异物体识别系统

近红外光谱及其仪器的特点近红外光谱的波长范围是780～2500nm，主要源于化合物中含氢基团，如C-H, O-H, N-H, S-H等振动光谱的倍频及合频吸收，由于其谱带较宽且强度较弱，限制了其应用。80年代中后期，随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入，加之近红外光谱（near infrared spectroscopy, NIR）仪器制造技术的日趋完善，促使了现代近红外光谱分析技术的发展。近红外光谱测定通常采用透射方式（transmittance）或漫反射方式(diffuse reflectance)，通常不需对样品进行预处理即可以直接对不同物态的样品进行分析，配合光纤可满足对不同尺寸、形状样品测定的需要。作为一种间接测定方法，近红外光谱分析首先需要通过训练集得到校正模型，再来预测未知样品的性质或组成，因此训练集样品的性质或组成的适用范围、基础数据的准确性以及选择化学计量学方法的合理性，都直接影响最终的分析结果。此外，近红外光谱分析的灵敏度较低，对微量组分的测定比较困难。近红外光谱仪主要有滤光片型、扫描型和傅立叶变换近红外光谱仪三种类型。滤光片型仪器的特点是设计简单、成本低、光通量大、信号记录快、坚固耐用；但通常只能在单一或有限的波长下测定，灵活性较差；适用于制成各类专用仪器进行特定项目的分析，如土壤中水分的测定、糖及烟草中尼古丁的分析等。扫描型近红外光谱仪的分光元件可以是棱镜或光栅。该类仪器的特点是可进行全谱扫描，分辨率较高，仪器价格适中，便于维修；其最大弱点是光栅的机械轴容易磨损，影响波长的精度和重现性，一般抗振性较差，特别不适于在线检测。傅立叶变换近红外光谱仪的主要光学元件是麦克尔逊（Michelson）干涉仪。其具有扫描速度快、波长精度高、分辨率好以及信噪比和测定灵敏度较高等特点；采用立体角镜偶合等技术的麦克尔逊干涉仪，已极大地消除了传统干涉仪对振动、温度、湿度等的敏感性，减少了不同仪器的台间测定误差；发展出的便携式仪器可满足车载等野外测定的需要。从近期的国内外仪器展览会看，傅立叶变换近红外光谱仪将成为近红外光谱仪的主导产品。近红外光谱分析在假药识别中的应用近红外光谱法在药物分析领域中的应用范围相当广泛，它不仅适用于分析药物的多种不同状态如原料、完整的片剂、胶囊与液体等制剂，还可用于不同类型的药品，如蛋白质、中草药、抗生素 等。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测、以及生产工艺的监控 ；利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。此外，近红外作为一种快速扫描技术,以它无需对样品预处理以及收集信息量大等特点，有助于假药劣药的识别与鉴定，正在成为国内外药物分析领域中的一枝奇葩。目前已有研究人员将其用于辅料间存在差异的不同生产厂家所生产的同一品种药品的鉴定，还有人对建立假药识别谱库的影响因素进行了全面的考察。在药品的鉴别过程中，常采用马氏（Mahalanobis）距离等指标，通过对样品光谱与标准光谱距离的定量描述，确定样本离校正集样本的差异，进而对其归属。虽然此方法在对光谱匹配程度的检测和模型外推方面均很准确，但应用时对波长范围的选择非常重要；波长点过少，光谱得不到合理的描述；波长点过多，计算量过大。此外，由于药品制剂特别是口服制剂中通常含有较多的辅料成分，也干扰对活性成分的鉴别。为有效的避免各类干扰作用，选择合理的波长范围进行药品的鉴别，可利用主成分分析（Principal Component Analysis；PCA）法对光谱数据进行分析，通过对活性成分光谱、辅料光谱和因子光谱的比较分析，首先对诸因子光谱的属性进行归属，进而选用合理的因子光谱进行鉴别。将PCA与马氏距离结合，既可以充分利用PCA对采集的全光谱数据进行降维处理，较好的解决马氏距离计算时波长范围的选择问题，也可克服利用PCA进行自身界限判断不易量化的问题。此外结合导数光谱等手段，还可以提高对鉴别的分辨率。近红外假药识别系统的设想根据近红外光谱分析的特点，可以看出，建立近红外假药识别系统，可以大大地提高假药识别的速度和识别能力，满足基层现场快速鉴别的需要。在国家食品药品监督管理局的支持下，中国药品生物制品检定所已经启动了近红外假药识别系统的科研项目。拟建立的假药识别系统包括有定性分析和定量分析两部分，首先确定药品与其标签标示名称是否一致，再根据需要调用适当模型对药品的质量进行快速检验或判别药品是否为特定企业的产品。近红外光谱分析是一个间接分析方法，假药鉴别系统的完善与否与模型中所包括的已知样品的数量与质量密切相关。由于药品品种的数量巨大，市场中出现的假药品种较多，且不断有新的假药出现，因此假药识别系统中所需要的鉴别模型不仅数量多，而且应能不断更新，故建模不可能在一个实验室完成；此外，由于我国地域广阔，开展假药的监督检验工作不可能由少数实验室承担，但为保证药品监督检验的严肃性，所有实验室的检验结果应具有一致性；因此，近红外假药鉴别系统应用的关键是能在不同的近红外光谱仪间实现模型的共享，并保证不同仪器测定图谱的一致性。虽然由于众多因素影响模型传输的准确性，使得光栅型及普通傅立叶变换型近红外光谱仪通过简单的模型传输不可能保证不同仪器测定结果的一致性，但在以采用立体角镜偶合等技术为基础的8台傅立叶变换型近红外光谱仪之间，传输间苯二酚水溶液定量模型，在未对模型经任何校正的情况下，对一批样品（300g/l）每台仪器每星期测定10次，连续测定60个星期，其测定结果显示，仪器间的测定误差（SD＝0.22%）及不同时间的测定误差（SD?0.13%）均可以忽略。即现代近红外光谱仪已经较好的解决了模型传输的准确性，结合互联网技术，可以在全国范围内建立近红外假药识别模型网络系统（图1），由设立在全国的近红外假药鉴别模型建立基地将建好的模型输入国家假药鉴别模型数据库；各基层使用单位直接从中心数据库中调用所需的鉴别模型；国家近红外假药鉴别中心负责对进入数据库的模型的评价与更新；进而解决假药识别系统中鉴别模型的建立与模型共享问题。 http://assets.dxycdn.com/app/bbs/img/attachment.gif 近红外光谱假药识别系统的设想及可行性探讨.rar(73.35k) 在线查看

