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本發明提供一種植物莖水勢測量方法、裝置、設備及可讀存儲介質，涉及林業測量技術領域，該方法包括以下步驟：獲取待測量數據，對待測量數據進行預處理；將預處理后的待測量數據輸入至逆植物水力學模型，利用最優化算法，得到逆植物水力學模型輸出的模擬植物莖水勢；其中，逆植物水力學模型基于改進和修正后的植物水力學模型得到，植物水力學模型基于預處理后的樣本測量數據得到，本發明將植物水力學模型和參數估計方法相結合，實現對植物莖水勢實時在線無損的測量。
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本發明公開了一種空間自調焦激光差動共焦拉曼光譜探測方法與裝置，本發明在光譜探測中引入調焦望遠技術、差動共焦技術，并利用二向色分光系統，對瑞利散射光和拉曼散射光進行無損分離，利用差動共焦響應曲線過零點與焦點位置精確對應的特性，通過尋找響應過零點來精確控制望遠調焦系統自動調整焦點，使激發光束自動聚焦到被測對象，同時獲取激光光斑焦點位置的光譜信息，實現空間自動調焦的光譜探測。本發明具有自動調焦、定位準確特點和擴大探測范圍及提高光譜探測靈敏度。
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本說明書涉及一種直流電場作用下巖石孔隙結構測試方法及系統，所述方法應用于測試系統，該系統包括孔隙結構測試裝置、標定裝置及電化學儲層流體特征模擬裝置。利用標定裝置對目標巖石樣品進行測試區域標定處理，得到包含至少一個標定區域的目標巖石樣品。利用測試裝置對目標巖石樣品的標定區域進行測試，得到第一測試結果。將目標巖石樣品置于模擬裝置中的導電流體內，對導電流體施加直流電場，得到直流電場作用后的目標巖石樣品；利用測試裝置對直流電場作用后的目標巖石樣品的標定區域進行測試，得到第二測試結果；比對相同標定區域所對應的第一測試結果及第二測試結果，可以更加準確無損地測試得到儲層孔隙結構在施加直流電場前后的變化特征。
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本實用新型公開了一種IC測試座連接裝置，包括基板和圓柱形通孔柱，基板為厚度在3~10mm的“十”字形酚醛塑料板；圓柱形通孔柱固定在基板上，其一端與基板呈水平面，另一端超出基板2~4mm，用于焊接外部電路測試板；圓柱形通孔柱內部設置呈“十”形空心結構的彈片裝置，用于連接外部測試座插座插針；基板還能夠依照測試座的觸點尺寸參數來固定圓柱形通孔柱的位置。本實用新型既能夠使得測試座快速無損更換，僅需外拔插座即可，避免了更換過程中傳統通孔受損造成電路測試板報廢，大大節省了測試成本，又能夠實現為同一產品測試板兼容自身多種封裝形式的成測提供了一個橋接中轉方案，避免重復設計制造昂貴的測試板。
本發明屬于農業中作物生理生化指標的獲取方法,特別是針對田間小麥氮素含量和籽粒品質信息的快速獲取方法。目前小麥氮素及籽粒品質信息的獲取方法主要是室內化學分析的方法,該方法操作復雜,費時費力,并且具有破壞性。遙感技術為實現田間條件下快速無損監測小麥氮素及籽粒蛋白品質提供了可能。但是,以往利用遙感技術進行小麥氮素等指標監測的方法(以下稱傳統方法)獲得的是包括土壤背景以及植株的莖葉、穗等不同成分在內的混合光譜。并且,還要受到小麥不同株型的影響,測試精度較低,尚未應用于生產。本發明針對田間條件下小麥氮素監測方法進行了改進,大大降低了混合光譜和株型的干擾。相對于傳統方法即光譜儀探頭由上而下測定冠層光譜的方法,我們采用的是探頭水平放置并垂直于穗層進行測定的新方法,獲取穗層光譜反射率,進而提取穗全氮含量(ETNC)的敏感波段及敏感光譜特征參量,通過ETNC將籽粒蛋白質含量(GPC)與光譜連接起來,最終建立GPC的光譜預測模型,即通過田間獲取小麥穗層的光譜就可以實現對其氮素與籽粒蛋白品質的快速測定。本發明方法可以實現在小麥收獲前及時獲取其籽粒品質信息,基于此方法開發小麥氮素與品質便攜式智能監測儀可以解決糧食收購和加工部門進行收購、加工以及田間生產管理的迫切需要。
