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快速放识别仪

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  • 【转】快速无损的中药识别“利器”--访清华大学孙素琴教授

    快速无损的中药识别“利器”--访清华大学孙素琴教授中药鉴定是中药学中的一个关键学科,它在鉴别中药品种、评价中药品质等方面有着不可替代的作用。随着新技术的引入和多学科的交叉发展,中药鉴定学已经走出了外观鉴别、显微鉴别、理化鉴别等老方法的局限,发展出了众多新技术方法,为制定中药现代化标准和中药品质评价提供了有力的工具。红外指纹图谱法就是其中的一种。  近日,本网(以下简称:Instrument)专门走访了清华大学,就利用红外光谱“指纹”快速识别中药的有关问题采访了清华大学分析测试中心副主任孙素琴教授(以下简称:孙)。  Instrument:孙教授,您好!首先,能否请您谈谈为何采用红外光谱“指纹”图谱法来进行中药鉴定的?  孙:好的。许多的现代仪器分析鉴别和质量控制方法如色谱法、质谱法和生物DNA技术的应用等,促进了中药质量研究的发展,但是,仍存在许多困难和不足。色谱法(TLC、GC和HPLC)不仅需要事先破坏试样或对其进行分离提取,从而失去了其原本性与配伍性等,更需要以标准品为参照进行鉴别和测定,面对中药这种复杂的混合物体系,存在着主要的问题,一个是目前并没有确定中药中所有的有效成分,其次要找到所含各种化学成分的标准品也是很困难的,而且由于在许多情况下分析前要对试样预处理,掺入了人为因素,重现性令人不太满意;另外由于只有部分物质具有紫外吸收,况且其指纹性远不如红外,所以紫外光谱分析法不能做到对中药进行全组分的测定,这些方面都限制了其它分析方法的广泛使用。当务之急是急需建立一种快速、有效、方便易行的质量控制方法。  我们所提出的宏观指纹鉴定法作为红外光谱分析法可以对中药材进行快速无损鉴别及质量控制。此鉴别方法有别于其他分析方法的优点是:①.更具直接;②.快速;③.不破坏样品的原性质等特点;④.重现性很好;⑤.仪器相对便宜;⑥.方法较易掌握,普适性强;⑦.可数字化,更具科学性和便于管理;⑧.更符合中医中药的医治原则。  Instrument:但是常规的红外光谱法在较长时期内却没能在中药质量控制和管理中发挥其应有的作用,您是如何看待和解决这一问题的?  孙:红外光谱是反映分子中所含基团的特征振动形式的。对于单一组分,人们通常利用这些特征频率来推断分子内的基团,进而推测、判断和鉴定化合物,这是比较容易进行的,同时,人们还是利用了红外整体谱形一起来判定的。不过,迄今为止,人们过分地重视和习惯于以局部分子片断来推断分子总体,忽略了难以描述清楚的整体行为来判定。对于几个组分体系已不便于进行分析和推断了,因此很少有人用红外光谱来确定混合物的,对于中药这一极其复杂的混合物体系而言更是如此!尽管也有人采用红外光谱法进行中药的鉴别研究,其思路是将中药进行分离提取后对不同提取部分进行红外测定。但是,众所周知,中药讲究“君臣佐使,生克乘诲”,只有对中药进行全组分测定,宏观的整体分析,才能不破坏它的原本性、配伍性。单一组分分子振动光谱中的峰位、峰形、峰强度代表着体系中所含相应各种基团的微观指纹,其全谱便是它的宏观指纹。一个混合物的谱则是其所含各种成分的叠加谱,构成谱图的宏观“指纹”性,显然它是寓于单组分的微观指纹的基础之上的。它貌似“简单”,却具有丰富的内涵。因此我们坚信利用这样的宏观指纹性在当今计算机的时代是可以用来鉴定、鉴别复杂体系的!尽管中药的红外光谱组成极为复杂,谱峰重叠较为严重,但采用计算机辅助解析技术和数学(如高阶导数或二维相关光谱技术等)相结合,便可增强谱图的“指纹”特征,从而达到分类鉴别的目的。在凭借中药的宏观“指纹”特征的同时,将数学、计算机、分析化学、中医学和中药学等学科渗透进来,融合在一起,实现优势互补。我们创立了红外宏观指纹鉴定法是可以使红外光谱法在中药的鉴定与质量控制和管理中发挥非常强有力的作用的。这一点已为我们所承担的国家中医药管理局的重大科技专项“中药材光谱法快速检测系统的研究”通过验收所证实。  目前,我们正在承担科技部国家重大科技专项“重要技术标准研究”课题“食品中药与天然药物有效成分检测技术研究”建立中药红外光谱筛选方法,并申报国家标准。国家标准方法《中药筛选红外光谱方法通则》已起草完毕,进入征求意见阶段,预计2004-2005年实施。  Instrument:就红外光谱“指纹”而言,中药鉴别相对于西药鉴别有哪些区别和难点?  孙:由于西药是单一组分的物质,其红外光谱“指纹”特征性可视为该单分子的微观行为,比较简单,大体上是可以从红外理论来分析预言的,比较容易指认和辨认。以红外光谱具有的“指纹”特性作为西药鉴定的依据,是各国药典多年以来共同采用的方法。中药材、中药饮片和中成药本身都是远比西药复杂得多得多的混合物体系,谱图解析的困难,使常规红外光谱法在较长时间内未能在中药质量控制和管理中发挥其应有的作用。中药的特殊性就要求我们在解析其红外光谱图时,既要结合以往的解析经验,又要突破传统的分析思路,因此我们在重视微观指纹性的同时更注重其宏观指纹性,进行谱图的宏观整体解析。这一点是至今没有人敢想敢做的。  另外,充分利用与其它学科之间的相互渗透,也使得我们的红外宏观指纹图谱法大放异彩,它不仅能得到中药的数字化的描述,而且它与中医紧密配合,使它迅速进入实用阶段。当然,如何建立起中药的宏观指纹特征性也是我们的难点。  Instrument:那么,红外光谱“指纹”在中药鉴定过程中具体能完成哪些任务呢?  孙:经我们研究表明,主要有如下几种用途:中药材及其制剂的真伪鉴定;野生和栽培药材的聚类分析和识别;药材品种的分类与鉴定;判定辅料的用量;制药工艺的稳定性检查等。我们知道,因中药材成分复杂,且生长环境(如地质、气候条件和地形等)、栽培期不同,其功效也有明显区别,如:野生和栽培丹参从外观形态不易辨认,但对比两者的中红外和远红外谱,则能很好地将两者区分开来;另外,通过比较产品的二维相关红外光谱图,还可推断产品在生产过程中是否发生氧化,从而监控生产过程和生产工艺。

  • 全功能食品安全快速检测仪会自动识别吗

    [font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][color=#05073b][size=18px]  全功能食品安全快速检测仪会自动识别吗,全功能食品安全快速检测仪在功能上具有自动识别的能力,具体体现在以下几个方面:  自动识别和计算:全功能食品安全快速检测仪通过内置的标准曲线软件,能够自动计算并得出样品中相关指标成分的准确浓度及是否超标的结果。这主要基于朗伯-比尔定律,即颜色的深浅(吸光度的高低)与样品中该指标成分的浓度成相关性。  CT线自动识别:在胶体金模块检测中,仪器采用轨道式自动传输扫描,并在检测完成后自动退出检测卡。此外,系统能够自动识别CT线,无需手动调整,这大大提高了检测的效率和准确性。  自动打印功能:新一代高速热敏打印机使得检测完成后可自动打印或批量打印检测报告和二维码,这方便了数据的查看、分析和整理。  内置数据库和样品识别:仪器内置强大的数据库,支持多品类多种类样品菜单功能,可灵活选择检测样品。同时,也支持在仪器上直接编辑录入样品名称、检测指标、送检单位等信息并保存进样品数据库,方便后续自动识别和管理。  软件功能强大:仪器软件功能强大,支持数据的存储、打印以及与电脑的通讯,实现数据的统计、整理、分类及数据网上传输。这种全面的数据管理能力也体现了其自动识别和处理数据的能力。  综上所述,全功能食品安全快速检测仪在多个方面具备自动识别和处理数据的能力,这大大提高了食品检测的效率和准确性,为食品安全监管提供了有力的技术支持。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406071115526233_32_6098850_3.jpg!w690x690.jpg[/img][/size][/color][/font]

  • 色牢度测试样的快速识别

    各位老师,不知道目前各实验室对于色牢度测试样品做完定制样卡时是如何快速识别其唯一性编号的,本实验室每次做完后需根据原样和测试样作对照才能定下其样品编号,这样非常浪费时间,大家是否有其他意见可供参考?谢谢。

