煤矿检测检验员在煤矿检测相关法律法规中 如何自我保护

煤矿检测检验员在煤矿生产中发挥着极其重要的作用,关系着煤矿安全生产的重大问题。随着国家对煤矿检测相关法律的逐渐完善,煤矿检测检验员如何对煤矿安全进行正确认识,从而加强自身安全的保护成为每一个煤矿检测检验员都值得深思和考虑的问题。笔者将根据自身在煤矿检测中的经验来重点谈谈煤矿检测员在工作中遇到的问题,以及如何运用相关煤矿检测法律法规进行规范的自我保护。     

我国农产品质量安全检验检测体系的现状与对策

加快农产品质量安全检验检测体系的建设已成为新时期发展中亟待解决的问题。就我国农产品质量安全检验检测体系的发展现状进行了梳理,并就其在检测体系、检测制度、检测仪器等方面的问题进行了剖析,同时提出我国农产品质量安全检验检测体系建设的实践对策。     

蔬菜农药残留快速检测中易出现的问题与对策

介绍蔬菜中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留快速检测方法的原理,指出实际检测过程中易出现的问题,并针对这些问题提出相应的解决措施,总结出检测操作中的几点注意事项,以减小误差、避免失误,提高检测结果的可信度.     

播种机智能检测技术研究

智能检测技术应用于播种过程,可有效解决排种存在的漏播、重播以及播种不均等问题,提高播种质量进而提高粮食产量。介绍现有的播种检测技术、地下种子非接触检测技术以及变量播种技术3方面的研究进展,重点分析播种机智能检测技术所用各类型传感器的工作原理和结构特点,总结各类型传感器的优缺点以及在实际使用中存在的问题和不足;得出光电传感器易被污染且存在检测盲区、电容传感器易受寄生电容影响且输出阻抗较大、压电传感器易造成种子拥堵以及机器视觉传感器抗干扰能力较差等问题。基于对各传感器研究的分析,指出国内播种机智能检测技术存在传感器检测精度和抗干扰能力较低、农用传感器类型单一、智能化水平较低、农业机械与检测装置不配套等问题。展望机器视觉技术在播种机智能检测的应用、红外检测和机器视觉检测在地下非接触检测的应用、智能控制系统的发展方向以及变量播种技术与3S系统的结合发展,为播种机智能检测技术的进一步优化提供参考。     

质量控制在机动车安全技术检测中的应用

1检测人员管理1.1检测工作人员存在的问题及解决方案目前,机动车检测机构的人员素质参差不齐,大部分机动车检测机构的检测人员没有经过正规的培训,有的检测机构的检测人员甚至不知道什么是机动车检测,检测人员对仪器设备的操作不熟练,对相关国家法律法规及标准的理解还不够透彻,违规检测行为在检测过程     

机械设备维修中无损检测技术的应用分析

现代机械设备运行机械故障问题使企业经济利益受到损害,使得企业无法按照规范标准执行企业设备管理工作。无损检测技术的运用可有效解决以上问题,使企业机械设备管理与维护便捷性及安全性有所提升。文章对机械设备维修无损检测技术的运用进行分析,并对无损检测技术在应用过程中存在的问题及核心技术进行阐述,以此为无损检测技术在机械设备维修中的有效运用提供经验借鉴。     

基于机器视觉的螺纹检测系统

本文应用机器视觉技术的螺纹检测,利用CCD作为螺纹几何要素的探测器件,借用小波变换去噪,模局部极大值进行边缘检测,解决了传统的不能在线检测的问题,同时提高检测速度和检测精度。     

土壤中的重金属污染及检测技术分析

土壤重金属污染是当前很多地区农田土壤都存在的问题,其严重影响农作物安全,直接威胁人们的身体健康。想要有效处理土壤重金属污染问题,必须进行科学、准确的检测,通过采取先进的检测技术,不断提高土壤重金属污染检测水平。文章分析了土壤重金属污染的危害性,阐述了土壤重金属污染检测技术。     