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一種圖像編碼方法、解碼方法以及對應裝置和幀內像素預測方法。所述圖像編碼方法包括：像素分塊步驟，將一幀圖像中的像素分塊；像素值預測步驟，對于當前待編碼塊，對于塊中的每個像素，分別進行像素值預測處理，得到第一預測值；殘差計算步驟，對于當前待編碼塊，對于塊中的每個像素，計算殘差；離散余弦變換、量化和熵編碼步驟，對于殘差計算步驟得到的當前待編碼塊對應的殘差塊進行離散余弦變換、量化和熵編碼，其中量化后的殘差塊用于在編碼端的像素值重構步驟，熵編碼后的殘差塊供發送到解碼端；像素值重構步驟，對于先前已編碼的像素的像素值進行重構，重構的像素值用于像素值預測步驟；殘差計算步驟包括：基于像素值預測步驟預測得到的該像素的第一預測值和該像素的真實值,計算關于該像素的第一殘差；確定該像素的第一殘差是正常殘差還是異常殘差；如果該像素的第一殘差為異常殘差，則進行異常殘差修正，包括記錄該出現異常殘差的像素的位置；對該像素進行重新預測，得到第二預測值和對應的第二殘差，并記錄重新預測信息，使得編碼端的像素值重構步驟和解碼端都能夠基于該出現異常殘差的像素的位置和重新預測信息，重構和解碼該像素的像素值；其中由經過異常殘差修正的、該當前待編碼塊的像素的殘差組成該當前待編碼塊的正常殘差塊，供離散余弦變換、量化和熵編碼步驟進行下一步的處理，將出現異常殘差的像素的位置和重新預測信息單獨進行編碼，該編碼過程是無損的，經編碼后的像素的位置和重新預測信息用于像素值重構步驟和用于發送到解碼端?？梢栽谙袼胤謮K之前，對像素進行重新排列，由此避免誤差擴散。在像素值預測處理中，可以先對預測算法進行預測，然后根據確定的預測算法進行像素值預測。通過將像素殘差分為正常殘差和異常殘差，以及對于異常殘差的像素進行重新預測，能夠提高圖像編解碼的準確性。
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本申請公開了一種激光式高速彎沉測定儀彎沉校準裝置及方法。該裝置包括剛性支撐、轉動盤、驅動系統以及彎沉校準單元；剛性支撐上安裝有轉動盤，驅動系統驅動轉動盤旋轉，所述轉動盤上表面沿圓周方向加工為具有斜率的斜面；彎沉校準單元，用于根據測量彎沉值以及理論彎沉值校準激光式高速彎沉測定儀；其中激光式高速彎沉測定儀中的激光多普勒測振儀發射的激光入射到旋轉的轉動盤上表面，從而得到所述測量彎沉值；彎沉校準單元根據轉動盤傾角、轉動角速度、以及激光入射點與轉動盤回轉中心的距離計算理論彎沉值。本申請實現了激光式高速彎沉測定儀測量結果的無損校準。
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本發明公開了一種基于冠層光譜信息的夏玉米含氮量監測模型的構建方法，通過小型蒸滲儀試驗分析不同施肥水平下夏玉米植株冠層光譜反射率的變化特征，研究夏玉米植株冠層光譜反射率及其一階導數與含氮量的響應關系，篩選出玉米冠層含氮量監測的敏感波段，并確定最優波段組合，同時篩選最優光譜指數，以原始光譜反射率和一階微分光譜最敏感波段、最優波段組合以及最優光譜指數為基礎，構建了四種夏玉米含氮量監測模型，通過模型評價指標對四種夏玉米含氮量監測模型進行率定，并利用大田小區試驗資料進行驗證，確認最優監測模型。該監測模型可用于監測全生育期夏玉米含氮量，對實現規?；魑锖繜o損監測與水肥精準管理具有重要理論和現實意義。