识别人物身份，人们大多会想到生物识别技术，如指纹、脸象、红膜、声音等。目前很多仪器能够具有身份识别的功能，比如视网膜识别系统等。但是你会想到有朝一日，自己鞋底也能充分识别你的身份吗？或许有一天，他会成为现实。近日，美国科学家正在研究通过脚来进行身份识别。 每个人都具有一双独一无二的脚，步态也都不同，这位科学家们的研究提供了可行性。目前科学家希望研发一种能够识别人物身份的生物鞋底，从帮助控制要害区域的人员出入。目前该研究拥有150万美元研究资金。拥有150万美元的研究资金，也使得此项研究便得切实可行。 科学家将在生物鞋底安装能够测量脚温度和压强的特殊传感器，进而监测人们的步态，通过微型电脑与步态数据库连接来识别人物身份。当人物身份与监测结果不相符时，生物鞋底就会发出无线报警信息。如果人物身份正确的话，则会保持安静，不会发出报警信息，精确度柯达99%以上。 除了用于身份识别，科学家还表示生物鞋底还有望用于医疗领域，如对老年痴呆症提供早期预警等。通过对老年人的步速变化监测，以提供老年痴呆的早期预警。

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

恒重：同一物体经过两次热处理并冷却后称量之差小于0.0003g。各位老师，这个是我在一个资料上看到的，这个解释出自哪里？有知道的吗？

[img=小动物体内荧光成像系统]http://www.f-lab.cn/Upload/FluorVivo-system.jpg[/img][b][url=http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/fluorvivo.html]小动物体内荧光成像系统fluorvivo[/url]应用[/b]表达荧光标记的小动物荧光筛选；肿瘤转移负担评价；药效试验内化物质的药代动力学；荧光物质的定量测量，如肿瘤负荷；连续或时间推移监测。小动物体内荧光成像系统：[url]http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/fluorvivo.html[/url]

