[发明专利]一种基于网络数字化技术测定光气含量的系统及方法在审
| 申请号: | 202210292585.3 | 申请日: | 2022-03-23 |
| 公开(公告)号: | CN114724017A | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
| 发明(设计)人: | 徐志强;刘子茹;曹泽宇;肖志杰;谭诗轩;卢俊雅;徐媛;殷玥;刘念 | 申请(专利权)人: | 武汉工程大学 |
| 主分类号: | G06V10/94 | 分类号: | G06V10/94;G06V10/96;G06V10/30;G06V10/26;G06V10/56;G06V10/82;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/64 |
| 代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 尉保芳 |
| 地址: | 430000 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 网络 数字化 技术 测定 光气 含量 系统 方法 | ||
1.一种基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:
包括如下步骤,
S1、制备1,8-萘酰亚胺比率荧光探针;
S2、用所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针制备光气检测试纸;
S3、将负载有所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针的所述光气检测试纸与待测光气气体样本反应,得到光气反应试纸;
S4、拍摄所述光气反应试纸,得到预处理图像;
S5、通过移动网络和/或互联网将所述预处理图像发送至互联网云平台或互联网云服务器;
S6、在所述互联网云平台或所述互联网云服务器中采用计算机图像分析方法分析所述预处理图像,得到所述待测光气气体样本的光气含量数据;
S7、利用所述互联网云平台或所述互联网云服务器将所述光气含量数据与预设标准数据进行对比,得到结果信息;
S8、通过移动网络和/或互联网获取所述互联网云平台或所述互联网云服务器中的所述结果信息。
2.根据权利要求1所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:制备1,8-萘酰亚胺比率荧光探针的方法包括如下步骤,
S10、将N-正丁基-4-溴-1,8-萘酰亚胺和乙二胺均溶于2-甲氧基乙醇溶液,得到溶液A,其中,所述N-正丁基-4-溴-1,8-萘酰亚胺与所述乙二胺的摩尔比范围为1:4到1:6;
S11、将所述溶液A进行回流反应,得到溶液B;
S12、用乙酸乙酯萃取所述溶液B后,得到溶液C;
S13、用饱和食盐水洗涤所述溶液C,得到清洗后的所述溶液C;
S14、用无水硫酸钠干燥清洗后的所述溶液C后,得到晶体D;
S15、将所述晶体D用乙酸乙酯重结晶得到所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针。
3.根据权利要求1所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:用所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针制备光气检测试纸的方法包括如下步骤,
S20、将聚苯乙烯晶体和所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针加入二氯甲烷溶液中,并搅拌均匀后得到溶液E,其中,所述聚苯乙烯晶体与所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针的质量比范围为1000:1到1500:1;
S21、将滤纸放入所述溶液E中浸泡;
S22、将经过所述溶液E浸泡过的所述滤纸干燥后,得到所述光气检测试纸。
4.根据权利要求1所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:将负载有所述1,8-萘酰亚胺比率荧光探针的所述光气检测试纸与待测光气气体样本反应的方法包括将所述光气检测试纸置于所述待测光气气体样本中3-7分钟后,得到所述光气反应试纸。
5.根据权利要求1所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:拍摄所述光气反应试纸,得到预处理图像的方法具体为在365nm紫外灯照射下,利用具有拍摄功能的移动通信终端拍摄所述光气反应试纸,得到所述预处理图像。
6.根据权利要求1所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:通过移动网络和/或互联网将所述预处理图像发送至互联网云平台或互联网云服务器的方法包括如下步骤,
S40、使用中值滤波方法去除所述预处理图像中的椒盐噪声,得到去噪图像;
S41、将所述去噪图像进行自适应阀值分割,得到局部阈值图像;
S42、对所述局部阈值图像中的所有像素的颜色系统值进行统计分析,并将所述局部阈值图像中出现次数最多的六个颜色系统值分别以六个所述颜色系统值所对应的出现次数作为权值进行线性均值计算,得到所述局部阈值图像中的六个所述颜色系统值的加权平均颜色系统值;
S43、将具有拍摄功能的所述移动通信终端接入移动网络和/或互联网;
S44、利用所述移动通信终端向所述互联网云平台或所述互联网云服务器发送所述加权平均颜色系统值。
7.根据权利要求6所述的基于网络数字化技术测定光气含量的方法,其特征在于:所述计算机图像分析方法为将所述加权平均颜色系统值输入所述互联网云平台中或所述互联网云服务器中的BP神经网络模型。
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