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本發明公開了一種幀內圖像預測編解碼方法及視頻編解碼器，其中幀內圖像預測編碼方法包括：根據當前變換單元的預測模式，確定用于預測當前變換單元的相鄰參考像素；計算相鄰參考像素的重構值與原始值的殘差值；對殘差值進行無損壓縮編碼；根據相鄰參考像素的原始值，對當前變換單元進行幀內圖像預測編碼?；蛘甙ǎ焊鶕斍白儞Q單元的預測模式，確定用于預測當前變換單元的相鄰參考像素；計算相鄰參考像素的重構值與原始值的殘差值；對殘差值進行有損二次編碼，獲得相鄰參考像素的重構殘差值；將重構值與重構殘差值相加，獲得相鄰參考像素的重構原始值；根據重構原始值，對當前變換單元進行幀內圖像預測編碼。本發明可以提高幀內圖像編解碼效率。
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本發明涉及了一種寬管腳低阻抗大功率功放管測試夾具及校準方法，該測試夾具有一個夾具底座，所述夾具底座上設置一個載片單元，該載片單元一側設置左連接單元，該載片單元另一側設置右連接單元；所述載片單元的端頭處設置一個豎直導軌支架，所述豎直導軌支架頂部設置雙穩態操縱機構，所述豎直導軌支架與一個壓緊單元連接，所述夾具底座下部設置散熱器，所述的測試夾具還包括微帶電路板，所述微帶電路板中部設置寬型微帶線。本發明的測試夾具操作方便，通用性強；測量精確；本發明采用壓接的方式固定被測微波元件，不需要另外的固定或者焊接，并且保證了被測微波元件固定良好，一方面是對被測微波元件的無損傷測量，另一方面適用于大批量產品的測量。
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本發明提供了一種遙測數據壓縮傳輸方法、裝置和計算機可讀介質，包括：獲取目標遙測數據；在目標遙測數據組中刪除類型為浮點類型的數據，得到第一遙測數據組；并計算第一遙測數據組中各遙測數據的跳變率；基于跳變率對第一遙測數據組中各遙測數據進行排序，得到第二遙測數據組；并將第二遙測數據組跳變率大于預設跳變率的遙測數據剔除，得到第三遙測數據組；對第三遙測數據組進行分包處理得到多個下行遙測參數包；獲取衛星的原始參數包，并將原始參數包映射到多個下行遙測參數包中，得到多個新的下行遙測參數包。該方法能夠實現遙測數據的無損遙測壓縮，并且將誤碼擴散控制在2字節以內，為微小衛星低帶寬鏈路的遙測提供支持。
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本發明屬于放射性材料活度測量技術領域，具體涉及一種放射性活度測量裝置，包括設置在封閉的金屬箱體(1)內的樣品室(3)和參考室(8)，樣品室(3)和參考室(8)的底端密封，頂端開口通過金屬端蓋(7)密封，樣品室(3)和參考室(8)均設置加熱裝置和溫度傳感器，樣品室(3)用于測量被測樣品的熱功率；參考室(8)用于測量參考樣品的熱功率。采用本發明提供的放射性活度測量裝置，不需要對被測樣品進行特別制樣和較多儀器測量修正，可以對放射性的被測樣品進行無損測量；在需要較高測量精度時可以采用被動測量方式進行，而在需要快速得到測量結果時，可以采用伺服測量方式。
本發明公開了一種色紡紗混配比例測量方法、裝置、計算機可讀存儲介質及電子設備，屬于計算機程序技術領域。該方法包括：獲取待測量色紡紗的照片；根據待測量色紡紗的照片，通過統計，獲取待測量色紡紗的照片包含的總有效像素數；根據待測量色紡紗的照片內每一像素的特征值，針對待測量色紡紗的照片內每一像素的特征值進行聚類分析，得到待測量色紡紗的照片中每一顏色對應的像素數；根據每一顏色對應的像素數占總有效像素數的比例，得到對應的顏色占待測量色紡紗中的混配比例。該裝置、計算機可讀存儲介質及電子設備能夠用于實現該方法。其能夠實現快速無損分析色紡紗中各種有色纖維所占的比例。
