申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2021-10-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113866047B

主分类号：G01N11/00

分类号：G01N11/00;G01N21/31;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2021.12.31#公开

摘要：本发明公开一种基于机器学习的粘滞系数光学测定装置及方法，装置包括宽带光源、样品试管、光谱分析仪、机器学习模块；本发明通过测定不同温度下样品对400‑1000nm波段的光谱吸收特性，引入机器学习方法，建立不同温度下蓖麻油的光谱吸收与标准粘滞系数的对应的最佳机器学习模型，进而利用机器学习模型可以实现粘滞系数的光学测定。方法具有非接触、响应快、无损伤、精度高等优点。

主权项：1.一种基于机器学习的粘滞系数光学测定装置，其特征在于，包括宽带光源、样品试管、光谱分析仪和机器学习模块，宽带光源发出的宽波段光通过单模光纤传导，并通过耦合透镜进入样品试管，光经过样品试管后输出，经耦合透镜进入光谱分析仪，光谱分析仪分析获得对应的光谱，将光谱输入到机器学习模块获得对应的粘滞系数及相关分析结果；所述宽带光源的光谱宽度根据具体测量物选择特定宽度，所述宽带光源的带宽为400-1000nm；所述样品试管包括保温液体、保温外壳、密封盖、通光孔和玻璃试管，玻璃试管外套设保温外壳，保温外壳两端固定密封盖，玻璃试管和保温外壳之间填充保温液体，密封盖中间设有通光孔，样品试管长度为10-30cm；采用所述粘滞系数光学测定装置测定粘滞系数的光学测定方法包括以下步骤：1根据具体测量物选择特定宽度的宽带光源，光源发出的光通过透镜耦合进被测样品，通过样品的出射光在经过透镜耦合进光谱仪；2通过光谱强度信号来测量出液体的吸光度，进而得到光谱数据；3将获得光谱数据输入到机器学习模型，根据先前建立的不同温度下样品的光谱吸收与标准粘滞系数的对应的最佳机器学习模型，进行粘滞系数的光学测定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于机器学习的粘滞系数光学测定装置及方法

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