申请/专利权人：广州普诺环境检测技术服务有限公司

申请日：2023-10-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117444960B

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16;G06V20/10;B25J11/00;G01N21/84

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明属于环保技术、智能智能控制机器人技术领域，提出了一种固体液体样品二噁英检测预处理的智能控制机器人，智能控制机器人的处理器中包括智能控制方法，通过智能控制机器人获取待测样品，对样品进行数据采集和预处理，获得待测图像，再根据待测图像计算靶信值并通过靶信值进行效用分析，形成分析结果，最后根据效用分析的分析结果进行吸附滤芯更替决策。通过对待测样品进行数据采集与分析来进行效能评价，能够高效地进行二嗯英预处理，使二嗯英的治理预处理及测试技术更严谨化和精细化。

主权项：1.一种固体液体样品二噁英检测预处理的智能控制机器人，其特征在于，所述智能控制机器人包括处理器和存储器，及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现智能控制机器人的智能控制方法的步骤，所述智能控制方法包括以下步骤:S100，智能控制机器人获取待测样品；S200，对样品进行数据采集和预处理，获得待测图像；S300，根据待测图像计算靶信值；S400，通过靶信值进行效用分析，形成分析结果；S500，根据效用分析的分析结果进行吸附滤芯更替决策；其中S100中，智能控制机器人通过机械臂抓取吸附滤芯中的二噁英吸附剂作为待测样品；在步骤S200中，对样品进行数据采集和预处理，获得待测图像的方法是：智能控制机器人包括标准光源和高光谱成像仪；通过标准光源提供标准光谱照明；将高光谱成像仪置于待测样品上方対待测样品进行高光谱图像采集，图像采集过程中采集的波长数量为K,图像的分辨率为M×N，所采集的图像数据作为原始数据；对原始数据进行预处理，采用滤波平滑处理原始数据的环境干扰和噪声误差，获得各个波长对应的待测图像，形成图像序列；在步骤S300中，根据待测图像计算靶信值的方法是：从图像序列中选择一个待测图像作为当前图像，计算当前图像中各个像素的靶信值，以待计算靶信值的像素作为当前像素，将当前像素的光普值记作Pn，在当前图像的所有像素的光普值构成的从小到大排列的序列中，当前像素的光普值排列的序号记作Rk,则当前像素的点阶性值FDG为：FDG＝Rk÷M×N；将当前图像中的各个光普值中的最大值与最小值分别记作Mx与Mn,则点量性值SDG为：SDG＝Pn－MnMx－Mn；获取图像序列的K个图像中与当前像素坐标相同的各个像素对应光普值并计算平均值记作O_EPn，计算简单回应比值O_EPB，O_EPB＝PnO_EPn；计算获得当前像素的靶信值TInf： ；其中exp·为自然常数e为底数的指数函数；在步骤S400中，通过靶信值进行效用分析，形成分析结果的方法是：对图像序列中任一个待测图像计算靶物效用值：将各个像素的靶信值构成的集合的上四分位数和中位数分别记作TInfFq和TInfMid；当一个像素的靶信值为该像素的八邻域中的最小值并且靶信值的数值小于TInfFq则将该像素标记为乏力点,乏力点的靶信值记作TInfBt；根据各个像素的光普值通过区域生长算法为各个乏力点获取对应的乏力生长区，将一个乏力点对应的乏力生长区中除该乏力点外的乏力点记作非本分乏力点；其中各个乏力生长区平均拥有非本分乏力点数量记作L；为各个乏力点分别获得对应的乏力生长区后，分别计算乏力生长区的第一乏力参考FLDI： ；其中ln·为自然常数e为底数的对数函数，RT_ZLw为乏力生长区中靶信值数值小于TInfFq的像素的数量与乏力生长区中像素的总量的比值；获得图像的靶物效用值TEIdx： ；其中j1为累加变量，er_pixel代表各个像素的靶信值的方差，UpRnd·为向上取整函数，以与一个像素点域跨距最小的UpRndL个乏力生长区作为该像素的乏力参照区，其中一个像素的点域跨距为一个像素与一个区域内各个像素的距离值构成的集合中的最大值，则DMFLDIj1为一个像素的第j1个乏力参照区的第一乏力参考与该像素与第j1个乏力参照区的点域跨距的比值。

全文数据：

权利要求：

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