；測定待測土壤在350?2500nm波段的反射率，得到350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)；對350?2500nm波段的反射率數(shù)據(jù)進行多元散射校正后，采用小波降噪，再進行平滑處理；提取待測土壤在特定波長的反射率數(shù)據(jù)；將提取的反射率數(shù)據(jù)代入土壤胡敏酸含量檢測模型，計算得出該土壤樣品的胡敏酸含量。本發(fā)明土壤胡敏酸含量的檢測方法，實現(xiàn)了土壤中胡敏酸含量的快速準確檢測，不需要配制任何化學試劑，避免了測定過程中化學尾液排放對環(huán)境的污染和對人體的傷害，同時也大大簡化了操作步驟，縮短了檢測時間。

脫絨棉種活力快速無損檢測信息處理方法和裝置 914     

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本發(fā)明提供了一種脫絨棉種活力快速無損檢測信息處理方法和裝置，通過圖像采集器獲得待測脫絨棉種的圖像信息；根據(jù)一預設規(guī)則對圖像信息進行預處理，獲得待測圖像信息；根據(jù)待測圖像信息，獲得待測脫絨棉種的主要成分信息、主要成分的純凈度、化學活性信息、化學活性強度、物理活性信息、物理活性強度；基于主要成分的純凈度、化學活性強度和物理活性強度，確定脫絨棉種的活力信息。解決受環(huán)境、種子大小不均等因素的影響，導致檢測結(jié)果不準確，且高光譜照射對種子具有傷害的技術問題。達到通過高精度的圖像采集器采集圖像，對圖像信息進行提取，通過智能化的運算處理，保證了檢測結(jié)果的準確性，減少誤差，做到快速無損檢測的技術效果。

基于拉曼光譜技術與化學計量法的蘋果身份識別方法 881     

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本發(fā)明涉及蘋果監(jiān)測技術領域，公開了一種基于拉曼光譜技術與化學計量法的蘋果身份識別方法，包括以下步驟：步驟1：構(gòu)建蘋果指紋圖譜數(shù)據(jù)庫；步驟2：構(gòu)建蘋果外貌圖譜數(shù)據(jù)庫；步驟3：將需要鑒別的蘋果通過拉曼光譜技術檢測出拉曼光譜，通過拍照將需要鑒別的蘋果記錄下來。本發(fā)明通過需要鑒別的蘋果通過拉曼光譜技術檢測出拉曼光譜和蘋果外貌記錄下來，并與構(gòu)建蘋果指紋圖譜數(shù)據(jù)庫蘋果外貌圖譜數(shù)據(jù)庫進行識別對比，得到蘋果出產(chǎn)地和品種的信息，實現(xiàn)多個產(chǎn)地、品種蘋果的身份自動識別，從而為推動蘋果品質(zhì)研究、進行食品安全質(zhì)量追溯、保護果農(nóng)利益及維護交易秩序奠定理論基礎和技術支撐。

基于電化學感受器的室內(nèi)甲醛檢測盒 840     

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本實用新型一種基于電化學感受器的室內(nèi)甲醛檢測盒公開了一種能夠同時進行多項有毒氣體檢測，且每個檢測通道獨立控制的檢測盒。能夠同時進行多項數(shù)據(jù)的采集檢測。其特征在于操作面板置于鋁合金箱體內(nèi)，兩排氣泵平行置于鋁合金箱體內(nèi)，且兩排內(nèi)的氣泵相錯開，所述氣泵位于操作面板的下方，一排氣泵由至少三個氣泵組成，所述氣泵的抽氣口連接一個抽取管，且抽取管一端向上延伸穿過操作面板，所述抽取管的一端上置有前置過濾嘴，所述氣泵的排氣口連接一個采集管，且一組氣泵上的采集管一端通過多通管相連接，所述多通管和采集管相連通，兩組氣泵上的多通管分別位于鋁合金箱體相對的兩側(cè)。