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表面增强拉曼光谱信息处理技术的研究与应用: 拉曼光谱特征峰的位置、强度和峰宽度可以提供分子震动、转动等信息，且检测方法具有不受水分子干扰、设备轻便、所需样品量少且无需预处理等特点，因此，拉曼光谱技术已发展为一种强有力的快速检测工具。表面增强拉曼光谱(surface...; 郭淑霞; 关键词：表面增强拉曼光谱信息处理

基于机器视觉的铝箔针孔检测系统: 基于机器视觉的铝箔针孔检测系统，涉及一种铝箔针孔检测设备。提供一种不仅能快速检测出样品是否存在针孔，而且能对针孔的尺寸进行汇总分类，并区分针孔缺陷存在的主要类型与对应比例的基于机器视觉的铝箔针孔检测系统。设有光源、暗室、...; 胡天林王磊韩睿朱朝军郭淑霞; 文献传递

汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距在线测量方法: 汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距在线测量方法，涉及一种生产线上机器视觉自动测量。提供一种方法简单、精确度较高、速度较快的汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距视觉测量方法，完成实际偏心距和系统误差的分离，得到更精确...; 王磊郭淑霞冯彬彭胤胡天林

养殖水体中孔雀石绿的SERS光谱识别被引量：3: 2014年; 表面增强拉曼光谱(SERS)是一种重要的高灵敏度分析技术。基于SERS的技术特点,建立了真实体系下孔雀石绿定性检测方法。提出了一种光谱自动识别算法,有机整合了稳健的傅里叶变换基线校正,基于主成分分析的特征提取与人工神经网络分类器。该方法结合基线的低频特征,通过迭代傅里叶变换实现基线校正;通过样本空间中类间与类内的欧氏距离判别自动获取拉曼光谱信号主成分的最优组合,实现光谱数据的降维与特征提取;最后构建三层反向传播神经网络分类器进行样本分类。实验结果表明,基线去除可排除基线变化对检测结果的影响;光谱主成分的优化组合可减小基线校正残余及复杂体系中被测物以外的物质拉曼峰对检测结果的干扰,同时实现了分类器最小化。该方法用于养殖用海水中孔雀石绿的现场检测,最低检出浓度0.1μg·L-1。该方法具有可拓展性,可以直接应用于其他溶胶/凝胶体系中SERS光谱的定性分析。; 郭淑霞张凤玲高盼曾勇明陈宏炬刘国坤王磊; 关键词：表面增强拉曼光谱主成分分析神经网络

微型铣刀外径视觉测量的不确定度被引量：5: 2012年; 建立了基于机器视觉的测量系统,实现了微型铣刀外径的在线测量,并对测量不确定度进行了分析。测量系统由背光源、夹头与旋转平台、旋转编码器、摄像机和相应的测量软件组成。系统运行时,铣刀匀速旋转,由旋转编码器触发相机对其进行采样拍照并完成测量。从照明光源平行性、摄像机的镜头畸变与CCD噪声、调焦效果、待测物体表面几何特性、算法设计5个方面分析了测量结果不确定度来源及其影响。实验表明,当系统采样率不足时,对于铣刀外径测量不确定度影响最大的是待测物体表面几何特性;在采样率足够大的情况下,外径测量不确定度主要由光源平行性确定。本文系统采样率为33frame/circle,系统测量不确定度为4μm,可满足生产要求。; 王磊郭淑霞张凤玲冯彬张建城; 关键词：机器视觉不确定度

尿液中常见毒品微量检测的表面增强拉曼光谱识别被引量：16: 2015年; 通过将自适应平滑滤波器和结合小波变换的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器有机组合,建立了低信噪比拉曼光谱的模式识别方法。首先,通过自适应平滑滤波器进行光谱去噪,滤波窗口宽度根据信噪比估计值进行调整,从而在保证特征峰信号强度的同时达到更好的噪声滤波效果;其次,由小波变换实现光谱数据降维,通过小波分解层数优化可以获得训练集的最佳分类准确率;最后,由SVM进行分类,通过交叉验证(Cross validation,CV)实现SVM参数寻优,并根据交叉验证与分类器之间的准确率关系,得出分类器可用参数需满足的条件。基于表面增强拉曼光谱技术,本方法实现了人体尿液中甲基苯丙胺(Methamphetamine,MAMP)和亚甲基二氧基甲基苯丙胺(3,4-Methylenedio-xymethamphetamine,MDMA)的定性微量分析。实验使用中国科学院合肥智能机械研究所研发的金纳米棒拉曼光谱增强基底,由Delta Nu公司的Inspector型便携拉曼光谱仪采集光谱,激发光波长785 nm,曝光时间为5 s,整体检测准确率高于95.0%。; 王磊郭淑霞戴吟臻杨良保刘国坤; 关键词：拉曼光谱滤波小波变换支持向量机

汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距在线测量方法: 汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距在线测量方法，涉及一种生产线上机器视觉自动测量。提供一种方法简单、精确度较高、速度较快的汽车轮毂螺栓孔节圆中心和中孔中心偏心距视觉测量方法，完成实际偏心距和系统误差的分离，得到更精确...; 王磊郭淑霞冯彬彭胤胡天林; 文献传递

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郭淑霞