  • 【原创大赛】sup-NIR分析仪在药用辅料快速识别体系建立中的应用研究

    【原创大赛】sup-NIR分析仪在药用辅料快速识别体系建立中的应用研究

    [align=center][b]sup-NIR分析仪在药用辅料快速识别体系建立中的应用研究[/b][/align][align=center]研究生:孙巧凤[/align][align=center]导师:臧恒昌教授[/align][b]摘要目的:[/b]药用原辅料是药品生产过程中的基础物质,也是药品质量的关键影响因素。我国药品生产质量管理规范要求采取核对或检验等适当的措施,确认每一包装内的原辅料正确无误,给制药企业带来了巨大的挑战。近几年国家提出了实行药品与药用原辅料和包装材料关联审批,在政策放宽的情况下,如何低成本、准确而快速的监管原辅料是一个十分关键的问题。欧盟的近红外草案规定当近红外方法应用于原辅料的放行时,可以被称为主要方法,这说明[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术对于原辅料质量快速评价具有强有力的优势。通过对药用原辅料建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快速分析体系,将有效的推动国产[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]服务于药品生产行业,为广大人民群众的用药安全提供保障。[b]方法:[/b]本实验采用sup-NIR1520对17种不同的药用辅料进行光谱采集,并利用化学计量学方法建立了辅料的快速识别体系,药用辅料数据库建立的方法主要利用光谱间的相关系数值以及偏最小二乘判别分析定性分析方法,数据库的验证结果证明了sup-NIR分析仪在药用辅料定性方面应用的可行性。在建立的PLS-DA模型中发现此仪器不仅可以用于不同种药用辅料之间的快速识别,还可以应用于同种辅料不同型号的样品快速识别。[b]关键词:[/b][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术;sup-NIR分析仪;药用原辅料[align=center]Research on the establishment of rapid identification systemof pharmaceutical excipients with sup-NIR analyzer[/align][align=center]Graduatestudent: Qiaofeng Sun[/align][align=center] Supervisor: Hengchang Zang[/align][align=left][b]Abstract Objective[/b]: Pharmaceutical excipients and raw materials arethe basic substances in the production of drugs, and they are the keyinfluencing factors of quality of medicine. GMP requires that appropriatemeasures should be taken to confirm that the materials in each package arecorrect, which has brought great challenges to the pharmaceutical companies. Inrecent years, The State has proposed the associated examination and approval ofdrugs and pharmaceutical excipients and raw materials and packaging materials.Under such circumstances, how to supervise raw and excipients materialsaccurately, quickly is a key technical issue. How to supervise the rawmaterials and excipients with low cost, accurate and fast is a key issue. TheEU's near-infrared draft stipulates that when near-infrared methods are appliedto the release of raw materials and excipients, it can be called the mainmethod, which indicates that NIRS has strong advantages for the qualityevaluation of raw materials and excipients. The establishment of a rapidanalysis system for near-infrared spectroscopy of pharmaceutical raw materialsand excipients will effectively promote domestic portable near-infraredspectrometers to serve the pharmaceutical industry and provide security for thepeople's drug safety. [b]Methods:[/b]In this experiment, 17 kinds of different pharmaceuticalexcipients were collected by sup-NIR1520, and rapid identification database forexcipients was established by chemometrics methods. The method of building thedatabase mainly used the correlation coefficient values and the PLS-DAqualitative analysis method, and the validation results of the database provedthe feasibility of the sup-NIR analyzer in the qualitative application ofpharmaceutical excipients. From the PLS-DA models, it was found that thisinstrument can be used not only for fast identification among differentpharmaceutical excipients, but also for the same kind of excipients ofdifferent types.[/align][align=left][b]Key words:[/b] Near infraredspectroscopy sup-NIR analyzer pharmaceutical excipients and raw materials[/align][b]1 材料1.1 仪器与软件[/b]Sup- NIR1520型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪(聚光科技有限公司)工作温度是5-35 ℃,工作湿度是(5-85)%,工作压力为(86-116)kPa;采用带TEC温控系统的InGaAs检测器;光纤漫反射探头;参比盒;RIMP光谱采集及处理软件;MATLAB 2015a数据处理软件。[b]1.2 样品[/b]17种药用辅料均为药厂生产中使用的辅料,质量均符合药典规定标准。17种药用辅料,每种10个批次,共170批样品。[b]2 方法2.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集[/b]样品不经预处理,室温条件为20-25 ℃,采用光纤漫反射探头直接采集样品光谱,不同位置重复采集3次光谱,取平均;波长范围为1000-1800nm;扫描次数30次;分辨率为11 nm;以白板作为参比。[b]2.2 辅料识别体系的建立[/b]利用每种辅料7张光谱的内部相关系数确定每种辅料的阈值,以此相关系数阈值为辅料一级识别体系的判断依据,对验证集进行预测,依据相关系数的阈值判断样品的归属,归属多个种类的利用PLS-DA继续分析。建立辅料识别体系的主要策略如图2-1:[align=center][img=,489,347]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251725504841_7871_3389662_3.png!w489x347.jpg[/img][/align][align=center]图2-1 辅料识别体系技术路线图[/align][align=center]2.3样品集的划分[/align]采用Kennard-Stone method(KS法)分别将17种辅料划分为校正集和验证集,其中每种辅料取7个批次作为校正集,3个批次作为辅料识别体系的验证样品,即119个样品为校正集,51个样品作为验证集;其中校正集中,每类辅料的7个光谱取平均作为辅料识别体系的标准图谱。2.4 一级识别体系的建立[b][/b]2.4.1预处理方法的选择本研究考察了标准归一化法、多元散射校正、一阶导数、二阶导数,并根据识别体系的识别率和拒绝率确定最佳预处理方法。[b][/b]2.4.2阈值的确立根据每种辅料的内部相关系数值大小确定此种辅料的阈值,主要规则如下:若同类别的相关系数均大于0.97,为了增大识别体系的准确率,以不同种类间的一般阈值0.97为此类辅料的阈值;若辅料内部出现小于0.97的相关系数值,则以最小值作为此类辅料的判别阈值。[b][/b]2.4.3 结果分析一级识别体系主要是以相关系数值作为判断标准,将17张标准图谱作为一级识别体系的基础,以每种辅料的阈值作为体系的判断种类归属的依据。验证样品首先与标准图谱计算相关系数进行初步判断。[b][/b]2.5二级识别体系的建立某些辅料因结构相似等因素干扰导致无法直接用一级识别体系直接正确判断,存在一个以上大于阈值的相关系数值,则将所有大于阈值的辅料的7张原始光谱导出与内部的3个验证样品进行PLS-DA定性分析并最终归类。并将其建立成PLS-DA判别分析的二级识别体系。[b][/b]2.6识别体系的外部验证按照建立识别体系时相同的方法采集得到外部验证样品光谱,利用外部验证集对辅料识别体系的准确性进行验证,观察该数据库对于外来样品的识别和拒绝情况。[b][/b]3实验结果3.1 样品的原始光谱采用sup-NIR1520光谱仪采集的170批药用辅料的原始光谱图如图2-2所示. 由原始光谱图可以看出不同的辅料光谱之间是存在差异的但同时也存在光谱的重叠。所以需要借助化学计量学方法对其进行光谱矩阵进行数据运算。[align=center][img=,491,240]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251736087373_5680_3389662_3.png!w491x240.jpg[/img][/align][align=center]图2-2 辅料样品的原始光谱图[/align][b]3.2 样品集的划分结果[/b]将样品划分为119个校正集和51个验证集,划分结果见表2-1。校正集119个样品中包括17种样品,每种样品7张光谱,其原始光谱如图2-3-a所示。同样验证集样品包括17种辅料,每种3张验证光谱,其原始光谱如图2-3-b。将119张光谱每7张取平均,每种样品保留一张平均后的光谱作为一级识别体系的标准谱图。标准谱图如图2-4所示。[align=center][img=,575,542]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251736463497_6475_3389662_3.png!w575x542.jpg[/img][/align][align=center][img=,517,297]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251737193350_8509_3389662_3.png!w517x297.jpg[/img][/align]3.3 一级识别体系的建立[b][/b]3.3.1 预处理方法的选择结果样品辅料均为固体粉末,其颗粒大小的不规则性可能会因为影响光程而引入噪音,除此之外,还包括仪器、人为等因素带来的干扰,会使[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]包含一些非样品自身性质的无关信息,为了减少或消除其他因素带来的干扰,采用化学计量学方法对光谱数据进行预处理。首先考察了SNV与MSC预处理方法对光谱矩阵相关系数的影响,具体结果如表2-2所示,由表中数据可知,随机挑出三种辅料的光谱经过SNV和MSC预处理后,三种辅料内部的相关系数以及与验证集的相关系数均不变,通过计算得知这两种预处理方法对于相关系数的影响不大,因此其他辅料没有进行SNV和MSC预处理的考察。导数预处理可以去除基线漂移和背景的干扰,放大光谱间的差异,本研究考察了FD、SD以及不同的平滑窗口宽度对于识别体系识别率与拒绝率的影响,选出最佳的预处理方法以及最佳平滑窗口宽度。识别体系对于自身样品的识别率均为100 %,而拒绝率经过不同的预处理后结果不同,整体考虑FD预处理后的拒绝率最高,因此选择FD作为光谱的最佳预处理方法。由于导数运算的同时会增大噪声的影响,因此应同时进行平滑处理,而不同的窗口宽度产生的平滑效果不同,本研究同时考察了不同窗口宽度的平滑效果,以17种辅料综合考虑来看,当平滑窗口宽度为13时,数据库的识别率和拒绝率最大,因此选FD+SG 13点平滑为最佳预处理方法。[b][/b]3.3.2 阈值的确立本研究是以光谱矩阵中的相关系数值为判断指标,因此每种辅料内部的相关系数阈值的确定十分重要,为了确保阈值的准确可靠,我们用以下两种规则确定阈值:若同类别的相关系数均大于0.97,为了增加识别体系的准确率,以不同种类间的一般阈值0.97为此类辅料的阈值,以甘露醇类辅料为例,如表2-2所示,甘露醇类内的相关系数值均大于0.98,为保证识别体系的验证准确率,以0.97为此类辅料的阈值,相同情况的其他种类的辅料均以0.97为阈值;若辅料内部出现小于0.97的相关系数值,则以最小值作为此类辅料的判别阈值。以十二烷基硫酸钠为例,如表2-3所示为十二烷基硫酸钠相关系数结果,此时阈值选为0.96。相同情况的其他辅料均以最小值为阈值。根据以上两种原则计算出的所有辅料的阈值见表2-4。[align=center][img=,608,428]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251738094300_1550_3389662_3.png!w608x428.jpg[/img][/align][align=center][img=,582,264]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251738082012_8458_3389662_3.png!w582x264.jpg[/img][/align]3.3.3 结果分析将辅料的标准谱图以及验证集样品光谱图经FD+SG 13点平滑预处理,根据2.4中的阈值进行一级识别体系的判别,经过预处理后的谱图见图2-5,计算预处理后的验证集样品与17种辅料的标准谱图之间的相关系数,根据阈值进行辅料种类的归属,此时的验证属于库内验证。一级识别体系的验证存在两种情况,一种是仅有一个相关系数值大于阈值此时可以正确归属该辅料,如图2-6所示为第4个验证样品与17种辅料的相关系数值,横坐标为辅料的编号,纵坐标为相关系数值。从图中看出此验证样品仅与第四个辅料之间的相关系数大于阈值,因此可将其正确的归类为第四种辅料甘露醇。另一种情况是同时出现多个两个或以上的数值大于阈值,此时会出现辅料归属的不确定性。如图2-7所示,第25个验证样品同时与硬脂酸镁和十二烷基硫酸钠相匹配,一级识别体系无法正确判断,应进一步分析。其他验证样品利用相同的原理进行验证。最终的验证结果显示,微晶纤维素类样品PH101、PH102,淀粉类样品糊精、CMS、预胶化淀粉及玉米淀粉,硬脂酸镁及十二烷基硫酸钠三大类样品间因其结构相似无法正确判断,而除此之外的其他样品均能成功识别和拒绝。因此需根据上述三类样品建立PLS-DA定性分析模型,作为识别体系的子库。[align=center][img=,538,603]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251739356596_6435_3389662_3.png!w538x603.jpg[/img][/align][align=center][img=,501,294]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251739346185_9267_3389662_3.png!w501x294.jpg[/img][/align][b]3.4二级识别体系的建立[/b]二级子库的建立是为了将一级识别体系识别中不确定种类的的样品进行进一步的定性分析,子库的建立采用的是PLS-DA定性分析方法。由一级识别体系的验证结果可知共有三大类的样品由于结构相似相关系数值无法正确区分,现根据上述情况建立了三个独立的PLS-DA模型作为一级识别体系的补充。[b]3.4.1淀粉类样品PLS-DA模型的建立[/b]首先将一级识别体系中的玉米淀粉、糊精、预胶化淀粉、CMS的28张原始光谱调出作为定性模型的校正集,将一级识别体系验证集中易混淆的12个样品挑出作为模型的验证集。用上述40个批次的样品建立模型。利用原始光谱建立的PLS-DA模型如图2-8所示,图中后半部分为验证样品,校正集和验证集的识别率拒绝率均为100%,说明利用此方法能将四类辅料完全分开。[align=center][img=,502,266]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251740551806_2263_3389662_3.png!w502x266.jpg[/img][/align][b]3.4.2PH101和PH102辅料PLS-DA模型的建立[/b]PH101和PH102是不同型号的同一种辅料,都属于微晶纤维素,因此结构十分相似,难以区分。利用PLS-DA模型不经预处理即可将两种样品分开,模型的校正集是两种辅料的14张校正光谱图,验证集6个样品。如图2-9所示,图中的红色虚线为PLS-DA生成的判别线,线上方为一类,线下方为另一类。模型校正集和验证集的识别率以及拒绝率均为100%。[align=center][img=,485,281]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251742494590_6583_3389662_3.png!w485x281.jpg[/img][/align][b]3.4.3硬脂酸镁和十二烷基硫酸钠PLS-DA模型的建立[/b]硬脂酸镁与十二烷基硫酸钠在相关系数法判别时也无法正确分开,两种辅料可能是由于结构或者包装等其他因素导致一些相似的特征出现,同样利用PLS-DA模型判别两种辅料,在导入原始光谱时即可完全分开,模型的校正集是两种辅料的14张校正光谱图,验证集6个样品,模型结果见图2-10,模型校正集和验证集的识别率拒绝率均为100%[align=center][img=,509,271]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251744222873_6541_3389662_3.png!w509x271.jpg[/img][/align][b]3.4.4 二级识别体系结果分析[/b]由以上三个定性模型可知,在一级识别体系中无法正确判断的样品均能在不经预处理的条件下利用PLS-DA方法正确区分,识别率和拒绝率均为100 %,说明将相关系数法和PLS-DA法相结合判断药用辅料的种类是可行的,模型结果见表2-5。另一方面说明了sup-NIR1520分析仪可以用来区分这些辅料,实现定性判别的作用。[align=center][img=,528,168]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251745073638_3095_3389662_3.png!w528x168.jpg[/img][/align][b]3.5辅料识别体系的外部验证[/b]由上述结果可知,建立的识别体系在快速识别药用辅料方面是可行的,为了进一步证明此识别体系的准确性和可靠性,设计外部验证集考察模型对于外来辅料的识别能力。[b]3.5.1外部验证光谱图[/b]在相同条件下采集了60个不同种类和批次的样品光谱作为识别体系的外部验证集,样品的原始光谱及预处理后的光谱见图2-11。样品集的验证流程与识别体系内部验证相同,先利用预处理后的相关系数值进行初步判断,如果相关系数值很高的样品再利用PLS-DA模型验证。根据验证结果分为三类具体描述。[align=center][img=,505,260]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251742510972_5235_3389662_3.png!w505x260.jpg[/img][/align][b]3.5.2相关系数直接判别[/b]由一级识别体系直接判断出的验证样品共17个,即与17种辅料的相关系数值中仅有一个值大于阈值,表2-6种列举了其中8个样品的相关系数结果,其中表头中的数字表示验证样品的编号。[align=center][img=,562,543]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251746036984_3446_3389662_3.png!w562x543.jpg[/img][/align][b]3.5.3PLS-DA判别[/b]共有19个验证样品的相关系数值与两种及以上的辅料相似,因此需利用建立的二级识别体系进行进一步的验证,PLS-DA结果显示19个样品均能正确归属种类。表2-7为其中8个验证样品的相关系数结果。其中第10个、16个、25个外部验证样品的PLS-DA分析结果见图2-12、图2-13、图2-14,图中的灰色圆圈代表验证样品,由结果可知利用PLS-DA均能正确识别。[align=center][img=,566,561]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251746386429_3985_3389662_3.png!w566x561.jpg[/img][/align][align=center][img=,490,747]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251742232524_3277_3389662_3.png!w490x747.jpg[/img][/align][b]3.5.4不属于识别体系内的样品[/b]由于外部验证集的范围并不完全在识别体系范围内,所以会出现相关系数值均低于所有阈值的现象,此种情况说明该验证样品不属于识别体系内的任何一种辅料。由检测数据可以看出,24个验证样品均能被识别体系正确拒绝,拒绝率达到100%。由以上三种情况可知,外部验证集的60个样品均能被此识别体系正确的识别和拒绝,再次证明了识别体系的准确性和可靠性,既说明了此方法可以准确的应用到辅料的快速识别,又说明了sup-NIR1520分析仪在辅料定性识别应用中的可行性。[b]4讨论和结论[/b]本实验采用sup-NIR1520分析仪对17种不同的药用辅料进行光谱采集,并利用化学计量学方法建立了17种辅料的快速识别库,证明了sup-NIR1520分析仪在药用辅料定性方面应用的可行性。此自主研发的仪器不仅可以用于不同种药用辅料之间的快速识别,还可以应用于同种辅料不同型号的样品快速识别如PH101和PH102,识别率和拒绝率均达到100%。[align=center][b]参考文献[/b][/align] 王动民, 纪俊敏, 高洪智. 多元散射校正预处理波段对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定标模型的影响. 光谱学与光谱分析, 2014, 34(9):2387-2390. BrownC D, Vegamontoto L, Wentzell P D. Derivative Preprocessing and OptimalCorrections for Baseline Drift in Multivariate Calibration. AppliedSpectroscopy, 2000, 54(7):1055-1068.

