[发明专利]一种基于深度学习红外多维融合算法的基础油检测装置及检测方法有效
| 申请号： | 202310242896.3 | 申请日： | 2023-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN116242799B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 宁宇;凤仪;张竞成;程盛;钱刚;尹昊琰;吴晓静;刘衍芳;陆军;汪洋;王波;汪波;崔毅 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01N21/3577 | 分类号： | G01N21/3577;G01N21/01;G02B5/08;G02B26/08;G02B7/182;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G01N21/35 |
| 代理公司： | 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) 34114 | 代理人： | 陆娟 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于分析检测的技术领域，具体涉及一种基于深度学习红外多维融合算法的基础油检测装置及检测方法，包括傅里叶红外光谱仪和设于傅里叶红外光谱仪的样品仓内的样品机构，样品机构包括L形的安装台、光学系统和样品架；晶片上滴入基础油，并将晶片放置于样品孔对应的加热块上端，傅里叶红外光谱仪发出的红外光束经过光学系统的全反射后被傅里叶红外光谱仪的检测器接收，使得样品孔和背景孔依次位于光学系统光路中的同一垂直光线会聚处，本发明的基础油检测方法通过光谱测量方法改进以及二维相关运算，可以获取不同种类基础油的双光谱二维同步谱，融合一维光谱和二维光谱，通过机器学习建立判别模型识别不同种类基础油，识别率最高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 红外 多维 融合 算法 基础油 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
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