要掌握一门学科，首先要做的是对其基本概念和基本原理有一个熟练的掌握，然后反复思考其内涵和外延。而要对一个概念进行真正清楚的解释，并不是简单的事情，可能最终不仅要用到本学科的概念，还要将其还原到本学科之外；例如我们研究的是经济学，那么要解释清楚利息理论，并不是简单地说“利息是资金所有者因借出资金而取得的报酬”就能结束的，还要将其还原到经济学术语之外。例如费雪的利息理论“不仅不管通胀，不管风险，不管交易费用，而更重要的是不管货币。他认为一个没有货币的社会，物品换物品，利息还是存在的。利息的存在，不需要有货币，但需要有市场，物品交换就是市场了。” 这就返回到了概念出发的本原——市场。在对市场进行解释时，就要将其还原到经济学之外。当然，越过经济学的界限后，我们就不需要再解释下去了，因为这已经超出经济学的范畴了。 　　尽管生物识别是否能成为一门学科，个人认为是大有疑问的，不过，个人认为要掌握相关知识，清除了解其基本概念仍是非常必要的。 　　以下是我初步列出的与生物识别相关的十个基本概念，难免挂一漏万之嫌，这里的解释也很难达到真正深入的地步，只是希望引起大家思考的兴趣： 生物识别（生物认证）： 　　生物识别（Biometric Identification Technology）：是利用人体生物特征进行身份认证。它是基于（1）人的生物特征是不相同的（2）可以测量或可自动识别和验证的这两点。人的生物特征包括生理特性或行为方式。生理特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。 指纹识别： 　　指纹识别就是利用人的指纹特征对人体身份进行认证的技术。在所有的生物识别技术中指纹技术最为成熟，也应用最广。 算法 　　算法是计算机软件术语，主要指完成一个任务所需要的具体步骤和方法。也就是说给定初始状态或输入数据，经过计算机程序的有限次运算，能够得出所需要的结果。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。 　　生物识别领域所说的算法本质上是软件算法在本领域内的应用，以指纹识别算法为例，其核心算法就包括，指纹匹配算法，模糊指纹图像处理算法，指纹特征分类、定位、提取算法，以及指纹拼接算法。 指纹传感器 　　总的来说，传感器是一种以测量为目的，以一定精度把被测量转换为与之有确定关系的、 易于处理的电量信号输出的装置。而指纹传感器就是测量手指电信号的一种装置。目前指纹传感器有光学式、晶体电容式等等不同类型。 身份认证（身份识别） 　　直白地说，就是通过某种方式或手段对希望获得某种身份的人进行的一种认证方式。比如可以通过身份证或帐号/密码来认证你是否是本系统合法用户。 AFIS（自动指纹识别系统） 　　AFIS（Automaed Fingerprint Idenification System）是指计算机对输入的指纹图像进行处理，以实现指纹的分类、定位、提取形态和细节特征，然后才根据所提取的特征进行指纹的比对和识别。 信息安全 　　综合起来说，信息安全就是要保障电子信息的有效性和安全性。信息安全涉及到信息的保密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)、可用性(Availability)、可控性(Controllability)。保密性就是对抗对手的被动攻击，保证信息不泄漏给未经授权的人。完整性就是对抗对手主动攻击，防止信息被未经授权的篡改。可用性就是保证信息及信息系统确实为授权使用者所用。 可控性就是对信息及信息系统实施安全监控。 加密 　　加密技术主要是指为了达到保护数据不泄漏的目的而采用的一种技术手段，主要是把重要的数据变为乱码（加密）传送，到达目的地后再用相同或不同的手段还原（解密）。加密技术包括两个元素：算法和密钥。算法是将普通的文本（或者可以理解的信息）与一窜数字（密钥）的结合，产生不可理解的密文的步骤，密钥是用来对数据进行编码和解码的一种算法。 指纹考勤 　　指纹考勤的含义很清楚：用刷指纹代替刷卡，记录员工的考勤情况。之所以把指纹考勤列为生物识别的十个基本概念之一，是因为其重要性，据称指纹考勤已占据了整个中国指纹识别60%的市场，而指纹识别又占了其中90%的市场份额。指纹仪考勤系统是利用指纹识别仪和计算机系统实现考勤登记和考勤管理的管理系统。 拒真率和认假率 　　由于计算机处理指纹时，只是涉及了指纹的一些有限的信息，而且比对算法并不是精确匹配，其结果也不能保证100%准确。指纹识别系统的特定应用的重要衡量标志是识别率。主要由两部分组成，拒判率(FRR)和误判率(FAR)。我们可以根据不同的用途来调整这两个值。FRR和FAR是成反比的。用0-1.0或百分比来表达这个数。ROC(Receiver Operating Curve)-曲线给出FAR和FRR之间的关系。