  • 【巨哥科技】推出多光谱红外相机,快速识别材料属性

    [color=#000000]在物料分选、材料分类、异物检测等应用领域,普通的RGB相机往往难以满足需求。多光谱红外相机探测目标对不同波段的光的吸收,形成代表材料属性的图像,提升分析的效率和准确性。巨哥科技最新推出的多光谱相机光谱响应范围900 nm至1700 nm,有效覆盖短波红外范围,适用于广泛的材料光谱分析。[/color][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/a1c961b1-f44d-4ba2-84d6-03e27e60af46.jpg[/img][/align][color=#000000]该相机具有7个波长通道,可提供丰富的光谱信息。一次多光谱成像时间小于0.1秒,10Hz的多光谱成像帧频确保了对动态过程的实时监控。[/color][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/a72d04ba-128e-4e4f-8539-5ad0295f002d.jpg[/img][/align][color=#000000]通过收集不同波长下的光谱数据,该相机能够创建详细的材料光谱特征库,结合先进的数据处理算法构建高精度光谱模型,可实现自动化生产线上的快速材料分拣、质量控制和异物检测等任务。巨哥科技丰富的光谱分析和建模经验可以应对需要精确材料鉴别的复杂应用场景,如在复杂混合物中识别特定成分或在生产过程中实时监控材料变化。[/color][color=#000000]使用短波多光谱相机对不同材质的四类布料(涤纶、氨纶、棉以及使用了特殊染料的布料)进行成像。使用多光谱相机采集到的四类布料光谱数据如下图所示,可以看出不同材料在光谱上的差异。[/color][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/c65cbf7b-8684-46e2-8f9e-af1ee3508209.jpg[/img][/align][align=center][color=#0070c0]多光谱相机采集光谱[/color][/align][color=#000000]通过建模算法确定图像中各点对应的材料成分后,使用伪彩色进行整体显示,可以直观看到各类布料的材质差异。[/color][align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/028c5c7c-961c-4c1a-90c0-9d19c3150b56.jpg[/img][/align][align=center][color=#0070c0]多波段响应合成的伪彩色图区分不同材料[/color][/align][color=#000000]基于上述原理,该款多光谱相机可用于以下领域:[/color][b][color=#000000]01 工业分拣:[/color][/b][color=#000000]在生产线上,多光谱红外相机可以快速区分不同类型物质,如不同种类的纺织品或塑料,提高分拣效率。[/color][b][color=#000000]02 质量监控:[/color][/b][color=#000000]通过光谱分析,实时监测PCB、水果等产品质量,快速识别并排除不合格品。[/color][b][color=#000000]03 成分分布:[/color][/b][color=#000000]多光谱相机能够快速辨别材料成分,例如实时显示药物混合后的成分分布。[/color][b][color=#000000]04 异物检测:[/color][/b][color=#000000]在食品加工等行业,相机能够有效识别潜在的异物,保障产品安全和消费者健康。[/color][color=#000000]巨哥科技多光谱红外相机的产品设计注重实用性和稳定性,确保在各种工作环境中均能提供可靠的性能。新款多光谱红外相机与现有光谱仪系列的协同作用,将为客户提供更加完善的材料属性分析工具。此外,巨哥科技为客户提供全面的技术支持和培训服务,确保客户能够充分利用我们的产品进行高效的材料分析和处理。巨哥科技致力于推动光电技术在工业和科研领域的应用,期待与客户共同探索和实现光电技术在现代工业中的更多可能。[/color][b][color=#000000]关于巨哥科技[/color][/b][color=#000000]上海巨哥科技股份有限公司是专精特新和高新技术企业,自主研发光电仪器及核心芯片、智能算法和软件,获上海市科技进步一等奖。团队来自普林斯顿、清华、中科大、浙大、中科院等,获海外高层次人才、上海市优秀技术带头人等称号。[/color][color=#000000]巨哥科技提供全波段红外光电产品:用于电力、轨交、冶金、汽车等行业设备状态和过程监控的热像仪,用于石化等行业的气体泄漏成像仪,用于激光、半导体等先进制造领域的短波相机,用于石化、粮油、制药等领域成分分析的光谱仪等,并为材料、工程、生命科学等前沿研究提供科学级光电仪器。[/color][来源:巨哥科技][align=right][/align]