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本發明提供一種葉綠素含量預測方法，包括：S1，獲取待測樹木的三維冠層模型，將三維冠層模型劃分為若干個立方單元，獲取任一立方單元的顏色值；獲取任一立方單元的相對光照強度；根據各立方單元的相對光照強度將各立方單元劃分為若干個光照區域；S2，將任一立方單元的顏色值和相對光照強度輸入葉綠素含量預測模型，獲取該立方單元的葉綠素預測值，將該立方單元的葉綠素預測值作為該立方單元對應的光照區域的葉綠素預測值。本發明提供的方法，基于三維冠層模型進行顏色采集，對不同光照區域的葉綠素含量進行預測，無破壞性，不影響樹木生長的連續性，效率更高、準確性更好，為不同光照區域的葉綠素含量的測量提供了快速、無損的途徑。
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本發明提供了一種適用于遙測數字量的幀差分無損壓縮傳輸方法。運載火箭發射任務需要通過遙測數字量發射大量飛行參數到地面供分析，而在箭上傳感器較多的情況下，會占用比較多的遙測信道。能用于遙測數字量的信道有限。遙測數字量通常采用等長數據幀，數字量參數內容屬于漸變數據。該方法將遙測數字量當前發送幀內容與上次發送幀內容按字節進行差分異或處理，處理后會出現大量的冗余。再對處理后的數據進行哈夫曼編碼壓縮，以固定幀頭不定幀長的形式發出。哈夫曼編碼使用地面測試的標準彈道遙測數字量作為樣本。哈夫曼編碼在飛行任務前固化到箭載計算機，用于遙測數字量壓縮。遙測地面設備解析時使用該哈夫曼編碼進行解壓和異或還原遙測數字量。
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本發明公開了一種測量裝置，涉及測量設備技術領域。該測量裝置包括機架、承載機構、掃描機構、第一測量機構和第二測量機構。承載機構設在機架上，承載機構用于承載試樣。掃描機構可活動地設在機架上，掃描機構與試樣之間具有間隙，掃描機構用于測量試樣的截面尺寸。第一測量機構可活動地設在機架上，第一測量機構與試樣之間具有間隙，第一測量機構用于測量試樣各區域的厚度參數。第二測量機構可活動地設在機架上。該測量裝置能夠降低試樣的測量難度，提高試樣的測量精度和測量效率，特別適合軟體材料、變截面產品的非接觸式無損三維尺寸的快速測量、動態彈性模量表征以及后期全尺寸范圍的自定義形變計算。
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本發明提供了一種微波元件的自校準高精度微波測量夾具及校準方法，該測量夾具有一個基座單元，所述基座單元上安裝有連接單元、固定單元、測量單元、壓緊單元；所述的連接單元和測量單元可以在基座單元上移動；所述的固定單元包括固定座、同軸連接器，所述的固定單元固定于所述的基座單元的安裝座的左凸臺上，所述的測量單元包括測量單元座、微帶電路板、載片以及鎖孔，所述的連接單元包括連接單元座、同軸連接器、絲桿、旋轉手柄。本發明的測量夾具操作方便，適用性廣，采用壓接的方式固定被測微波元件，不需要另外的固定或者焊接，保證了被測微波元件固定良好，一方面是對被測微波元件的無損傷測量，另一方面適用于大批量產品的測量。
本發明公開了2M切換設備多個鏈路側2M交叉錯接監測和告警識別系統，包括2M切換設備，所述2M切換設備分為有損模式和無損模式兩種切換工作模式，其中，有損模式時，2M切換設備鏈路側主通道2M為非成幀透明傳輸，備用通道2M為PCM30/31成幀傳輸模式；無損模式時，2M切換設備鏈路側2M均為PCM30/31成幀模式。本發明具有有損模式和無損模式，兩端設備互相發送本端設備的標記信息(如IP、MAC地址或其他設備標記信息，設備鏈路側2M端口標記信息)，網管收到設備TRAP上來的2M匹配錯誤告警，管理員按照告警設備地址，及時修復通信錯誤配置，避免電力安控/繼保裝置發生誤動和拒動，避免影響業務正常通信，避免造成線路繼保裝置或安控裝置拒動或誤動或造成電網運行事故。