开关柜局部放电检测原理分析及应用

首先分析了TEV检测和超声波检测基本原理,对两种技术进行了分析对比。针对在实际检测中发现的问题,进行了深入分析,提出了具体解决措施和可操作的方案,为开关柜局部放电检测在实际中的应用及检测出的问题处理,提供了可借鉴的经验。     

水果分选机的研究现状与发展状况

概述了水果分选机研究的目的及意义,介绍了各种水果分选机的分选原理、研究现状和计算机视觉技术在水果品质检测中的应用.同时,针对水果品质的各个检测指标,介绍了相应的检测方法,分析了当今研究中存在的问题,特别是检测速度和精度的问题,并提出了水果分选机的发展方向.     

基于高分影像的面向对象土地利用变化检测方法研究

以2013年与2014年2期高分一号卫星影像为数据源进行浙江省海盐县沿海地带土地利用类型变化检测。面向对象的变化检测方法包括单一波段差值比值法、多层次多波段差值比值法、变化矢量分析法,为对比检测效果还进行了基于像元的多波段差值法与比值法对多光谱影像与融合影像的检测。结果表明,面向对象的变化检测总体精度为86.29%,Kappa系数为0.72,优于基于像元的变化检测方法。在面向对象的变化检测中,运用融合影像进行分层次多波段差值比值法得到的检测效果最好,优于变化矢量分析法。而基于像元的变化检测中,运用融合影像进行多波段差值法得到的检测效果较好。     

农业现场快速检测仪器的研究与应用

现代的现场快速检测仪器具有便携性、精确性的特点,并向着高集成度的方向发展,在农业生产过程中发挥了重要作用。分别从植物生长检测仪器、土壤检测仪器、植物保护与病虫害检测仪器和环境检测仪器4个方面详细概述了各类仪器的研究现状及其在农业中的应用,并对我国未来农业快速检测仪器的研究方向进行了展望。     

模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法

针对模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型精度降低的问题,提出了模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法。利用多种图像增强方法对模糊的水下图像进行增强,将增强后的图像分别输入鱼类检测模型得到多个输出,对多个输出进行混合,然后利用非极大抑制方法对混合结果进行后处理,获得最终检测结果。YOLO v3、YOLO v4 tiny和YOLO v4模型的试验结果表明,对比原始图像的检测结果,本文方法的检测精度分别提高了2.15、8.35、1.37个百分点;鱼类检测数量分别提高了15.5%、49.8%、12.7%,避免了模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型出现精度降低的问题,提高了模型检测能力。     

基于深度学习的农作物病虫害检测算法综述

农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习为农业提供了有力支持。本研究综述了基于深度学习的农作物病虫害检测研究,从分类网络、检测网络和分割网络3方面进行了概述,并对每种方法的优缺点进行了总结,同时比较了现有研究的性能。在此基础上,进一步探讨了基于深度学习的农作物病虫害检测算法在实际应用中面临的难题,并提出了相应的解决方案和研究思路。最后,对基于深度学习的农作物病虫害检测技术的未来趋势进行了分析和展望。     

主要粮食品质快速光学检测技术与装备研究进展

稻米、小麦、玉米作为三大主粮在我国居民粮食结构中占有重要位置,粮食生产、加工、储运等产业链中品质监测是不可或缺的重要环节,特别是高效、无损、客观、实时的光学品质检测对粮食行业的健康发展具有重要意义。本文对比分析了三大主粮的可见/近红外光谱、拉曼光谱、荧光光谱的光学特性及内部品质光学检测机理,总结分析了粮食内部品质光学检测技术国内外应用研究现状,探讨了机器视觉、高光谱等粮食外观品质检测技术应用范围及国内外研究现状。结合三大主粮特定的品质检测需求,总结分析了国内外粮食内部品质光学检测装置研究现状,重点探讨了外观品质检测装置的硬件组成和空间排布研究现状,并总结分析了各光学检测技术相关装置的商业化推广应用情况。最后,从粮食品质光学检测技术瓶颈出发,对粮食快速光学检测技术及装备存在的问题和发展趋势进行了分析展望。     