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。

原标题 新方法可观测宇宙中最冷物体 科技日报讯 （记者刘霞）据物理学家组织网11月28日（北京时间）报道，玻色—爱因斯坦冷凝物（BEC）是宇宙中最冷的物体。它们也非常脆弱，即使一个光子都可以加热并破坏它们，迄今为止，科学家们一直认为无法同时测量并控制这种不可思议的物质形态。最近，英国和澳大利亚科学家组成的科研团队提出了一种新方法，不仅能最好地测量BEC的状态，还能消除因观察而产生的某些加热。相关论文发表在11月28日的《新物理学报》上。 BEC是一簇被冷却到绝对零度之上100纳开尔文的原子，在这一温度下，每个原子都失去了自己的个性，所有原子表现得就像一个粒子一样，也可以说是超原子。因为BEC非常冷，几乎没有“噪音”伴随，因此，对于研究与原子有关的物理学现象（例如探测原子结构）来说，它们几乎是完美的选择。 测量BEC最好的方式是用非共振光，这种光会被原子反射而不是像共振光那样被吸收后再发出。非共振光的波长与那些会被原子吸收再释放的光的波长迥然不同，因此它对BEC造成的破坏会少很多，使BEC更容易测量。然而，非共振光能导致某些自发辐射，这种辐射会产生加热并破坏BEC。 “这就像你试图检查冰箱是否工作，打开冰箱门却不想让冷空气出来一样。一点点热都会破坏BEC，迄今最先进的成像设备即使只给BEC照一次像也会破坏它，实验学家已经证明，BEC能在不受破坏的情况下成像的次数屈指可数。”该研究的主要作者、英国诺丁汉大学的迈克尔·哈希说：“但是，我们的研究将使得它们能多次成像，而且持续时间更长。” 他们研制出了一种过滤器和反馈系统来控制这种加热效应，形成了对BEC的纯冷却。过滤器能抵消测量它们的光流所造成的破坏，不仅能剔除测量中的“噪音”，最好地测量BEC的状态，还能在测量中消除由于观察而产生的某些加热。 哈希说：“研究的重要意义在于我们打开了一扇窗，让科学家们能管窥世界上最冷的物体，观察以前看不到的与BEC有关的现象，并早日实现其潜在应用。”未来在基础科学领域的运用包括，精确测量重力的原子激光器，研究黑洞释发出霍金辐射的模型等，被军方用来探测潜艇、井下储仓和其他危险，并且也能识别隐形技术。 总编辑圈点 玻色—爱因斯坦冷凝物真是比林黛玉还要娇气百倍，用“捧在手里怕摔了，含在嘴里怕化了”来形容也毫不为过。看到这里，不禁要问：这一如此脆弱的物体，它的研究价值到底在哪里？细看文中所述的众多潜在应用，最吸引人的当属“识别隐形技术”了。且不说隐形技术已经足够神秘，而对这一神秘现象的识别就显得更加夺人眼球，只是这一“不堪一击”的宇宙中最冷的物体，应用起来得加多少小心呢！来源：中国科技网-科技日报 作者：刘霞 2013年11月29日