  • 【原创大赛】sup-NIR分析仪在原料药快速识别体系建立中的应用研究

    【原创大赛】sup-NIR分析仪在原料药快速识别体系建立中的应用研究

    [align=center][b]sup-NIR分析仪在原料药快速识别体系建立中的应用研究[/b][/align][align=center]研究生:孙巧凤[/align][align=center]导师:臧恒昌教授[/align][b]摘要 目的[/b]:药用原辅料是药品生产过程中的基础物质,也是药品质量的关键影响因素。我国药品生产质量管理规范要求采取核对或检验等适当的措施,确认每一包装内的原辅料正确无误,给制药企业带来了巨大的挑战。近几年国家提出了实行药品与药用原辅料和包装材料关联审批,在政策放宽的情况下,如何低成本、准确而快速的监管原辅料是一个十分关键的问题。欧盟的近红外草案规定当近红外方法应用于原辅料的放行时,可以被称为主要方法,这说明[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术对于原辅料质量快速评价具有强有力的优势。通过对药用原辅料建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快速分析体系,将有效的推动国产[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]服务于药品生产行业,为广大人民群众的用药安全提供保障。[b]方法[/b]:本实验采用sup-NIR1520对76种不同的原料药进行光谱采集,并利用化学计量学方法建立原料药的快速识别库,数据库的内部及外部验证结果的准确率均为100%,证明了sup-NIR1520分析仪在药用原料快速识别应用方面的可行性。本研究还对不同厂家的雷尼替丁进行了定性分析,利用sup-NIR1520采集光谱并利用支持向量机判别分析建立定性分析模型,模型校正集的识别率和拒绝率均为100%,验证集的识别率和拒绝率分别为100%,88.9%。[align=left][b]关键词[/b]:[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术;sup-NIR分析仪;药用原料;化学计量学[/align][align=center]Research on the establishment of rapid identification systemof pharmaceutical raw materials with sup-NIR analyzer[/align][align=center]Graduate student: QiaofengSun[/align][align=center]Supervisor: Hengchang Zang[/align][align=left][b] Abstract Objective[/b]: Pharmaceuticalexcipients and raw materials are the basic substances in the production ofdrugs, and they are the key influencing factors of quality of medicine. GMPrequires that appropriate measures should be taken to confirm that thematerials in each package are correct, which has brought great challenges tothe pharmaceutical companies. In recent years, The State has proposed theassociated examination and approval of drugs and pharmaceutical excipients andraw materials and packaging materials. Under such circumstances, how tosupervise raw and excipients materials accurately, quickly is a key technicalissue. How to supervise the raw materials and excipients with low cost,accurate and fast is a key issue. The EU's near-infrared draft stipulates thatwhen near-infrared methods are applied to the release of raw materials andexcipients, it can be called the main method, which indicates that NIRS hasstrong advantages for the quality evaluation of raw materials and excipients.The establishment of a rapid analysis system for near-infrared spectroscopy ofpharmaceutical raw materials and excipients will effectively promote domesticportable near-infrared spectrometers to serve the pharmaceutical industry andprovide security for the people's drug safety.[b]Methods:[/b] In this experiment, 76 kinds of differentpharmaceutical raw materials were collected by sup-NIR1520, and rapididentification database for raw materials was established by chemometricsmethods. The accuracy of the internal and external validation results of thedatabase were 100%, which proved the feasibility of the sup-NIR analyzer in therapid identification of pharmaceutical raw materials. This study also conducteda qualitative analysis of ranitidine from different manufacturers. Samplesspectra were collected using sup-NIR1520 and a qualitative analysis model wasestablished by SVM-DA method. The recognition rate and rejection rate of thecalibration set were both 100%. The recognition rate and rejection rate of thevalidation set were 100% and 88.9% respectively.[/align][align=left][b]Key words:[/b] Near infraredspectroscopy sup-NIR analyzer pharmaceutical raw materials Chemometrics[/align][align=left][b][/b][/align][align=left][b]1材料1.1仪器与软件[/b] Sup- NIR1520型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析仪工作温度是5-35 ℃,工作湿度是(5-85)%,工作压力为(86-116)kPa;采用带TEC温控系统的InGaAs检测器;光纤漫反射探头;参比盒;RIMP光谱采集及处理软件;MATLAB 2015a数据处理软件。[b]1.2样品[/b] 研究中使用的76种药用原料均为药厂生产中使用的原料,质量均符合药典规定标准。[b]2 方法2.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集[/b] 样品不经预处理,室温条件为20-25 ℃,采用光纤漫反射探头直接采集样品光谱,不同位置重复采集3次光谱,取平均;波长范围为1000-1800nm;扫描次数30次;分辨率为11 nm;以白板作为参比。[b]2.2原料识别体系建立的方法[/b] 利用每种原料7张光谱的内部相关系数确定每种辅料的阈值,以此相关系数阈值为一级识别体系的判断依据,对验证集进行预测。二级识别体系的建立利用PLS-DA定性分析方法。[/align][align=center][img=,485,349]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251438224494_5055_3389662_3.png!w485x349.jpg[/img][/align][align=center]图3-1 药用原料识别体系技术路线图[/align][align=left][b]2.3样品集的划分[/b] 采用K-S法分别将76种原料划分为校正集和验证集,其中每种样品取7个作为标准校正集,3个作为识别体系的验证集,即532个样品为校正集,228个样品作为验证集;其中校正集中,每种原料的7个光谱取平均作为标准图谱。[b]2.4一级识别体系的建立2.4.1预处理方法的选择[/b] 本研究参考辅料识别体系的预处理方法的考察结果,共考察了FD、SD预处理方法对识别体系的影响,并根据识别体系的识别率和拒绝率确定最佳预处理方法。[b]2.4.2阈值的确立[/b] 根据每种辅料的内部相关系数值大小确定此种辅料的阈值,主要规则如下:若同类别的相关系数均大于0.97,为了增大识别体系的准确率,以不同种类间的一般阈值0.97为此类辅料的阈值;若辅料内部出现小于0.97的相关系数值,则以最小值作为此类辅料的判别阈值。[b]2.4.3结果分析[/b] 一级识别体系主要是以相关系数值作为判断标准,将76张标准图谱作为一级识别体系的基础,以每种辅料的阈值作为判断种类归属的依据。验证样品首先与标准图谱计算相关系数进行初步判断。[b]2.5二级识别体系的建立[/b] 某些原料因结构相似等因素干扰导致无法直接用一级识别体系直接正确判断,存在一个以上大于阈值的相关系数值,则将所有大于阈值的辅料的7张原始光谱导出与验证样品进行PLS-DA定性分析并最终归类。并将其建立成PLS-DA判别分析的二级识别体系。[b]2.6识别体系的外部验证[/b] 按照建立识别体系时相同的方法采集得到外部验证样品光谱,利用外部验证集对原料识别体系的准确性进行验证,观察该数据库对于外来样品的识别和拒绝情况。并根据结果统计出外部验证时样品的假阳、假阴、真阳和真阴的个数。假阳性是指实际为阴性,判断为阳性,在本研究中表示实际不属于识别体系里的样品,但错误判断为识别体系中的某一原料;假阴性表示实际为阴性,判断为阳性;真阳性表示实际为阳性,判断也为阳性;真阴则表示实际为阴性,判断也为阴性。[b]2.7不同生产厂家原料的定性分析[/b] 原料药识别体系的建立仅仅研究了不同种类原料间的相互识别,不同厂家由于原材料及生产条件不同,生产出的原料也会有差异,为了更精确的控制原料的质量,考察sup-NIR1520对更加相似物料的定性能力,本研究设计实验设计实验以原料雷尼替丁为例,收集两个厂家A和B的雷尼替丁原料共52批,其中A厂家28批,B厂家24批。利用SVM-DA定性方法对其样品进行分析。[b]2.7.1[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集[/b] 样品不经预处理,室温条件为20-25 ℃,采用光纤漫反射探头直接采集样品光谱,不同位置重复采集3次光谱,取平均;波长范围为1000-1800nm;扫描次数30次;分辨率为11 nm;以白板作为参比。[b]2.7.2样品集的划分[/b] 采用KS方法将样品集划分为35个校正集和17个验证集,并使其校正集和验证集在A、B两个厂家中均有相应的占比。[b]2.7.3定性分析模型的建立[/b] 本研究采用SVM-DA定性分析方法进行模型的建立,SVM-DA是一种有监督的定性识别方法,因其在小样本、非线性以及高维模式识别方面具有很大的优势而得到了广泛的应用。通过对不同厂家样品的定性识别,考察了国产[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]sup-NIR1520在定性识别方面进一步的应用。[b]3实验结果3.1样品的原始光谱[/b] 采用sup-NIR1520光谱仪采集的76种药用原料的原始光谱图如图3-2所示。每种原料包括10个批次,共760个不同批次的光谱。由原始光谱图可以看出,原料光谱的数量很多且重叠严重,无法用感官判断其类别,因此需要借助化学计量学方法建立快速识别体系。[/align][align=center][img=,478,242]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251452131866_5718_3389662_3.png!w478x242.jpg[/img][/align][align=center]图3-2 原料样品的原始光谱图(见实验记录0004196-p67)[/align][align=left][b]3.2样品集的划分结果[/b] 利用K-S法将样品划分为个532校正集和228个验证集。校正集532个样品中包括76种原料,每种样品7张光谱,其原始光谱如图3-3-a所示。验证集样品包括76种原料,每种3张验证光谱,其原始光谱如图3-3-b。将532张光谱每7张取平均,每种样品保留一张平均后的光谱作为一级识别体系的标准谱图。标准谱图如图3-4所示。[/align][align=center][img=,486,244]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251456498371_9484_3389662_3.png!w486x244.jpg[/img][/align][align=center]图3-3 校正集(a)和验证集(b)原始光谱图(见实验记录0004196-p67)[/align][align=center][img=,489,247]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251457411863_46_3389662_3.png!w489x247.jpg[/img][/align][align=center]图3-4 76种药用原料的标准图谱(见实验记录0004196-p68)[/align][align=left][b]3.3一级识别体系的建立3.3.1预处理方法的选择[/b] 由图3-3可知,光谱采集过程中由于粉末颗粒以及背景的干扰,引入了很多无关信息,影响两个样本间相关系数值的大小,进而影响两个样本间的定性关系,因此应首先对预处理方法进行考察,以判断的正确率为评价指标,此正确率包含正确识别以及拒绝占总验证样本数的比例。导数可以去除基线漂移和背景的干扰,放大光谱间的差异,本研究考察了FD+SG 13点平滑、SD +SG 13点平滑对于识别体系相关系数判断正确率的影响,选出最佳的预处理方法。不同的预处理方法对原料的阈值以及验证正确率有很明显的影响,经SD+SG13点平滑预处理后对于某些原料来说结果十分不理想,如艾地苯醌。可能是由于经过二阶导数处理后光谱的噪声被放大,光谱也比原始光谱复杂很多,导致原本相似的光谱差异较大,原本不相似的光谱相关系数增大,大大增加了错误判断的几率。经FD+SG13点平滑预处理后,识别体系的整体结果均很好,正确率均在90 %以上,因此选FD+SG13点平滑为最佳预处理方法。[b]3.3.2阈值的确立[/b] 原料一级识别体系的判断指标即为光谱间的相关系数值,首先应当建立每种原料判别的阈值。阈值的确立方法与辅料识别体系阈值确立方法相同,所有光谱均经过预处理后计算相关系数。若内部相关系数均大于0.97,以0.97为此类原料的阈值,以多索茶碱为例,多索茶碱类内的相关系数值均大于0.98,因此以0.97为此原料的阈值;若原料内部出现小于0.97的相关系数值,则以最小值作为此类原料的判别阈值。以氨磺必利为例,此时阈值选为0.89,相同情况的其他原料均以最小值为阈值。根据以上两种原则计算出的所有原料的阈值见表3-1。[/align][align=center][img=,572,634]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251509149266_5191_3389662_3.png!w572x634.jpg[/img][/align][align=center] [img=,575,216]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251516413473_1093_3389662_3.png!w575x216.jpg[/img][/align][b]3.3.3结果分析[/b][align=left] 标准谱图以及验证集样品光谱图均经过FD+SG 13点平滑预处理,根据阈值进行相关系数的判别,此时的判别属于库内验证。一级识别体系的验证存在两种情况,一种是仅有一个相关系数值大于阈值此时可以正确归属该辅料,如图3-5所示,图中横坐标为76个校正集标准样品,纵坐标为相关系数值,红色横线部分为阈值。另一种情况是同时出现多个两个或以上的数值大于阈值,此时会出现辅料归属的混淆判断,将会再进入更进一步的分析。如图3-6所示,第100个验证样品同时与三个标准样品相匹配,一级识别体系无法正确判断,应进行子库的建立。其他验证样品利用相同的原理进行验证。最终的验证结果显示,以下几种原料之间因结构或其他外在因素存在而无法正确判断:卡铂和顺铂;奥替拉西钾、盐酸格拉司琼、吉美嘧啶、佐匹克隆和盐酸帕洛诺司琼;氨苄西林、阿莫西林、庆大霉素和头孢丙烯;肝素钠、精氨酸、鲨鱼CS和猪CS。而除此之外的其他样品均能成功识别和拒绝。[/align][align=center][img=,556,541]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251520291704_9388_3389662_3.png!w556x541.jpg[/img][/align][b]3.4二级识别体系的建立[/b] 为了提高识别体系的正确率,对相关系数法没有正确识别的少量样品展开进一步的分析,利用常用的定性分析方法PLS-DA建立识别体系的子库。由一级识别体系结果可知,易混淆的样品可归结为四大类,分别为化药类:奥替拉西钾、盐酸格拉司琼、吉美嘧啶、佐匹克隆和盐酸帕洛诺司琼;抗生素类:氨苄西林、阿莫西林、庆大霉素和头孢丙烯;生药类:肝素钠、精氨酸、鲨鱼CS和猪CS;铂类:卡铂和顺铂。分别针对这四大类建立相应的PLS-DA分析模型。每个模型的校正集是由每种原料的7张原始光谱图组成,验证集是由相应种类的3张验证光谱组成。建立的最佳模型结果见表3-2。分别对应的PLS-DA模型如图3-7、图3-8、图3-9、图3-10所示。[align=center][img=,528,438]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251526172294_1698_3389662_3.png!w528x438.jpg[/img][/align][align=center][img=,479,557]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251526386560_8362_3389662_3.png!w479x557.jpg[/img][/align][align=center][img=,525,250]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251527018463_116_3389662_3.png!w525x250.jpg[/img][/align][align=left] 由以上四个定性模型可知,在一级识别体系中容易混淆的样品均能利用PLS-DA方法完全正确区分,说明将相关系数法和PLS-DA法相结合对药用原料进行快速识别是可行的。同时证明了sup-NIR1520分析仪可以用来区分药用原料,实现定性判别的目的。[/align][align=left][b]3.5识别体系的外部验证[/b] 由原料识别体系的结果可知,建立的识别体系在快速识别药用原料方面是可行的,为进一步考察识别体系的准确性和稳健性,设计外部验证集考察模型对于外部样品的识别能力。[b]3.5.1外部验证光谱图[/b] 在相同条件下采集了100个不同种类和批次的样品光谱作为识别体系的外部验证集,样品的原始光谱如图3-11所示。光谱间的信息重叠严重,且有外界因素的干扰,利用化学计量方法对其进行处理及数据运算。[/align][align=center][img=,552,272]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251528381284_5202_3389662_3.png!w552x272.jpg[/img][/align][align=left][b]3.5.2验证结果分析[/b] 外部验证集的验证流程与识别体系的内部验证相同,先利用预处理后的相关系数值进行初步判断,如果有无法识别的样品再利用PLS-DA模型进一步验证。验证结果见表3-7。由表中的数据可知,识别体系的识别率为100%,拒绝率也高达97%。100个外部验证样品中有1个样品验证错误,表现为假阳性,即错误判断为识别体系中的某类原料。这可能是由于识别体系中的原料种类较多,识别体系的复杂程度增加而造成错误的识别。观察发现错误识别的样品相关系数值仅高于阈值千分之几,为保证样品识别的正确率,对于相关系数值十分接近阈值的样品单独进行常规化学分析确定其种类,可降低错误发生的几率。[/align][align=center][img=,494,223]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251530012984_6433_3389662_3.png!w494x223.jpg[/img][/align][align=left] 结合识别体系内部及外部验证结果可知,由sup-NIR采集光谱并利用化学计量学方法建立的原料识别体系可以用于原料的快速识别。[/align][align=left][b]3.6不同生产厂家原料的识别3.6.1样品原始光谱[/b] 52批雷尼替丁的原始光谱如图3-12所示,从光谱图中可以看出,样品间是存在差异的,由于光谱的重叠比较严重,需要借助化学计量学方法进一步分析。[/align][align=center][img=,548,269]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251531576339_3802_3389662_3.png!w548x269.jpg[/img][/align][align=left][b]3.6.2样品集的划分结果[/b] 用KS方法将样品集划分为35个校正集和17个验证集。具体的划分结果见表3-4。[/align][align=center][img=,440,121]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251533111704_9388_3389662_3.png!w440x121.jpg[/img][/align][align=left][b]3.6.3 定性分析模型的建立[/b][/align][align=left] 本研究利用SVM-DA[sup][/sup]对不同厂家的雷尼替丁进行定性分析,此方法主要通过核函数完成数据的维度转换,常用的核函数为径向核函数[sup][/sup]。本研究考察了不同预处理方法对模型结果的影响。可知,在经过MSC+FD+SG13点平滑预处理后,模型校正集的识别率和拒绝率均为100%,验证集的拒绝率也为100%,仅有一个验证样品识别错误,因此选择MSC+FD+SG13点平滑为最佳预处理方法。最佳模型结果如图3-13所示。利用SVM-DA定性方法可以实现不同厂家的原料识别,模型结果较好,同时证明了sup-NIR在同一厂家原料鉴别中应用的可行性。[/align][align=center][img=,437,310]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/07/201807251626323693_429_3237657_3.jpg!w437x310.jpg[/img][/align][align=center][/align][align=left][b]4 讨论和结论[/b][/align][align=left] 本实验采用sup-NIR1520分析仪对76种不同的原料进行光谱采集,并利用化学计量学方法建立了原料药的快速识别库,证明了sup-NIR1520分析仪在药用原料快速识别应用方面的可行性。并以其中一种原料雷尼替丁为例,搜集不同厂家A和B的雷尼替丁,利用sup-NIR1520采集光谱并利用SVM-DA建立定性分析模型,考察了此仪器在不同厂家原料识别中的应用可行性。两种实验考察结果说明了sup-NIR可以准确的识别原料种类及不同厂家。 药用原料识别体系与辅料识别体系建立的方法基本原理相同,主要依靠光谱间的相关系数值以及常用的PLS-DA定性分析方法。结合两种方法的优点大大提高了识别体系的准确性和简便性。由外部验证结果可知,识别体系的识别率达到100%,拒绝率为97%,相比较于辅料识别体系来说,原料库的种类增加几十种,所以导致识别体系的组成十分复杂,准确率也相应的有所降低,但仍然可以满足日常的快速识别需求。对于不同厂家原料的识别建立了SVM-DA定性模型,模型校正集的识别率和拒绝率均为100%,验证集的识别率和拒绝率分别为100%,88.9%,说明不同厂家的原料间满足某种非线性关系。整体来看模型的正确率较高,可以满足一般的识别要求。本研究首次将sup-NIR分析仪应用到药用原料识别体系的建立并首次应用到同一原料不同厂家的鉴别。为仪器在原料生产及使用厂家的推广提供了很好的理论研究基础。[/align][align=center][b]参考文献[/b][/align] 汪海燕, 黎建辉, 杨风雷. 支持向量机理论及算法研究综述. 计算机应用研究, 2014, 31(5):1281-1286. 钟雄斌. 基于高光谱技术的不同品种猪肉品质检测模型维护方法研究. 华中农业大学, 2014.[align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align]

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    皮带是日用消费品,市场价格也很乱,以假乱真的皮带比比皆是,我已上当多次,没有则了。特寻高招,如何识别真皮皮带和假(仿)皮皮带? 各位有何高招?