一種電網廣域測量系統(WAMS)中動態數據壓縮存儲的方法,包括數值變換處理、無損壓縮、數據組織和存儲步驟,所述數值變換處理包括以下步驟:在同一廠站內,選取一個有效相量的相角作為參考相角;除參考相角以外,其余所有元件的電壓、電流相量的相角均變換為相對于參考相角的相對相角;存儲時,參考相角直接存儲,其他相角存儲相對相角;相角數據調用時借助參考相角和相對相角進行還原。
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本發明一種盾構隧道自動化監測儀器工作平臺，包括水平面主體框架和斜撐，所述水平面主體框架的左支撐板和右支撐板通過彼此平行的第一橫桿、第二橫桿和第三橫桿固接在一起，第二橫桿和第三橫桿的上表面固定設有托盤，左支撐板的外端和右支撐板的外端分別與斜撐的上端固定連接。本發明結構簡單，在滿足剛度和穩定性的基礎上最大限度減輕了結構自重，便于搬運安裝?？捎每臻g充足，能滿足自動化監測儀器、附屬通訊和供電設備的安放。便于調平，環境適應性強。監測儀器工作平臺的安裝位置靈活，通過斜撐能快速調平工作平臺，工作效率高、環境適應性強。安裝對盾構隧道結構無損，配合專門的盾構槽道，不需在隧道結構上打孔，安裝時真正做到對結構無損。
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本發明涉及一種根據土壤表面粗糙度測量土壤表層孔隙率的方法。所述方法包括以下步驟:在土壤表面選擇采樣點,在土壤上方選擇水平面,測量采樣點到水平面的距離,計算土壤表面粗糙度量化指數,計算得到土壤表面孔隙率。該方法與現有技術相比,具有快速、無損、高精度的優點。
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本發明屬于一種對木藤材解剖性質快速預測的方法,該方法通過樣品制備、采集可見光近紅外光譜、測量材性指標、光譜預處理及模型建立、用木材和藤材樣品纖維長度定標模型、木材和藤材樣品微纖絲角定標模型來預測相同條件下的木材及藤材樣品的材性指標的步驟,實現本發明用該方法獲得的模型可以僅通過采集一次木、藤材樣品就可以無損、快速、高效和環保地快速預測未知木藤材的材性指標,有無損、快速、高效、環保和省時省力的目的。
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本發明公開了超聲波無損探傷技術領域中的一種超聲波測量鍋爐管內壁氧化層厚度的校準方法。該發明的校準方法基于氧化層的雙層結構,分層標定超聲波在其中的傳播速度,進而校準氧化層厚度。該方法具有堅實的科學依據,能夠顯著提高鍋爐管內壁氧化層厚度超聲波測量的精確度。
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本發明涉及一種超聲波熱療機及其焦點溫度的預測方法,所述超聲波熱療機包括:高能聚焦超聲波源、安裝于波源內部的B超機探頭、計算機以及控制臺,其中:所述計算機包括用于輸入治療參數的輸入單元、與輸入單元相連用于根據輸入參數查詢修正后的溫度對照表以獲得焦點溫度的焦點溫度查詢單元、以及用于輸出所述焦點溫度的輸出單元。在本發明的熱療機中能實現對焦點的無損測溫,避免了對人體的傷害并能保證每次的治療參數都達到最佳的治療效果。
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一種用中子照相技術測試混凝土滲水特性的方法,本發明屬于材料的無損評價范圍。利用中子照相方法測試水在混凝土內滲透的全過程。本方法為研究防水滲透的混凝土提供了有力的工具。