电化学传感器技术及原理应用 基本原理 化学传感器主要由两部分组成：识别系统；传导或转换系统。 识别系统反待测物的某一化学参数（常常是浓度）与传导系统连结起来。它主要具有两种功能：选择性地与待测物发生作用，反所测得的化学参数转化成传导系统可以产生响应的信号。分子识别系统是决定整个化学传感器的关键因素。因此，化学传感器研究的主要问题就是分子识别系统的选择以及如何反分子识别系统与合适的传导系统相连续。化学传感器的传导系统接受识别系统响应信号，并通过电极、光纤或质量敏感元件将响应信号以电压、电流或光强度等的变化形式，传送到电子系统进行放大或进行转换输出，最终使识别系统的响应信号转变为人们所能用作分析的信号，检测出样品中待测物的量。

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我们所理解的天平就是用来称量物体质量的，但这只是对天平的侠义理解，也有不是用来称质量的天平。 狭义的天平专指双盘等臂机械天平，是利用等臂杠杆平衡原理，将被测物与相应砝码比较衡量，从而确定被测物质量的一种衡器；广义的天平则包括双盘等臂机械天平、单盘不等臂机械天平和电子天平3类。除了我们生活中的用来称量物体质量的天平，还有密度天平不是用来称量质量的。 度天平根据测量领域可分为固体密度天平、液体密度天平、多功能固液体两用密度天平，根据操作方式可分为，全自动直读式密度天平，半自动密度天平。由DAHO推出的新一代直读式固体比重计DH-300，广泛应用于橡胶、塑胶、电线电缆、复合材料、高分子材料、鞋业、轮胎、硬质合金等行业，可直接读取各种不规则固体、颗粒、薄膜、浮体、粉末的比重。 密度天平用于测量固体、液体、浮体、颗粒、粉末、粘稠体、海绵体等的密度，采用了高精度称重系统和严密的测定程序，使得密度直接显示在显示屏上。从而大大减少了人工换算的繁琐性和人为误差。密度天平操作简单、直接、清晰、明了，满足各工业应用及科研部门密度测定的要求

中国科技网讯 受光子放大和光子在室内被物体和墙壁反弹现象的启发，美国麻省理工学院、哈佛大学、威斯康星大学和莱斯大学的科学家利用先进的光学系统追踪反弹的光子，从而能够“看到”隐藏在屋内拐角处无法直接看到的物体。该技术在未来有望成为减灾和无损生物医学成像的无价之宝。 麻省理工大学研究生奥特克莱斯特·古普塔表示，当光子从墙上反弹并射在室内拐角处暗藏物体上被反射回来时，利用光子环绕和反弹的时间数据，他们能够获取有关物体几何形状的信息。 先进光学系统主要由超快激光器和两维超快扫描照相机组成，它们的工作频率可达每秒万亿次。科学家用它们能在1秒钟内拍摄数10亿张图像，通过分析反弹光子的运动状况“看到”室内拐角处的物体。 超快扫描照相机与其他照相机不同，它是根据光子进入照相机的时间来成像。古普塔说，这样的成像方式为人们提供了了解光子需要多长时间被反弹回来的良好途径。如果在拐角处存在某种物体的话，光子返回得越快则进入超快扫描照相机的时间就越早。他们用超快扫描照相机捕捉和计算光子数，每张图像上有3个或更少的光子。通过快速大量的成像来生产扫描图像，帮助他们决定光子传输的距离（以厘米计算）。当数据收集完成后，他们便能了解拐角处暗藏物体的基本几何形状和3维成像。 新的成像技术具有众多潜在的应用，其中包括在救灾方面的应用。古普塔认为，如果有房屋倒塌，新技术能够帮助救灾人员知道废墟内是否有人存在。事实上，新技术几乎适用于各种各样的灾害现场，特别是需要了解内部具体情况以及角落处是否有人的火灾，火灾的危险程度以及有害环境，由此人们不会冒险派人进入燃烧的房屋内，新技术可以极大地减少救灾人员可能面对的威胁。 此外，新技术十分有望被用作无损或非侵害生物医学成像，帮助医生掌握病人皮下组织的情况。这是科学家目前要着手研究的课题。古普塔表示，根据典型的时间表，研发展示到产品推出，新技术商业化需要5年至10年的时间。（驻美国记者 毛黎） 《科技日报》（2012-08-17 二版）