  • 【转帖】假药现场识别十法

    1、色泽比较识别法 色泽比较可以从以下三方面进行,首先看药品外观颜色,如西洋参真品的表皮灰白色或灰褐色,混充品表皮黄白色。其次比较说明书,如正品美宝湿润烧伤膏色感强,假美宝湿润烧伤膏色感差。再次比较内容物,如地奥心血康胶囊正品内容物为棕黄色细腻均匀粉末,假药内容物有灰白色或淡黄色,且粉末粗细不匀。如“日本坐骨腰痛丸”的使用说明上标明含有“人参、田七、杜仲等植物药”。这些植物碾磨成粉后应该呈黄色和灰棕色,如胶囊中倒出的药粉是纯白色的细末,则是假药。类似情况很多。 2、水试比较识别法 通过水试比较在中药饮片检查时应用较多,如牛黄加清水调和,涂于指甲上,能将指甲染成黄色,否则就疑为假药。苏木投入热水,浸液呈鲜艳的橘黄色。秦皮加热水浸泡,浸出液在日光下可见碧蓝色荧光。一般地说,淀粉、滑石粉是最常见的假药制造原料,因此,可用家中或身边的一些小物品作“试验”,以之辨识。如鉴别安必仙,可将胶囊里的药粉倒入容器内加水溶化,然后加入两滴碘酊,如果是以淀粉为原料的假药,水溶液马上变成淡淡的蓝色,而正品安必仙不变颜色。 3、火烧比较识别法 掌握一些药物的理化特性,利用火烧也能快速作出真假药品的判别。如青黛用微火灼烧,有紫红色的烟雾。海金沙取少量撒于火上,即发出轻微爆鸣及明亮的火焰。严迪真品火烧易燃,并有大量黄色油状物渗出,伪品则火烧不变形不易燃。如复方新诺明,燃烧后遗留油迹,犹如烧油毛毡。用滑石粉制成的假药用火烧灼不燃,且见水崩解速度大大快于正品药片。 4、口感比较识别法 有些药品利用口感也能快速作出真假药的判断。由于每药品的化学成分各异,味道也各不相同,因此尝药也可作为药品简易鉴别的一种好方法。如地奥心血康将内容物少量放入口中,正品显强烈麻辣感,味苦,伪品一般用植物粉末填充,无任何味感。某些含糖不苦的颗粒剂也能找出其中的差别,例如神奇枇杷止咳颗粒,正品口感有清凉味,假药只有薯糖味。阿莫灵(羟氨苄青霉素)、利君沙、严迪正品味苦,伪品味甜中带咸,没有苦味。另外,正品的新诺明味先苦后回甜;安乃近味咸;氯霉素味极苦,伪品味与正品之差别较大。 5、批准文号比较识别法: 现在的药品批准文号格式是:国药准字+1位字母+8位数字和国药试字+1位字母+8位数字(试生产)的形式。  其中,化学药品使用字母H表示;中药使用字母Z表示;通过国家药品监督管理局整顿的保健药品使用字母B;生物制品使用字母S;体外化学诊断试剂使用字母T;药用辅料使用字母F;进口分装药品是字母T。  药品批准文号中数字第一二位表示各省行政区划代码。10代表原卫生部批准的药品,19、20代表2002年1月1日以前国家药品监督管理局批准的药品。第三四位数字为换发批准文号的公元年号的后两位。第五至八位数字是顺序号。 如发现批准文号与以上某项不符或无批准文号则可疑为假药。 例如假药强根王,标示生产企业为洛阳民生药业有限责任公司,发现有两种剂型,一种胶囊,一种片剂,经比较发现二个品种用一个相同的批准文号,这与我国药品的批准文号制度是不相符的,不同品种,不同剂型,都必须有各自的批准文号,后经证实该公司无此类产品,纯属假药。 6、电话号码比较识别法: 例如绝大多数药品生产企业都会在其说明书上留有企业联系电话,凡标示区号与产地不符,电话打不进或是空号等情况均应视为可疑药品,需进一步调查核实。 妇炎康胶囊:其生产企业为广西桂西制药有限公司,地址在广西南宁市,但其销售电话为029-68982856 “029”为西安市的区号,当即与药厂取得联系,通过回函确定为假药。 7、药品包装材料比较识别法: 假药的包装材料多为非正规药包材生产企业的药品包装材料,有的塑料瓶熔封封口皱缩不整,多有焦痕。有的外包装盒与正常药品有明显差别,如利君沙正品外包装字迹清晰盒正左下角三维全息防伪。又如西安杨森类药品的“切口”,北京同仁堂乌鸡白凤丸外包装上鸡的“眼睛”,美宝湿润烧伤膏包装盒的尺寸长短等,正品与伪品均有不同。 8、质量标准比较识别法 我们在检查外埠药品和初次上市的药品时,往往需要索取质量标准,因此发现的疑点也很多,如当年轰动一时的假药梅花k(黄柏胶囊),其售假人员提供的质量标准为四环素质量标准的复印件。特别是新疆、西藏、内蒙古等地品种,网上查不到,标准看不清,是真是假难分,但大多数为伪造的。 9、重量比较识别法 一般假药与其相应的正品相比,重量也存在差异。如美宝湿润烧伤膏、达克宁霜等,正品管体相对饱满,假药则管体扁;神奇枇杷止咳颗粒正品每袋3克,假药每袋不足2克; 10、广告批文比较识别法 目前药品广告问题相当混乱,在江西做广告拿不出江西省食品药品监督管理局的广告批文或未备案,提供的药检所的检验报告书一般都是模糊不清的复印件,篡改和伪造的情况比较多,这种情况应为重点查核对象。

  • [分享]如何建立文件的识别编号?

    如何建立文件的识别编号?——文件的编号分为文件的识别编号(即文件代号)和文件的发放编号。识别编号反映该文件的种类、属性及版本,发放编号则反映该文件的发放对象,即所有权人(有时是部门),这两种编号都应是惟一的。有了识别编号,在提及该文件时,可以不必再叙述名称,而以识别编号代之。有了发放编号,就不必再在文件上标注使用人姓名,文件使用人变更(例如人员调离、退休)时也不需重新标注发放编号,而只需要在文件发放清单上做好使用人变更的记录和发放、回收的登记即可。 由于国家有关部门(或国际组织)在批准发布技术文件时,已给出文件的识别编号,实验室无需对外来技术文件重新给出识别编号。需要建立文件识别编号的,大多是实验室制定的文件。文件识别编号可用英文字母和阿拉伯数字的组合来表示,例如:XXXX/XX XXX—XXXX。代号最前面是用英文缩写表示的机构代号,“/”后面的第一、二位用英文字母表示文件类型识别,不同的字母组合分别代表质量手册、程序文件、作业指导书(可细分为检测/校准实施细则、操作规程、测量不确定度评定书、期间核查办法、型式评价大纲等)、表格、质量计划、记录、网格文件等。“/”后面的第三、四、五位用阿拉伯数字表示文件序号,如该测量不确定度评定书是实验室的第8份测量不确定度评定书,则表示为“008”。“一”后面的四位阿拉伯数字表示文件批准的年份。

  • 食品安全快速检测仪适用领域

    食品安全快速检测仪是一类用于快速检测食品中各种污染物或危害因素的设备,广泛应用于食品生产、加工、运输、销售等不同环节。以下是食品安全快速检测仪的一些适用领域:  微生物污染检测: 这包括细菌、霉菌、酵母菌等微生物的快速检测,用于判断食品是否受到微生物污染。这种检测适用于肉类、乳制品、水果、蔬菜等各种食品。  农药残留检测: 检测食品中是否存在农药残留,帮助确定农产品是否安全。这对于水果、蔬菜、谷物等农产品尤为重要。  重金属和毒素检测: 食品中的重金属、霉菌毒素(如黄曲霉素)、化学毒素等的检测可以帮助识别食品的安全性,确保消费者免受潜在的健康风险。  食品成分和营养分析: 快速检测仪也可以用于分析食品中的成分和营养物质,如蛋白质、脂肪、糖类等。这有助于食品制造商遵守标签上的营养信息要求。  致敏物质检测: 有些人对特定食物中的某些成分过敏。快速检测仪可以用于检测食品中的致敏物质,以保护过敏人群的健康。  食品质量控制: 在食品加工过程中,快速检测仪可以用于监测产品的物理特性、质量属性等,以确保生产的一致性和合格性。  食品真伪鉴别: 快速检测技术可以用于验证食品的真实性,避免假冒伪劣产品的流入市场。  快速检测和快速报告: 传统的检测方法可能需要较长时间,而食品安全快速检测仪可以在短时间内提供快速的检测结果,有助于迅速采取必要的措施。  这些领域只是食品安全快速检测仪的应用范围的一部分。这些仪器的应用有助于提高食品安全性、质量控制和食品加工的效率,保护消费者的健康权益。然而,在使用这些仪器时仍需严格遵循使用说明和标准操作程序,以确保获得准确、可靠的检测结果。

  • 发明“地沟油识别检测法”刑警任飞获全国金奖.用液质联用仪进行检测,半个小时即可出结果,

    1月19日,从太原市公安局召开的新闻发布会上获悉,该局刑侦支队技术大队“80后”民警任飞发明的“地沟油识别检测法”从全国公安机关改革创新大赛8000个参赛项目中脱颖而出,捧获金奖,这也是山西省在此次大赛中获得的唯一金奖。他发明的“地沟油识别检测法”向11部委推广使用  1月19日,从太原市公安局召开的新闻发布会上获悉,该局刑侦支队技术大队“80后”民警任飞发明的“地沟油识别检测法”从全国公安机关改革创新大赛8000个参赛项目中脱颖而出,捧获金奖,这也是我省在此次大赛中获得的唯一金奖。  多环芳烃、黄曲霉素、丙二醛̷̷地沟油所含有害物质轻则引起食物中毒,重则致癌。有着九年毒物分析经历的任飞一次在火锅店聚餐时,看着满锅翻滚的红油,脑洞大开:从食用油里检出调味品成分,不就能确定它是地沟油吗?此后,经过上千次试验,他终于攻克了地沟油检测这一国际性难题。  “地沟油识别检测法”是以辣椒碱作为特征目标分析物和目标检测物,应用液质联用仪进行检测。由于其具有灵敏度高、操作简单、易于推广的优点,不需定量,半个小时即可出结果,目前已在多起部督地沟油专案中大显身手。在国家地沟油盲测考核中,误检率为零,从281个科研院所提供的315种检测方法中脱颖而出,成为国家卫计委向公安、质检总局等11部委推广使用的地沟油检测方法,并通过了验证。科研成果也在国家专业权威期刊《色谱》杂志上发表。  现在,任飞正在尝试使用小巧轻便仪器建立地沟油现场快速筛查方法。他的研究进展也引起了多家生物技术研发企业关注,现已达成初步合作意向。http://www.instrument.com.cn/news/20170122/211877.shtml感觉这个任大侠应该是在公安局里做痕量化验的。

  • 【整理汇总】食品快速鉴别汇总

    1、食品快速鉴别之一:木耳2、食品快速鉴别之二:橄榄油     怎么鉴别橄榄油3、食品快速鉴别之三:小麦4、食品快速鉴别之四:糯米5、地沟油的快速检测技术与方法6、辨别真假豆腐用“三招”7、如何鉴别是否含有机物?8、真假鸡蛋的签别及假鸡蛋的制作过程9、绿茶质量安全鉴别之法10、检测哪些可以分辨大豆磷脂油11、你会辨别人工合成假食品吗?12、如何鉴别激素催生的豆芽13、蛋及蛋制品的感官鉴别要点14、八角与莽草(充当假八角),你分得清吗?当心中毒15、人工豆腐如何检测和鉴别?16、假葡萄酒的鉴定17、如何分辨真假蜂蜜?18、15种最易掺“毒”的食品19、辨别真假蜂胶方法20、如何鉴别火锅底料21、三招教你识别无增白剂面粉22、含碘盐的鉴别与保管23、四招鉴别劣质猪肉24、鉴别化学水果25、鉴别真伪虫草26、如何鉴别激素草莓?27、识别染色馒头一看二闻三泡28、教你怎么怎么挑出安全食品29、食品快速鉴别:辨别染色馒头有妙招30、六招识别真假茅台酒31、如何鉴别月饼莲蓉?32、如何鉴别“加料”馒头?33、如何选购纯正的燕窝? 34、4招教你区分PVC和PE保鲜膜35、火锅口水油当老油重上餐桌 四招教你识别口水油36、如何鉴别食品“生日”真假37、 有效鉴别松花蛋质量的三种方法38、教你识别染色食品39、如何鉴别啤酒的优劣?40、怎样识别亚硝酸盐制品41、三招鉴别食用猪油42、如何挑选合格洋酒 检验检疫为你支招43、专家支招如何鉴别“注胶虾44、五步分辨激素草莓45、

  • AI智能视频识别技术如何实现电网可视化智能安防监控?