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本發明涉及基于半導體光放大器頻移效應的在線色散監測裝置,屬于光電子技術和光纖通信技術領域。該裝置包括使輸入信號功率保持恒定不變的摻鉺光纖光放大器及與其相連的衰減器,與該衰減器輸出端相連的半導體光放大器,與該半導體光放大器輸出端相連的隔離器,與該隔離器輸出端相連的耦合器,與該耦合器的第一輸出端相連的窄帶光濾波器,與該窄帶光濾波器相連的第一光功率計,與該耦合器的第二輸出端直接相連的第二光功率計,所述的摻鉺光纖光放大器通過普通單模光纖和色散補償光纖組成的傳輸鏈路與被監測系統的發射端相連。本發明具有結構簡單、無需高速光/電轉換和電信號處理、對傳輸信號無損傷的優點,在高速通信系統中具有良好的應用前景。
本發明提供了一種基于遙感信息與農學知識的冠層葉氮垂直分布探測方法及裝置，所述方法包括：獲取作物冠層紅光、綠光和近紅外波段的遙感反射信息；根據農學知識建立作物冠層葉氮垂直分布數學模型；根據作物冠層紅光、綠光和近紅外波段的遙感反射信息，采用經驗統計的方法，獲取冠層氮素垂直分布模型參數K(即垂直分布系數)和N0(即冠層頂部葉片的氮含量)的估計值；根據冠層氮素垂直分布模型和遙感獲取的參數K、N0估計值，得到作物冠層葉氮垂直分布信息。本發明充分利用遙感技術快速無損監測優勢和農學知識模型具有的機理性和普適性優點，實現了作物不同層次葉氮濃度的高精度遙感探測，即實現了作物葉氮垂直分布的高精度遙感探測。
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本發明涉及一種基于溫度在線監測的高質量激光骨加工方法，溫度傳感器通過工控機與激光控制器形成閉環控制，可實時監測激光骨加工過程中骨組織溫度并在線調整激光加工工藝參數，保證骨加工過程中骨組織溫度一直低于臨界溫度，實現高質量無損傷激光骨加工。方法為：將骨樣品放置于激光加工系統中；設置骨組織臨界溫度和激光加工工藝參數，開始對骨樣品進行加工；在線監測骨加工過程中的熱輻射信號，并依據熱輻射強度實時判斷骨組織溫度并優化激光加工工藝參數，直至加工結束。本發明通對激光鉆骨過程中產生的熱輻射信號在線監測，實現對骨加工過程中骨組織溫度的在線監測，避免骨組織出現碳化和非骨加工區域的損傷，實現高質量、無損傷激光骨加工。
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一種基于光學剪切的二維光學應變花測量方法,該測量方法首先采用熱壓印方法在被測物體表面制作矩形光學應變花標記,在測量光路中放置四棱鏡,引入光學剪切量,形成具有剪切量的圖像,根據數字相關方法計算具有剪切量的圖像中光學應變花的4個標記點的位移,根據有限元方法計算應變花區域的應變。本發明有效提高了圖像質量,改善了數字相關方法的應變求解區域不大的問題,可以實現操作簡單方便,在復雜工作環境下進行現場實時的高精度大區域的無損測量。
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本發明公開基于空洞卷積網絡的金屬零件疲勞監測方法及系統，對金屬對象進行無損探測，所述無損探測過程中對所述金屬對象的一端施加壓電信號并于金屬對象的另外一端接收壓電信號，所述壓電信號在所述金屬對象中傳播形成具有時間屬性和裂縫長度屬性的蘭博波；采用k大小的卷積核和l大小的空洞率對所述蘭博波的時間序列信號f進行空洞卷積，對所述壓電信號重采樣并進行任務回歸獲得用于金屬零件疲勞監測的神經網絡模型。本發明將壓電信號特征與用電鏡原位觀測得到的準確金屬裂縫長度之間建立機器學習模型，通過機器學習模型只需借助簡單易操作的壓電信號發射接收就能夠實現對反映金屬疲勞程度的裂縫長度預測。
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