（十七）完善标准和计量体系。优化政府颁布标准与市场自主制定标准结构，对国家标准和行业标准进行整合精简。强化标准验证、实施、监督，健全现代流通、大数据、人工智能、区块链、第五代移动通信（5G）、物联网、储能等领域标准体系。深入开展人工智能社会实验，推动制定智能社会治理相关标准。推动统一智能家居、安防等领域标准，探索建立智能设备标识制度。加快制定面部识别、指静脉、虹膜等智能化识别系统的全国统一标准和安全规范。紧贴战略性新兴产业、高新技术产业、先进制造业等重点领域需求，突破一批关键测量技术，研制一批新型标准物质，不断完善国家计量体系。促进内外资企业公平参与我国标准化工作，提高标准制定修订的透明度和开放度。开展标准、计量等国际交流合作。加强标准必要专利国际化建设，积极参与并推动国际知识产权规则形成。

[b]‘有奖问答’判断题： [/b]秤是利用作用于物体上的重力来测量该物体质量的计量仪器．（　）

生物体内的染色，例如某个进入生物体的颗粒能染色吗？想看一下这个颗粒进入生物体后会结合在什么部位。所以，想对颗粒进行染色处理，或者标记把，标记的话受限于仪器，最好能在TEM、SEM等显微镜下能用的。。。因为同位素世宗搞不到。。。

请问有没有什么设备可以用于测定不规则物体的体积，比如三维扫描仪，有没有支持送检的？方便给个链接吗

想称水中物体的准确质量，不知道怎么称，请多多指教

硬度表示材料抵抗硬物体压入其表面的能力。它是金属材料的重要性能指标之一。一般硬度越高，耐磨性越好。 金属材料的硬度是指金属表面抵抗其他更硬物体压人的能力，表示材料的坚硬程度。硬度值的大小在一定程度上可以反映材料的耐磨性，是零件或工具的一项重要的机械性能指标。●常规表示有布氏（HB）、洛氏（HRC）、维氏（HV）、里氏（HL）硬度等，其中以HB及HRC较为常用。 ●HB应用范围较广，供货状态常用， Cu、Al也可用。HRC适用于表征高硬度材料，如热处理硬度等。两者区别在于硬度计之测头不同，布氏硬度计之测头为钢球，而洛氏硬度计之测头为金刚石。 ●在一定条件下，HB与HRC可以互换。其换算公式可大概记为：1HRC≈1/10HB。 ●HV-适用于显微分析，Cu、Al也可用。 ●HL-手提式硬度计，测量方便，但对样品厚度有要求。 布式硬度是以一定大小的试验载荷，将一定直径的淬硬钢球或硬质合金球压入被测金属表面，保持规定时间，然后卸荷，测量被测表面压痕直径。布式硬度值是载荷除以压痕球形表面积所得的商。 洛式硬度是以压痕塑性变形深度来确定硬度值指标。以0.002毫米作为一个硬度单位。 1.HRC含意是洛式硬度C标尺， HB含意是布式硬度。 2.HRC和HB在生产中的应用都很广泛 3.HRC适用范围HRC 20－－67，相当于HB225－－650 若硬度高于此范围则用洛式硬度A标尺HRA。 若硬度低于此范围则用洛式硬度B标尺HRB。 布式硬度上限值HB650,不能高于此值。 4.洛氏硬度计C标尺之压头为顶角120度的金刚石圆锥，试验载荷为一确定值，中国标准是150公斤力。 布氏硬度计之压头为淬硬钢球（HBS)或硬质合金球（HBW），试验载荷随球直径不同而不同，从3000到31.25公斤力。 5.洛式硬度压痕很小，测量值有局部性，须测数点求平均值，适用成品和薄片，归于无损检测一类。 布式硬度压痕较大，测量值准，不适用成品和薄片，一般不归于无损检测一类。 6.洛式硬度的硬度值是一无名数，没有单位。（因此习惯称洛式硬度为多少度是不正确的。） 布式硬度的硬度值有单位，且和抗拉强度有一定的近似关系。 7.洛式硬度直接在表盘上显示，操作方便，快捷直观，适用于大量生产中。 布式硬度需要用显微镜测量压痕直径，然后查表或计算，操作较繁琐。 8.在一定条件下，HB与HRC可以查表互换。其心算公式可大概记为：1HRC≈1/10HB