    [size=18px][color=#333333]巡查使智能巡查安全管理系统中[/color][font='Arial',sans-serif][color=#333333]AI[/color][/font][color=#333333]智能功能的应用,不仅能为核心厂站各业务流程安全防范提供保障,而且在输电线路部署、电网状态监测、视频移动监控管理、重要廊道监视巡检,实时可视化、精益化用电及作业管理互动等方面,都将起到重要作用。[/color]众寻“巡查使”智能AI视觉算法赋能制造百业,以高清摄像头为前端、图像算法为核心,具备丰富的行业场景与应用落地,“巡查使”AI智能具备100多种视觉算法技术,[color=#333333][back=white]能够根据客户所需场景自由组合。[/back][/color]可在视频监控区域有效识别出设备、人员、车辆等违规行为,并自动拍照上传至管理端。“巡查使”AI智能视频检测或识别到违规行为时会实时进行告警,以语音、报警灯等形式进行提醒,能及时发现并制止违规现象,消除安全隐患,[color=#333333][back=white]以标准化的系统架构赋予企业轻松部署[/back][/color][font='Arial',sans-serif][color=#333333]AI[/color][/font][color=#333333][back=white]算法的能力。[/back][/color][/size]

  • 一个“身份证” 计量仪器将实行唯一识别代码

    [align=left] 计量仪器仪就像是一把尺子,衡量着世间万物的尺度。小到我们家庭中用到的压力表、温度计、电流表,大到一些精密的测量分析仪器,都属于计量仪器仪表。[/align][align=left] 作为制造行业的重要组成部分,计量仪器仪表一直都在不断地向前发展。比如说,从以往的机械式水电表到现在的智能水电表,都展现了仪器仪表发展的向前性。如今,随着物联网和大数据技术等新一轮技术的不断发展,仪器仪表行业也将迎来进一步的改变。[/align][align=left] 在11月25日召开的中国物联网计量创新发展论坛上,山东计量测试学会副理事长荆书典研究员首次将“计量”与物联网结合,提出了计量仪器仪表实行唯一性代码的方案。[/align][align=left] 在过去,一个计量仪器仪表会产生多个代码编号。制造企业在计量仪器仪表出厂时会编制了一个出厂编号 到了使用单位时,为管理方便,使用单位又会对该计量器具给予一个设备编号 而到了第三方检定机构时,鉴定机构又会对计量器具发放一个另外编号的检定证书。生产、流通、检定、维修各个环节都是各自为营,自行管理,信息难以打通,无法满足物联网发展的需要。[/align][align=left] 面对“智能”和大数据两方面发展的趋势,通过计量器具识别编码管理平台,来实行计量仪器仪表的唯一性识别代码的需求也就越强烈。计量器具识别编码管理平台是一种简单的以二维码和电子标签为载体的平台,可以给计量仪器仪表唯一的一个“身份证”,建立起一套计量器具生产、使用、检定和监管单位信息互联互通和数据共享的服务系统,打破信息壁垒。[/align][align=left] 对于生产企业来说,唯一性识别代码的实现有利于计量仪器仪表在生产、使用、检定、维修、报废等全生命周期的信息共享和溯源,有效地进行管理,为产品的生产做能效分析,更好地发现问题。[/align][align=left] 在论坛上,荆书典研究员提到,工作人员通过计量器具识别编码管理及能源管控中心平台对一家电厂的能效进行分析,发现该电厂是热电偶比正常的工作温度低了10摄氏度,才导致发电效率变慢。在查到问题后,该电厂有效的进行了能效管控,每年增收了500多万元。[/align][align=left] 另一方面,计量仪器仪表在准确地测量、保障设备安全运行的同时,也需要对计量仪器仪表自身进行监测和能量平衡分析,才能不断进行优化控制和优化管理。[/align][align=left] 通过唯一识别代码的实行,可以让用户对计量仪器仪表的状况有更多的了解,管理和检修也会变得更加方便。当出现问题时,用户可以通过计量仪器仪表的“身份证”,直接查到仪器仪表的来源,找到第一责任人,增加了计量器具的安全性,让生产制造商更注重自己的生产质量。[/align][align=left] 除了对供需主体两方面提供很大的便利之外,统一性代码还可以提高仪器仪表在流通中的生产效率,降低了成本。这也这符合物联网的发展趋势,实现对每一台计量仪器仪表进行监控,推进智慧城市的建设。[/align][align=left] 据了解,规定仪器仪表唯一识别代码的GB/T 36377-2018《计量器具识别编码》已经通过了审核,并将于2019年1月正式实施。除此之外,计量器具识别编码管理及能源管控中心平台已经在国内20多个省市的数千家企业落了地,为能源管理、节能量交易、碳交易和大数据建设作出了重要贡献,同时也为之后工作的开展提供了宝贵的经验。[/align][align=left] 不过需要注意的是,面对我国目前数目种类繁多的仪器仪表,统一性识别代码还需要很长的时间才能完全落实,此外,如何安全有效的实现计量仪器仪表在流通过程中的信息共享,也是一项非常值得关注的问题。[/align][align=left] 科技变化日新月异。随着无线技术的发展,水表的无线远传、电表的智能抄表等都已经成为了现实,如今,随着智能化和大数据的发展,计量仪器仪表行业很可能迎来另一次重要的变化。对于计量仪器仪表企业来说,千万不能故步自封,更是要紧跟历史潮流,不断进行创新。[/align]

  • VOC样品未识别峰

    DB 50地方的VOC标准,要求未识别峰以甲苯计。我用的外标法定量,我在想未识别峰的保留时间和甲苯都不一样,我怎么去以甲苯计,怎么定量?

  • 11项新型身份识别技术:6米外识别指纹(图)

    2013年03月13日 来源: 新浪科技 新浪科技讯 北京时间3月12日消息,据美国《连线》杂志网站报道,可以通过你行走方式识别你身份的手机;可以在6米外扫描你指纹的指纹扫描仪;可以探测到混凝土厚墙背后隐藏着的人的心跳的雷达;可以识别两个长得一模一样双胞胎的算法;出卖你的眉毛和耳垂… 所有这些都是正在逐渐崭露头角的新一代识别系统,它们可以通过人的一些生理现象达到身份识别的目的。和旧式的计量生物学系统不同,你并不需要靠的足够近以便被仪器识别。如果这些新型系统果真如它们的生产厂家在广告中所宣称的那样的话,那么你基本上就会在根本尚未意识到的情况下便已经被进行了身份识别。 在美国遭受9·11恐怖袭击之后,计量生物学识别系统迎来了发展的黄金时期。大量政府资金被用于采购人脸及相关识别系统;单单五角大楼一家便在5年时间内投入了将近30亿美元的资金,而国防部还仅仅是众多加入安保系统采购大军中的普通一员而已。然而这样做也引起了一些民权主义者的担忧,他们担心这些技术有朝一日会被肆意滥用。 尽管这些技术在从伊拉克到世界各地机场出入口安检等方面都发挥了不可替代的作用,围绕这些技术的争议之声也从未停止过。不过,尽管经过了大幅发展,这些扫描技术仍然无法从人群中识别特定的一张脸孔,要想进行有效的识别,必须要有恰当的光照条件和角度。 甚至,这种识别技术的市场前景也不容乐观,政府机构对这项技术的热情正在下降。不过这项技术的发展本身却并没有因此出现大的停滞。各大厂商和实验室的研究人员们仍在继续努力开发出能更精确识别个人身份的系统,以下所列举的便是其中有代表性的11项技术。 1 远距离指纹扫描仪  http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa014436.jpg 大部分指纹扫描仪都需要手指与扫描仪的物理接触,然而这样的接触也常常会造成一起的污染和失效。因此现在有研究者正在尝试开发一种能在大约20英尺(约合6米)远处进行指纹扫描的仪器。 当然这种能在6米远处扫描人的指纹的仪器目前距离正式上市还有很长的路要走。不过美国亚拉巴马州有一家名为“先进光学系统”的公司开发了一款名为“AIRprint”的扫描仪,其可以实现在距离9英尺(约合2.7米)远处对指纹进行扫描。其工作的原理是使用两台130万象素的相机来接受不同的影像数据:一台水平偏振光,另一台垂向偏振光。在使用时,会有一束光被射到手指上,反射光随后进入镜片系统,在其中分离的偏振波被合成为清晰影像。另一家名为“IDair”的公司同样开发出了类似的,能在大约6英尺(约合1.8米)距离上实现指纹扫描的设备并计划向安全机构推销。该公司目前正致力于开发20英尺距离上的类似设备,并宣称其拍摄的图像将会和卫星图像的效果相似。 据报道,美国军方对这些设备显示出浓厚的兴趣。据麻省理工学院评论报道称,美国海军陆战队正打算借助这项技术实现在相对安全的空间,如装甲车内或防爆墙的背后实现对目标人物指纹的扫描,这样做或许将有助于规避由于自 杀式炸弹袭击等带来的潜在威胁。对于民用市场而言,这项技术的出现也免去了按压手指的麻烦,当然如果你不会对莫名其妙就被纪录了指纹感到心里不舒服的话。 2 耳朵 http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa018e37.jpg 你的耳朵有特别之处吗?其实每个人的耳朵都不一样,因此研究人员们正在开发一种基于人耳识别的技术,将耳朵的一些特征当做人的指纹那样来加以使用。在2010年,一组英国研究人员使用一种名为“图像射频转换”的技术将光束打在人的耳部,随后重复这一过程,利用一种算法生成人耳管状区域的图像。这个耳朵的边缘区域是每个人都不同的,并且也是区别最明显的部分。 随后,研究人员将图像转换为一系列的数字并储存起来,这样一来,以后当再次扫描到数据相符的耳朵时,系统便能将扫描结果与数据库中已有样本进行比对。目前这一识别系统的精度已经可以达到99.6%。在2012年3月,两位印度新德里的科学家曾经尝试使用Gabor滤波器进行类似的人耳识别,这是一种数字图像处理器,其原理与人类处理图像的方式相类似。不过这项尝试的结果并不够理想,其识别的准确度大约仅有92%~96.9%。 甚至有可能开发出一种耳部扫描识别技术,使其识别精度超过传统的指纹识别。这是因为当你长期从事艰难劳动之后你的手指指纹会变得模糊,但是总体来说人的耳朵在人的一生当中是不会有什么大的改变的。 当然这项技术目前仍然充满争议,因为指纹识别仍然是人们使用最广泛,历史也最悠久的一项身份识别技术。其中的一个大问题便是在不同的光照条件下,或是耳朵被头发部分遮蔽,或者佩戴着首饰,这些情况是否会对识别精确度造成影响。但是一旦这项技术达到实用阶段,那么它就将可以被用于和已有的指纹识别技术相互验证,配合使用。或许在未来我们也会见识到更加极端的耳部改造术的出现,因为魔高一尺道高一丈,总会出现对抗的手段。 3 气味http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa019938.jpg 在21世纪头一个十年的早中期,美国五角大楼“先进研究计划局”(Darpa)启动了一项名为“独特线索探测”的项目。该项目旨在尝试通过气味来找到不同的人,甚至通过气味的不同来进行身份识别。这项研究在2008年终结。一年之后,美国政府国土安全部召集进行一项有关通过人体气味来用于测谎的技术,并打算将该项技术用于机场和其它关卡出入口区域。 不过到目前为止通过气味开展身份识别还仅仅停留在研究项目阶段。这项研究所涉及的内容是非常复杂的,人体有超过300种不同的化学物质产生气味,并且我们身体的体味还会随着我们所吃食物的不同以及环境的差异而出现不同。不过或许研究人员们将会有办法将代表我们身份的“主要体味”和由于饮食环境等变化而造成的“二级体味”以及使用香皂沐浴露等而产生的“三级体味”区分开来。这里的“主要体味”是与我们身体的遗传特性相关的,代表了我们的身份。此前已经在老鼠身上开展了相关实验,实验的结果显示每一个个体都可以产生独特的味道。在2007年,美国政府反恐怖技术支持工作组甚至还打算建立人体气味数据库以供军犬队调用。当然,犬类被用于识别并追踪人体气味踪迹已有数十年历史,科学家们相信犬类正是通过区分人体的主要体味来开展追踪识别的。 4 心跳http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa01bb39.jpg 每当你呼吸,你的胸口起伏,还有你的心跳,也会让你的左胸微微颤动。多年来科学家们致力于研发一种敏感度足够高的雷达,其精度足以在数百米之外的距离上察觉到这种极细微的胸部颤动——哪怕是隔着厚厚的混凝土墙壁或电磁屏障也不影响到它的识别精度。目前一家总部位于美国亚利桑那的小公司VAWD工程公司正在履行国防部“先进研究计划局”一项名为“远距离生物探测”的国防合同并开展相关研究。 实现这种探测的关键原理在于多普勒效应,也就是由于物体运动而对电磁波波长频率造成的影响。我们对此并不陌生,比方说救护车朝着你开来时你会觉得声音变得越发尖利,而当它远去时鸣笛声则会变得越发低沉。根据VAWD工程公司的说法,他们目前开发的车载“障碍穿透型远程感知系统”(STORMS)可以感知甚至远比人的胸口起伏更加细微的颤动信号。 5 声音http://www.stdaily.com/stdaily/pic/attachement/jpg/site2/20130313/50b7c34a1a5812aa01ca3a.jpg 大部分人大概都会对一些自动朗读软件的声音感到熟悉,比如iphone上的某些功能。那么有没有想过如果有一款软件可以对声音进行分析甚至能根据声音识别人的身份呢? 俄罗斯公司“话音技术中心”便开发出了这项技术,这家公司称之为“语音网格”(VoiceGrid)。只要事先将某个人的声音录入,这一系统随后便可以自动识别出此人的声音。这家公司还有着更大的抱负,他们甚至还开发了用于大城市,州,乃至国家层面的相应系统。这项技术目前已经在墨西哥执法部门中得到应用,因为他们有数十万份的声音文件需要辨认。 6 虹膜

