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公开(公告)号：CN115265638A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210608093.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明涉及传感器制作技术领域，具体地说，涉及一种微小型海水多参数传感器及制作方法。包括传感器主体，传感器主体的防水密封外壳内规则封装有由两个Pt电极、一个参比电极及一个pH电极组成的电极组、温度传感器、检测电路、通讯模块和供电系统，其中，传感器主体的电极部位外侧可拆卸连接有网格状的保护罩。本发明设计的传感器中，应用新型电极材料，结合微电子电路，可以监测多种参数，具有成本低、功耗低、模块化易扩展的特点；其电极制作方法中，以钛金属丝为基体，采用高温热分解的方式，制备了复合金属氧化物pH敏感电极材料，该电极具有制备过程简单、成本低、易加工的优点，可以很好地应用于微小型海水多参数传感器中。
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公开(公告)号：CN112669378A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011430463.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，涉及一种快速检测海水水下图像角点的方法，该方法包括以下步骤：把图像转换为灰度图像，并归一化像素值范围为0‑255，计算图像的宽度和高度；遍历图像的宽度和高度，计算该范围内水平梯度和垂直梯度；计算该范围内每个像素点的水平梯度平方和垂直梯度平方，以及水平梯度与垂直梯度乘积；计算该范围内每个像素点两个方向梯度的加权乘积；计算该范围内每个像素点的角点数据值R；如果该像素点的角点数据值R大于阈值T，判定该像素点为角点，记录该像素点所在位置。本发明提供的快速检测海水水下图像角点的方法，不受累积时间的限制，也不受海洋环境干扰的限制，能够快速测量海水水下图像的角点的位置，以达到快速找到水下图像分析的特征点和提高查找准确度的目的。
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公开(公告)号：CN111735399A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010453278.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明属于水质监测领域，涉及一种油膜厚度测量装置及方法。该装置包括：激发光源系统、光路探测系统和数据采集处理系统组成；所述的激发光源系统固定于海面上方，垂直照射海面，用于激发油膜发射荧光；所述管路探测系统固定于海面上方的旋转位移台上，用于探测所述油膜的荧光信号，并将荧光光斑数据传输至数据采集处理系统；所述数据采集处理系统用于接收荧光光斑数据，并进行处理计算，得到海面油膜厚度。本发明与现有技术相比，有益效果是：利用荧光成像的原理，通过测量油膜上下表面激光光斑在CCD探测器上的成像位置，利用三角函数和几何关系计算出上、下表面之间的距离即为油膜的厚度，计算公式简单、油膜厚度范围大，误差小，准确度高；装置原理、结构简单，成本低，使用操作简单，自动化程度高。
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公开(公告)号：CN119394983A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411433461.8
申请日：2024-10-14
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 , 崂山国家实验室
Abstract: 本发明公开了一种藻类叶绿素荧光动力学测量装置，属于水质检测技术领域，包括进样系统、激发藻类产生荧光的光源系统、生成参比光的参比光路、将荧光和参比光转换成电信号的光学检测系统以及根据电信号生成测量数据和参比数据的信号处理单元。所述信号处理单元根据测量数据生成荧光动力学曲线数据Er(n)，并对参比数据进行离散傅里叶变换、低通滤波、傅里叶逆变换后，生成去除光源波动的稳定参比数据fR(n)，然后计算出优化后的荧光动力学曲线数据ER(n)=Er(n)/fR(n)。本发明能够解决因长期使用后光源衰减所导致的荧光激发效率变化的难题，使得优化后的荧光动力学曲线不受光源波动以及光源衰减的影响。
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公开(公告)号：CN118549367B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410976960.5
申请日：2024-07-22
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 , 崂山国家实验室
IPC: G01N21/31 , G01N21/01 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及海水水质分析领域，尤其涉及基于改进最小二乘法的海水硝酸盐浓度测量方法，包括：步骤1：配置溶液样品，得到样品的吸光度差值数列；步骤2：对吸光度差值数列预处理，构建吸光度差值矩阵；步骤3：提取矩阵中权重最高的特征波长对应的样本组成#imgabs0#矩阵，分离特征变量和目标变量；步骤4:将硝酸盐光谱调整因子加入最小二乘法模型中，得到改进后的代价函数，对代价函数训练，选取光谱调整因子γ;步骤5:划分训练集、测试集，将γ代入代价函数中进行训练，并对训练结果评估，保存训练后的模型，将光谱数据导入即可得到海水硝酸盐的浓度。本发明提出的技术方案，有效应对了光谱重叠干扰、非高斯噪声、高维数据和多重共线性等挑战。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118518630B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410961474.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 , 崂山国家实验室