通常通过物体进入我们眼睛的光有三类：反射光、透射光及发射光，而且我们常见到的太阳光，白炽灯光或日光灯光都是白光，它们由红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等七种颜色的光复合而成。当白光照到物体上时，一部分被物体吸收，另一部分则被物体反射，这就是反射光。不同的物体会反射不同颜色的光，有的反射红光，有的反射蓝光，有的反射绿光，这些反射光进入我们眼睛，我们就看到有的物体是红的，有的是蓝的，有的是绿的，不反射任何光的物体的颜色就是黑的。不透明体的颜色是由它反射的色光决定的,物体能反射红光,所以为红色.黑色能吸收所有的色光所以为黑色。透明体的颜色是由它透过的色光决定的,红色只能透过红光,所以为红色.白色能反射所有的色光所以它为白色。 http://img63.chem17.com/9/20140731/635424247726010838791.jpg荧光指一种光致发光的冷发光现象。当某种常温物质经某种波长的入射光（通常是紫外线或X射线）照射，吸收光能后进入激发态，并且立即退激发并发出比入射光的的波长长的出射光（通常波长在可见光波段）；而且一旦停止入射光，发光现象也随之立即消失。简单来讲深色物质吸收所有光，所以没有反射光进入人的眼睛，所以颜色为黑色。从而深色物质里吸收的短波长光激发物质产生荧光效应。所以相比于532nm波长的激光，785nm的更适合应用于易产生荧光效应的物质的拉曼检测。

关于94/62/EC指令第8条——标志和识别系统；各位在实际应用中是如何做的！

按照海洋监测规范测定生物体中的汞含量时，最后用草酸定容，草酸的作用是还原多余的硝酸吗，草酸的浓度有没有影响啊，盼望热心人指教……

兄弟急用，物体色的测量方法

生物体石油烃的标准上并没有告诉取得什么样做？如果取干样，还用带干湿比吗？取鲜样才会用到干湿比是吗？请大神们指点一二。

[color=#808080]测量温度在100多度。直接测量数值一直下降。[/color][color=#808080]估计是水分在蒸发。怎么测量100多度的物体？[/color]

我想问一下高效液相色谱仪测定植物体腐胺体的变化量的话，用带有盐酸的还是没有盐酸的？

1 　机器视觉的研究内容　　人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。2 　机器视觉与人类视觉的差异　　对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础,这期待着高速的阵列处理单元以及算法(如神经网络 、分维算法 、小波变换 等算法) 的新突破,用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。3 　机器视觉检测中几种基本技术311 　训练系统先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统,选择并计算可表示图像特征的参数,以确定疵点或图形的分类指标,如灰度级,疵点或图形的面积,疵点在经纬向尺寸、形态等,是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入,计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较,确定疵点或图形分类。312 　样板匹配求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分是或比较2 幅图像的相似度时,采用样板样匹配的方法。一般将样板t ( x , y) ,令其中心与图像的一点( i , j) 重合,逐点检测,找出差距小于阈值的部位,定位相同或相似的,大于阈值的部位,定为不同或不相似的点。313 　二值化处理为将图形与背景分离,根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1 ,小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像,便于图形特征测量和结构分析描述。314 　腐蚀和膨胀腐蚀可使轮廓边界收缩,膨胀可使轮廓边界膨胀,腐蚀和膨胀的不同组合,不同处理次数,可以得到不同的图形效果,如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。315 　细线化对给定的图形使之细化,从而提取线宽为1 的中心线的操作。在细线化中,不改变原图的连接性,使图形骨架轮廓结构清晰,便于计算,不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。316 　纹理分析在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时,须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算(如直方图特征、灰度共生矩阵、傅立叶特征) 微粒区域的分割与纹理边缘的检测。 “具体可以解决的问题如： 1，纺织布料识别与质量评定、　　2，织物表面绒毛鉴定、　　3，织物的反射特性、　　4，合成纱线横截面分析、　　5，纱线结构分析等。　　6，此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦等。