  • 生物识别:常见的生物特征识别方式

    生物识别:常见的生物特征识别方式生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术,这里的生物特征通常具有唯一的(与他人不同)、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。所谓生物识别的核心在于如何获取这些生物特征,并将之转换为数字信息,存储于计算机中,利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。一、生物识别技术概念生物识别技术的特征分类生物识别的涵义很广,大致上可分为身体特征和行为特征两类。身体特征包括:指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等;行为特征则包括:签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样,提取其唯一的特征转化成数字代码,并进一步将这些代码组成特征模板,当人们同识别系统交互进行身份认证时,识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对,以确定二者是否匹配,从而决定接受或拒绝该人。下表对五类主要的人体生物特征的自然属性进行了比较自然属性虹膜指纹面部DNA静脉唯一性因人而异因人而异因人而异亲子相近同卵双胞胎相同唯一性稳定性终身不变终身不变随年龄段改变终身不变终生不变抗磨损性不易磨损易磨损较易磨损不受影响不受影响痕迹残留不留痕迹接触时留有痕迹不留痕迹体液、细胞中含有不留痕迹遮蔽情况可戴手套面罩不能戴手套不能戴手套不需接触从上表列出的特性可以看出,某一应用领域可能特别需要某种生物特征,如刑侦应用与静脉、指纹识别、亲子鉴定与DNA等。与其他生物特征相比,虹膜组织更适合于信息安全和通道控制领域。例如,虽然多种特征都具有因人而异的自然属性,但虹膜的重复率极低,远远低于其他特征。又如,容易留痕迹可以给刑侦带来很大方便,但痕迹易被他人利用来造假,则不利于信息安全。再则,虹膜相对不易因伤受损,更加大大减少了因外伤而导致无法进行识别的可能性。而静脉识别更完美,精确度可以和虹膜识别媲美,无需接触,操作方便,适应人群广泛。二、几种常见的生物特征识别方式1.指纹识别指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有明显区别,因此指纹可用于身份鉴定。指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛,我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影,市场上有了更多指纹识别的应用:如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。2.静脉识别静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人静脉分布图,从静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,通过红外线CMOS摄像头获取手指静脉、手掌静脉、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。静脉比对时,实时采取静脉图,提取特征值,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,同存储在主机中静脉特征值比对,采用复杂的匹配算法对静脉特征进行匹配,从而对个人进行身份鉴定,确认身份。全过程采用非接触式。3.虹膜识别虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育,到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术,此后几乎终生不变。虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配,从而实现自动的个人身份认证。英国国家物理实验室的测试结果表明:虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。从普通家庭门禁、单位考勤到银行保险柜、金融交易确认,应用后都可有效简化通行验证手续、确保安全。如果手机加载“虹膜识别”,即使丢失也不用担心信息泄露。机场通关安检中采用虹膜识别技术,将缩短通关时间,提高安全等级。4.视网膜识别视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。视网膜识别的优点就在于它是一种极其固定的生物特征,因为它是“隐藏”的,故而不可能受到磨损,老化等影响;使用者也无需和设备进行直接的接触;同时它是一个最难欺骗的系统,因为视网膜是不可见的,故而不会被伪造。另一方面,视网膜识别也有一些不完善的,如:视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏,这需要进一步的研究;设备投入较为昂贵,识别过程的要求也高,因此角膜扫描识别在普遍推广应用上具有一定的难度。5.面部识别面部识别是根据人的面部特征来进行身份识别的技术,包括标准视频识别和热成像技术两种。标准视频识别是透过普通摄像头记录下被拍摄者眼睛、鼻子、嘴的形状及相对位置等面部特征,然后将其转换成数字信号,再利用计算机进行身份识别。视频面部识别是一种常见的身份识别方式,现已被广泛用于公共安全领域。热成像技术主要透过分析面部血液产生的热辐射来产生面部图像。与视频识别不同的是,热成像技术不需要良好的光源,即使在黑暗情况下也能正常使用。6.手掌几何学识别手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别,高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法,手掌几何学识别不仅性能好,而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多,或者用户虽然不经常使用,但使用时很容易接受。如果需要,这种技术的准确性可以非常高,同时可以灵活地调整性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广,且很容易集成到其他系统中,因此成为许多生物特征识别项目中的首选技术。7.DNA识别人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性(除了同卵双胞胎可能具有同样结构的DNA外)和永久性。因此,除了对同卵双胞胎个体的鉴别可能失去它应有的功能外,这种方法具有绝对的权威性和准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而异的特点进行身份鉴别。这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法,同时有较好的防伪性。然而,DNA的获取和鉴别方法(DNA鉴别必须在一定的化学环境下进行)限制了DNA鉴别技术的实时性;另外,某些特殊疾病可能改变人体DNA的结构组成,系统无法正确的对这类人群进行鉴别。8.声音和签字识别声音和签字识别属于行为识别的范畴。声音识别主要是利用人的声音特点进行身份识别。声音识别的优点在于它是一种非接触识别技术,容易为公众所接受。但声音会随音量、音速和音质的变化而影响。比如,一个人感冒时说话和平时说话就会有明显差异。再者,一个人也可有意识地对自己的声音进行伪装和控制,从而给鉴别带来一定困难。签字是一种传统身份认证手段。现代签字识别技术,主要是透过测量签字者的字形及不同笔划间的速度、顺序和压力特征,对签字者的身份进行鉴别。签字与声音识别一样,也是一种行为测定,因此,同样会受人为因素的影响。9.亲子鉴定(基因识别)由于人体约有30亿个核苷酸构成整个染色体系统,而且在生殖细胞形成前的互换和组合是随机的,所以世界上没有任何两个人具有完全相同的30亿个核苷酸的组成序列,这就是人的遗传多态性。尽管遗传多态性的存在,但每一个人的染色体必然也只能来自其父母,这就是DNA亲子鉴定的理论基础。三、生物特征识别在中国的发展状况我国生物特征识别行业最早发展的是指纹识别技术,基本与国外同步,早在80年代初就开始了研究,并掌握了核心技术,产业发展相对比较成熟。而我国对于人脸识别、虹膜识别、掌形识别等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年,现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”,辞去英国雷丁大学的终身教职务回国,开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向,开始了我国对人脸、虹膜、掌纹等生物特征识别领域的研究。目前,中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构,在人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等领域均已取得了国内或国际领先的研究成果。以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托,北京中科虹霸、北京行者、中科奥森、北京数字指通、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、上海银晨科技、道肯奇等一批生物特征识别领域的高新技术公司慢慢发展起来,带动着行业的发展。自2003年后,生物特征识别行业步入成长期,主要特征有:产品体系已建立,技术标准逐渐完善,行业内企业数量激增(全球目前从业公司已上千家),产品成本已大幅度下降,技术已获得客户广泛认可,各领域应用渐趋普及,行业体系也已成型。在此阶段,中国生物特征识别行业开始诞生了一批在细分市场具有领导优势的企业,如北京艾迪沃德指纹科技(IDworld)、北大高科、中控电子在科刑侦和社保指纹门锁指纹考勤等领域,都取得了一定优势。以中科院自动化所科研成果为依托的北京中科虹霸科技有限公司在虹膜识别产业化方面积极探索,于2006年10月研发出国内第一款嵌入式网络化虹膜识别仪,其性能达到国际领先。部分企业在技术研发等领域也取得突破,如亚略特、银晨科技在人脸识别等技术上都取得了领先水平。

  • 如何识别优质矿泉水?

    随着我国居民生活水平的不断提高和经济全球化的推进,越来越多的消费者会选购价格昂贵或者进口的矿泉水。但是,无论是进口还是国产矿泉水,并非价格越贵质量越好。那么,如何识别优质矿泉水呢?简单几招教你快速识别一看水源,世界著名的饮用水品牌都以它的天然水源为荣。从依云到富维克,到国内最近新出现的5100(西藏冰川),还有阿达盖草原矿泉水(内蒙古无污染草原),都在其瓶标上标注了水源地。如果是用城市自来水作为水源的一般瓶装水厂家,通常只会在瓶上标出工厂地址。  二看PH值,PH值是酸碱度的标志。国外大部分饮用水品牌都会在瓶贴上标注,供消费者自主判断,目前国内品牌渐渐的也开始普遍给出PH值标识。  三看矿泉水成分,好水必须富含多种矿物质元素且含量均衡,只有这样才能满足人体健康需求。  四看QS标志和明示标准。除此之外,国内瓶装水标签上的所有内容,都可以看作是厂家给消费者的承诺,厂家必须对标签明示负责。用矿泉水国家标准科学识别1.矿泉水的科学定义 我国矿泉水国家标准GB8537-2008《饮用天然矿泉水》规定,饮用天然矿泉水是“从地下深处自然涌出或经钻井采集的,含有一定量的矿物质、微量元素或其他成分,在一定区域未受污染并采取预防措施避免污染”的水。在通常情况下,其化学成分、流量、水温等动态指标在天然周期波动范围内相对稳定。只要含有国家标准规定的矿物质,符合饮用矿泉水国标要求及限定指标的矿泉水就是合格的矿泉水。2.矿泉水的质量要求(1)水源要求   需对水源地勘察评价,严格按照GB/T13727-1992《天然矿泉水地质勘探规范》做好水源防护和水源地的监测。(2)水质要求   ①感官要求包括色度/度、浑浊度/NTU、可见物、臭和味;   ②理化要求对锂、锶、锌、碘化物、偏硅酸、硒、游离二氧化碳、溶解性总固体、锑、砷、铜、钡、镉、铬、铅、汞、锰、镍、银、溴酸盐、硼酸盐、硝酸盐、氟化物、耗氧量、镭放射性的限量作了相应的规定;   ③污染物指标规定了挥发酚(以苯酚计)、氰化物(以CN-计)、阴离子合成洗涤剂、矿物油、亚硝酸盐、总β放射性/(Bq/L)的限量;   ④微生物要求包括了大肠菌群、粪链球菌、铜绿假单胞菌、产气荚膜梭菌的检测。(3)加工工艺要求   应保证天然矿泉水原水卫生安全和符合GB16330-1996《饮用天然矿泉水厂卫生规范》规定的条件下进行开采、加工与灌装;在不改变饮用天然矿泉水水源水基本特性和主要成分含量的前提下,允许通过曝气、倾诉、过滤等方法去除不稳定组分;允许回收和填充同源二氧化碳;允许加入食品添加剂二氧化碳,或者除去水中的二氧化碳,不得用容器将原水运至异地灌装。   以上任何一个项目的检测结果超标便可以判定为矿泉水不合格。   从卫生角度来说,饮用天然矿泉水是天然、安全、卫生的水;从营养学角度来说,它含有多种微量元素,是有益健康的水。要识别“天然、安全、营养、健康、纯净”的矿泉水,最好是从科学角度、经过专业检测、按照国家标准判定合格的矿泉水,才能确保是优质的矿泉水。

