[实用新型]一种基于机器学习的环境检测装置有效
| 申请号: | 201921338530.1 | 申请日: | 2019-08-19 |
| 公开(公告)号: | CN210893832U | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
| 发明(设计)人: | 李淑琴 | 申请(专利权)人: | 江西珉轩智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G01N1/24 | 分类号: | G01N1/24;G01N15/06;B01D46/00;B01D46/30 |
| 代理公司: | 南昌卓尔精诚专利代理事务所(普通合伙) 36133 | 代理人: | 徐柳华 |
| 地址: | 330000 江西省南昌市南昌高新技术产*** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 环境 检测 装置 | ||
1.一种基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:包括桶体(1)、气流抽取机构(2)、检测机构(3),所述桶体(1)由轮子(11)、椭圆头(12)、触碰显示屏(13)组成,所述桶体(1)的一端于所述轮子(11)固定、另一端于所述椭圆头(12)固定,所述椭圆头(12)一侧固定触碰显示屏(13),所述气流抽取机构(2)包括圆柱口(21)、风机(22)、阻隔网(23)、导风管(24),所述桶体(1)一侧下部开设圆柱口(21),所述圆柱口(21)内腔固定风机(22)、一端固定阻隔网(23)、另一端连通导风管(24)。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述风机(22)含有两个,且远离圆柱口(21)的风机(22)位于桶体(1)另一侧的上部。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述检测机构(3)包括挡板(31)、蓄尘箱(32)、粉尘传感器(33)、拉板(34)、活性炭颗粒(35)。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述挡板(31)与桶体(1)内腔中部固定,所述挡板(31)的上部固定蓄尘箱(32),所述蓄尘箱(32)内腔上部固定粉尘传感器(33),所述拉板(34)与桶体(1)内腔上部固定,所述活性炭颗粒(35)填充在拉板(34)的中部。
5.根据权利要求3所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述蓄尘箱(32)下端的一侧与导风管(24)连通、上端的另一侧开设出风口(321)。
6.根据权利要求3所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述粉尘传感器(33)的负极与外部电源连接、负极通过数据处理器、保险丝与外部电源的负极连接。
7.根据权利要求3所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述拉板(34)包括矩形口(341)、金属网(342)、螺栓(343)、绳子(344)、把手(345)、矩形块(346);
所述矩形口(341)位于拉板(34)的中部,所述金属网(342)对矩形口(341)的两端覆盖,且金属网(342)通过螺栓(343)与拉板(34)固定,所述拉板(34)的一侧面固定绳子(344)、另一侧面固定把手(345)。
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的环境检测装置,其特征在于:所述矩形块(346)包括凹口(3461)、转杆(3462)、扭转弹簧(3463);
所述矩形块(346)一侧与桶体(1)内壁固定、另一侧开设凹口(3461),所述凹口(3461)内腔的中部设置转杆(3462),所述转杆(3462)通过轴承与凹口(3461)内壁固定,所述扭转弹簧(3463)与转杆(3462)两端套接,且扭转弹簧(3463)的两端分别与转杆(3462)和凹口(3461)的一侧固定,所述转杆(3462)的中部与绳子(344)固定。
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