Abstract: 本发明属于甲烷监测领域，具体涉及一种提高TDLAS海水甲烷检测精度的方法及系统，该创新的小波阈值法能够在保持信号高频细节的同时，有效去除噪声，提高了信噪比，避免了伪影和毛刺的产生。此外，改进的小波阈值法计算效率高，能够满足实时在线监测的需求。通过这种创新的阈值处理方法，本发明显著提高了甲烷检测信号的降噪效果，确保了检测的精度和信号的稳定性，为高精度、实时在线监测海洋环境中的甲烷浓度提供了可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN118503808B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410961359.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 , 崂山国家实验室
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，公开了一种海洋传感器监测数据漂移检测方法，包括如下步骤：采用S‑TWIMA方法平滑海洋传感器原始监测数据，得到平滑后的数据；采用CEEMDAN方法分解平滑后的数据，获取分解后的所有分解项，所述分解项包括IMF项和残差项；通过TimesNet对分解后的所有分解项进行特征提取，并将提取的特征映射到一个固定维度的特征向量中，利用K‑means聚类算法对所述特征向量进行漂移现象的分类，最后采用改进的ADF检验方法检测漂移现象，并标记漂移时间。本发明所公开的方法能够在一定程度上简化漂移检测流程，提升前期处理数据的速度响应和漂移的检测精度。
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公开(公告)号：CN118556631A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410765276.2
申请日：2024-06-14
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
Abstract: 本申请属于扇贝行为规律技术领域，具体公开了一种扇贝行为规律的分析方法、系统、介质及设备，本方法基于扇贝双壳张合运动的位移监测数据，提出利用张合速率指标量化扇贝单次张合行为，并设置不同速率梯度，对扇贝张合行为进行划分归类，通过梯度化与加权处理后获得扇贝张合行为活跃度指标，该指标表征扇贝在某时间段内双壳张合运动的活跃程度，可用于分析某时间周期内的扇贝张合行为节律特点，反映扇贝行为规律。本发明针对长期监测后贝类行为数据量庞大、个体行为差异等问题，提出了一种高效、可量化的水生动物行为学分析方法，该方法可应用于扇贝行为学规律解析，为水生动物行为学研究提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118133143A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410294847.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
IPC: G06F18/2411 , G06F16/29 , G06Q10/063 , G06F17/10 , G06F17/16 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及海洋环境监测技术领域，尤其是涉及一种海洋浮游植物光合作用活性检测算法，所述方法包括如下步骤：采集海洋浮游植物所在检测海域的基础海洋环境信息和实际光合活性；根据基础海洋环境信息确定用于评价海洋植物光合活性的综合评价指标；依据综合评价指标和实际光合活性构建光合活性评价模型，进而使用光合活性评价模型获取海洋浮游植物的粗估光合活性；构建光合活性评价验证模型来验证粗估光合活性的光合活性等级，最终确定准确光合活性。本算法通过获取综合评价指标来减小数据之间的相互影响，减少后续的数据处理量，最后利用光合活性的评价模型和评价验证模型实现对光合活性的快速准确检测，提高了光合活性检测的自动化和智能化程度。
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公开(公告)号：CN117894383A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311771219.7
申请日：2023-12-21
Applicant: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
IPC: G16C20/20 , G01N21/31 , G16C20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于构建卷积核的卷积神经网络水质参数测量方法，包括以下步骤：配制多份不同浓度的目标物质水溶液；构建目标物质的光谱卷积核；配制多份不同浓度的干扰物质水溶液；构建干扰物质的光谱卷积核；计算卷积值；利用各个卷积值对光谱数据进行训练，建立水质参数预测模型并获得待测水样中的目标水质参数。本发明采用构建卷积核的方法实现卷积神经网络预测水质参数模型，显著改善传统卷积神经网络模型中样本需求量高、训练难度大等难题，可实现光谱法水质分析仪器的快速建模与标定；本方法在建模过程中不仅分析了目标物质的光谱，同时也考虑了水样中干扰物的光谱，可有效提升光谱法水质析仪器的抗干扰能力与环境适应性。
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