  • 【分享】近红外反射光谱与化学模式识别结合鉴别鱼粉类别

    近红外反射光谱与化学模式识别结合鉴别鱼粉类别鱼粉是目前最为理想的饲料蛋白源。随着饲料产量的逐年增长,我国每年从俄罗斯、美国、新西兰、秘鲁、智利等国进口大量鱼粉。按照鱼粉的生产原料划分,可分红鱼粉和白鱼粉,二者由于用途不同,造成价格、关税相差较大,但从外观和品质指标(蛋白、脂肪、灰分)都不能明显区分二者。本文的工作就是以鱼粉的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图作为分析的对象,采用判别分析和主成分分析方法对鱼粉进行快速的分类研究。结果表明,此法可为鉴别红、白鱼粉提供一种可靠、简便的手段,盲样检测的准确率超过98%。[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=69047]近红外反射光谱与化学模式识别结合鉴别鱼粉类别[/url]

  • 农残快速检测仪的种类有哪些

    农残快速检测仪的种类繁多,以下是几种常见的类型:  农药残留检测仪:这种仪器主要用于检测蔬菜、水果、粮食、农副产品等食品中的有机磷和氨基甲酸酯农药残留。它适用于第三方实验室、农贸市场、超市、食堂等加工蔬菜水果前的安全检测。有些农药残留检测仪具有自动添加试剂、计时和孵化步骤的功能,实现人工智能的自动机械化操作。  [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]-质谱联用仪([url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]GC-MS[/color][/url]):用于检测和定量分析挥发性农药和残留物,通过[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]和质谱技术进行分离、识别和定量分析。  高效[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]-质谱联用仪(HP[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]):用于检测和定量分析非挥发性农药和残留物,通过高效[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]和质谱技术进行分离、识别和定量分析。  紫外可见分光光度计(UV-Vis Spectrophotometer):用于检测和定量分析一些农药的含量,基于样品对紫外可见光的吸收特性。  除此之外,还有食品安全检测仪、兽药残留快速检测仪、微生物检测仪、食品重金属检测仪、食品添加剂检测仪等多种类型的设备。这些仪器通常具有特定的检测范围和精度,适用于不同的检测场景和需求。  在选择农残快速检测仪时,需要根据具体的检测需求、样品类型、检测精度以及预算等因素进行综合考虑。同时,为了确保检测结果的准确性和可靠性,应选择经过认证和校准的仪器,并遵循相关的操作规范。

  • 【分享】食品中脂肪含量的快速测定

    目前世界上再也没有比核磁更先进的测脂肪的方法了,CEM公司开创的Smart Trac采用核磁共振NMR技术与微波水份分析系统一起,可快速精确地分析食品中水分和脂肪。核磁是一种快速精确,并且对样品无破坏的脂肪测试方法,它利用信号/质量比直接检测脂肪的总含量,核磁穿透整个样品进行测试,所以它不受样品均匀性和表面特性如色度、冰晶、颜色和质地的影响,都能得到快速准确的分析结果,而间接方法如NIR一般只检测样品表面的脂肪含量,对样品的均匀性要求非常高,因此Smart Trac核磁技术有无法比拟的优势。可通过直接测试脂肪氢核,得到全体积样品中的脂肪量。测定时间一般在几分钟之内就可以完成。如有兴趣请登陆:www.analyx.com.cn 查询

  • 【资料】六招识别真假茅台酒

    如何从包装上识别真假茅台,贵州茅台酒厂知识产权保护部办公室主任李春风从包装彩盒、商标和背贴、酒瓶、瓶盖、防伪标、喷码识别等角度,为消费者支招。 李春风说,消费者在购买茅台酒时,一定要先看清楚包装细节: 一看包装彩盒。真茅台酒外包装盒质地硬朗且形变恢复快,印刷质量高,颜色均匀,光泽度好,部分文字图案具有明显的凹凸感。回收的包装物也有此特征,但注意区别封盖内页,有严重折痕或污染的,可能系回收。 二看商标和背贴。茅台酒瓶身商标及背贴在印刷质量上与彩盒要求相同。 三看酒瓶。在外部特征上,标准瓶身的底部都有注册商标--五星麦穗图案,瓶底有瓶子厂的代码。目前公司茅台酒瓶型有四种,即HB、MB、CKK、口(即小方框),通常一箱茅台酒里上述瓶型最多只能有两种。在烧制工艺上,瓶身均匀无杂质,表面无金属粉状材料,假瓶则反之。 四看瓶盖。与瓶口接触非常紧凑,左右旋转一般无松动、无渗漏现象。15年、30年、50年、80年茅台酒在瓶颈上均有铜锁扣,开锁后不可还原。 五看防伪标。从2009年起,已在普通贵州茅台酒上启用新防伪标识。启用新防伪标识后,不再进行电码防伪查询。李春风说,新的防伪胶帽和防伪标签采用世界领先水平的防伪技术,具有防伪、防剪、防回收的"三防"功能,消费者凭肉眼可辨真伪。其胶帽整体外观为亚光磨砂红色,能在强光下产生珠光效果;若使用防伪识别器进行识别,侧面顺光方向,"国酒茅台"四字和厂徽(LOGO)图案为明亮的珠光增强色;从垂直方向看,胶帽顶盖中央呈现出一个亚光红色齿轮圆型图案,中有烫金五星图案,按动开关后便能发现胶帽顶盖表面原图文消失,变成亮黄色,上有一至两个黑色浮点,可随帽套的转动在亮黄色背景范围内漂移。 六看喷码识别。喷码位于瓶盖一侧,由三行数组成。第一行标明出厂日期,第二行标明出厂批次,第三行标明出厂瓶数序号(为5位数)。三行数据具有唯一性,若出现三行数据均相同的两瓶酒,则至少有一瓶是假酒。通常,瓶盖一开启喷码便被破坏,喷码色彩明朗,点状结构均匀饱满,无散状现象。

  • 识别实验室关键检验过程

    求助大家,客户提出要求对实验室关键检验过程识别及控制,可是不知道关键检验过程怎么识别?是针对检验项目(脂肪、蛋白质。。。。)来定,还是检验流程(抽样、分样、检验、计算、报告。。。)来定?有没有大神指导一下。有文件记录参考更好啊

  • 【原创大赛】利用OCR软件快速将图片转化为文本

    利用OCR软件快速将图片转化为文本——基于《扫描识别全能王》软件实验猿往往会遇到这样的场景,手里捧着厚厚的文献,却无法将其快速转化成文档进行利用;或者网上有丰富的文献,却需要付费或积分才能下载……遇到这些情况,以前只能抓耳挠腮,但今天这一情况却不复存在了。首先利用截图软件,将网页内容转化为图片;再利用OCR软件,快速将图片转化为文本;最后利用社交软件,将手机上的文本,传送到电脑上进行再加工和利用。下面且听我慢慢道来,如何利用扫描识别全能王及截图社交软件实现快速OCR:1 OCR原理OCR是Optical Character Recognition(光学字符识别)的缩写,是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。以前的OCR软件多是电脑版,需要先将资料扫描成图片,然后进行识别。加上OCR识别率不高,编辑校对耗时颇多,因此OCR软件利用率并不高。随着互联网技术的发展和手机软件的繁荣,手机版OCR软件也如同雨后春笋般发展,而且目前OCR软件识别效果较好,识别后的文本基本上稍作修改即可使用,因此利用率有较大程度提高。2《扫描识别全能王》软件简介这是一款非常低调的软件,打开后界面非常简单。首先进入的是“首页”,只有屏幕右下角一个“+”的图标,加上最下方“首页”、“发现”、“更多”三个模块。点“+”号,出现“批量导入”、“相册导入”和“相机扫描”三个功能。导入后,可点击下方的“×”将这三个功能的图标暂时屏蔽,需要导入时再次点击“+”即可。进入“发现”模块,有“文字翻译”、“文字转语音”、“拍照翻译”及“PDF生成”四个功能。进入“更多”模块,有“做的不好戳这里骂开发者”、“做的不错!”及“关于”三个功能。“骂开发者”实际上是用户反馈意见功能,而“做的不错”是使用者向各大应用市场提交软件使用评价功能,而在“关于”里我们可以看到软件的版本(此处是2.1)及检查更新功能,以及软件作者的邮箱。3图片化工具不管是纸质版的文献,还是网络上不可复制或下载的文献,均需要首先转化为图片才能利用OCR软件进行识别。对于纸质版文献,推荐采用手机拍照方式,因其像素高、速度快、可直接导入到手机版OCR软件中。当然,对于未订装的多页文件,也可用扫描仪进行连续快速扫描。对于网络文献,如果可以直接用手机满屏阅读的,推荐采用手机截屏,可直接导入手机版OCR软件;对于电脑上才能满屏阅读的,推荐采用QQ软件的截图功能,因其方便、不需要另外安装软件。4图片传输到手机对于手机拍照方式,此步忽略。对于电脑截图,可利用QQ软件的“通过QQ发送到我的手机”功能,快速将图片传输到手机上。至于截图是否传输到手机,可登录手机QQ,在“我的电脑”模块查找。5将图片导入OCR软件启动OCR软件,依次点击“+”、“批量导入”,在手机图片库中选择所需图片后确定,图片库中的图片即可导入OCR软件。需要注意的是,手机图片库中的图片,每次最多只能选择9张。如需要导入较多图片,可进行多次导入。每次图片导入OCR软件后,会建立一个文件夹予以识别,文件夹上行显示“新文件夹年-月-日”,下行显示“年-月-日 时:分:秒”。打开文件夹,可以看到导入的图片进行了重命名,显示格式与文件夹格式类似。多次导入有两种模式,一种是回到主界面点击“批量导入”,软件会再新建一个文件夹放置新导入的图片;另一种是打开一个原来的文件夹,点击“批量导入”,这时软件会在这个原来的文件夹内放置新导入的图片。两种模式没有太大的区别,各位可以根据自己的爱好随意选择。6识别对于有冗余内容的图片,识别前最好进行适当裁剪,这里需要点击图片文件图标中除识别框以外的任何地方,然后点击下方的“编辑”按钮,进入编辑状态。图片编辑其实主要就是框选需要识别的内容,可以打开右上角的“智能框选”,这样软件能自动寻找框选内容,节约框选时间。框选完成后点击屏幕右下方的“√”按钮完成编辑。然后点击屏幕下方的“识别”按钮,稍候即可完成识别。对于无冗余内容的图片,可直接点击“识别”按钮,稍候即可完成识别。7文本传送推荐采用QQ进行文本传送。识别完成后,点击屏幕右上方的“分享”按钮,然后选择“发送到我的电脑”即可完成文本传送。不必每传送一次就到电脑QQ上复制一次,你可以传送几篇甚至几十篇文档后,集中到QQ的“我的电脑”中,将这些文档一次性复制、粘贴到文字处理软件如WORD中。8清除缓存对于已无利用价值的文件,包括原始图片、识别后的文本等,最好及时清除。方法是回到首页,长按文件夹名,然后文件夹会自动选中。如果有多个文件夹,可以在右侧红色小方框内打勾,最后点击屏幕上方第二个图标(垃圾桶)即可。9软件需要改进之处一是在同一个文件夹中,第一次导入X个文件编号为“新文档1、2、……X”,第二次导入Y个文件编号为“新文档1、2、……Y”,导致一个文件夹内有多个“新文档1”、“新文档2”……尽管不影响使用和识别(因为有时间加以辅助识别),但总感觉怪怪的。二是添加文件的“+”号位于屏幕右下方,在某些特殊情况下可能与文档的“识别”按钮几乎完全重叠(本人手机在文件夹刚好6个文件时会发生这个情况),影响操作。建议将添加按钮“+”移动到屏幕左下方。PS:最后附上一段操作的视频文件,供参考。发布时发现视频不能直接上传,只能搞成压缩包了,辛苦大家看的时候下载解压缩后再看了。

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