边缘设备上的葡萄园田间场景障碍检测

为在无人驾驶农机上实现快速、准确的葡萄园田间障碍目标检测,将EfficientDet-D0、YOLOV4-TINY、YOLOV3-TINY、YOLO-FASTEST四种轻量级目标检测神经网络在自建的葡萄园田间场景数据集进行训练,将训练模型移植到边缘设备NVIDIA JETSON TX2(以下简称TX2)上,对这4种模型的障碍检测精度和在TX2上的适用性进行试验评估。试验结果表明,YOLOV3-TINY、YOLOV4-TINY、EfficientDet-D0、YOLO-FASTEST对葡萄园田间场景障碍检测平均精度mAP分别为0.648、0.601、0.598和0.401。在TX2的实测结果显示,上述网络模型实时视频检测帧率分别为34.24帧、24.75帧、2.34帧和2.97帧。4种目标检测网络中,YOLOV3-TINY在数据集上的检测精度最高、实时检测速度最快,但对硬件资源消耗也相对较高。而在考虑硬件资源消耗时,使用YOLOV4-TINY可以在检测精度、实际运行速度和硬件资源消耗之间维持更好的平衡性,同时可以在运行多任务的情况下取得好的效果。     

融合多光谱成像与深度学习的作物植株叶绿素检测系统研究

为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ...     

基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪研究

电极法检测土壤硝态氮时,共存氯离子是影响检测精度的重要因素。针对当前检测仪为单一离子离线检测的问题,设计了基于嵌入式开发的ISE土壤硝态氮多参数检测仪。仪器嵌入BP神经网络模型,实现土壤硝态氮的在线实时检测。针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,采用5种方法进行改进;采用两个校正方法校准检测仪检测结果;采用稳定判断程序提高电势采集的稳定性。开展标准溶液检测试验,验证检测仪检测精度;开展土壤硝态氮检测试验,并将检测结果与传统的一元线性模型结果和光学法检测结果进行对比,验证检测仪排除氯离子干扰的效果及检测土壤硝态氮的准确性。结果表明,检测仪对离子的检测结果与离子计检测结果误差不超过1.0mV,满足精度要求;检测仪对土壤硝态氮含量的检测结果与光学法检测结果的平均相对误差为8.83%,低于一元线性模型与光学法检测结果的平均相对误差12.17%,拟合系数R2均大于0.97。基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪可有效减小氯离子干扰,准确性高,可用于土壤硝态氮的在线检测。     

基于机器视觉的葡萄品质无损检测方法研究进展

我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。     

基于Faster R-CNN网络的茶叶嫩芽检测

为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树,针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速度慢等问题,探索了基于Faster R-CNN目标检测算法在复杂背景下茶叶嫩芽检测方面的应用。首先对采集图像分别进行等分裁切、标签制作、数据增强等处理,制作VOC2007数据集;其次在计算机上搭建深度学习环境,调整参数进行网络模型训练;最后对已训练模型进行测试,评价已训练模型的性能,并同时考虑了Faster R-CNN模型对于嫩芽类型(单芽和一芽一叶/二叶)的检测精度。结果表明,当不区分茶叶嫩芽类型时,平均准确度(AP)为54%,均方根误差(RMSE)为3.32;当区分茶叶嫩芽类型时,单芽和一芽一叶/二叶的AP为22%和75%,RMSE为2.84;另外剔除单芽后,一芽一叶/二叶的AP为76%,RMSE为2.19。通过对比基于颜色特征和阈值分割的茶叶嫩芽识别算法(传统目标检测算法),表明深度学习目标检测算法在检测精度和速度上明显优于传统目标检测算法(RMSE为5.47),可以较好地识别复杂背景下的茶叶嫩芽。