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公开(公告)号：CN113979786B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111247943.0
申请日：2021-10-26
Applicant: 宜宾五粮液股份有限公司 , 四川轻化工大学
IPC: C04B41/89
Abstract: 本发明公开了一种石墨烯复合陶坛及其制备方法，其制备方法依次包括以下步骤：(1)将石墨烯和金属离子无机盐加水搅拌混合，得复合溶液；(2)在未施内釉的陶坛内表面涂刷步骤(1)所得复合溶液，干燥后涂刷黏土水溶液，反复交替涂刷；(3)在步骤(2)涂刷后的陶坛内壁喷涂釉水，在保护气氛中烧结，得石墨烯复合陶坛。本发明还包括上述方法制得的石墨烯复合陶坛。本发明所得石墨烯复合陶坛具有丰富的孔结构、吸附性能及催化活性，有效解决了现有技术中陶坛比表面积较小、吸附性能及陈化效果较差等问题，可应用于白酒陈化、食品发酵等领域。
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公开(公告)号：CN113979786A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111247943.0
申请日：2021-10-26
Applicant: 宜宾五粮液股份有限公司 , 四川轻化工大学
IPC: C04B41/89
Abstract: 本发明公开了一种石墨烯复合陶坛及其制备方法，其制备方法依次包括以下步骤：(1)将石墨烯和金属离子无机盐加水搅拌混合，得复合溶液；(2)在未施内釉的陶坛内表面涂刷步骤(1)所得复合溶液，干燥后涂刷黏土水溶液，反复交替涂刷；(3)在步骤(2)涂刷后的陶坛内壁喷涂釉水，在保护气氛中烧结，得石墨烯复合陶坛。本发明还包括上述方法制得的石墨烯复合陶坛。本发明所得石墨烯复合陶坛具有丰富的孔结构、吸附性能及催化活性，有效解决了现有技术中陶坛比表面积较小、吸附性能及陈化效果较差等问题，可应用于白酒陈化、食品发酵等领域。
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公开(公告)号：CN111892391A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010786501.2
申请日：2020-08-07
Applicant: 宜宾五粮液股份有限公司 , 四川轻化工大学
IPC: C04B35/14 , C04B35/622 , C12H1/22
Abstract: 本发明公开了一种促进白酒老熟的陶坛及其制作和使用方法，该陶坛由基体组分和添加剂经球磨混合后烧结制得，其中，基体组分包括：钾长石25-30wt％，高岭土20-28wt％，石英30-38wt％，膨润土3-8wt％；添加剂包括：氧化铁红8-10wt％，氧化锌1-3wt％，硫酸锰0.5-2wt％，聚乙烯醇0.5-5wt％，煤粉1-5wt％，碳酸钙2-5wt％。本发明的陶坛能够大幅缩短白酒老熟时间，降低酒损，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN117288692B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311571911.5
申请日：2023-11-23
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N31/16 , G06V10/25 , G06V10/766
Abstract: 本发明提供了一种酿酒粮食中单宁含量的检测方法。采用高光谱成像技术对酿酒粮食中单宁含量进行快速检测，将待测样本的光谱数据输入到最佳检测模型中，获得单宁含量预测值，并根据射流色度带原理生成相应指标含量的可视化云图，实现对粮食颗粒中单宁含量分布的可视化检测。本发明通过采用去趋势化对光谱进行预处理，可以有效去除传感器获取数据时产生的偏移，将数据分析集中在波动上；IVSO与VIP相结合的算法来提取特征波长，能有效减少重要变量丢失的风险，高效去除冗余信息，提高模型运算速度；采用多粒度级联森林模型来预测酿酒粮食中单宁的含量，该模型自适应能力强，预测准确度高。为固态智能酿造提供了一种新的技术途径。
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公开(公告)号：CN115586159B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202211379961.9
申请日：2022-11-04
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G01N21/3577
Abstract: 本发明提供一种基于中红外光谱检测技术的白酒陈化缔合程度评定方法，并实现白酒缔合程度的快速检测，属于白酒贮存缔合程度检测领域，所述方法包括：配置不同贮存时间以及不同温度处理的样品；通过傅立叶红外光谱系统获取样本光谱数据；选取羟基的波段(4000cm‑1～2600cm‑1)；归一化处理，消除取样量不同导致的差异；通过多峰拟合处理不同贮存时间的样品，对缔合程度进行分级；根据分级对所有光谱数据定义标签，制作数据集；对光谱数据进行不同方式的预处理；通过不同的模型进行训练和预测，对比不同组合的效果，为实现白酒缔合程度快速检测提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117405606A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311175881.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 四川轻化工大学
Abstract: 本公开涉及一种高粱表面农药残留含量检测方法、装置及电子设备，包括：对高光谱图像进行黑白校正得到校正高光谱图像；对校正高光谱图像进行光谱提取，获取高粱籽光谱数据；剔除高粱籽光谱数据中的异常值，对剔除异常值后的高粱籽光谱数据进行预处理得到待用光谱数据；以农药残留含量标签、待用光谱数据为输入，将农药残留含量标签和待用光谱数据分为校准集和预测集，提取待用光谱数据的特征波长得到特征光谱数据；以农药残留含量标签、特征光谱数据为输入，将农药残留含量标签和特征光谱数据分为校准集和预测集，选择集成学习算法作为含量检测模型，以校准集为校准参考对预测集进行农药残留含量预测，得到农药残留含量检测结果。
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公开(公告)号：CN118334649B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410758270.2
申请日：2024-06-13
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质，属于藕粉检测技术领域。该方法采用高光谱成像技术对纯藕粉中掺入的其他淀粉进行快速检测，将纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本的光谱数据输入到分类模型中进行训练，获得最佳分类模型，然后将掺假样本的光谱数据输入到最佳分类模型中进行识别，得到掺假样本的每个像素点所属淀粉类别，对不同类别的像素点赋予不同的颜色，根据每个像素点的坐标信息在伪彩色图像中呈现出来，从而实现对掺假样本的可视化检测。本发明采用通道注意力模块进行特征波长的选择，在保证模型效果的同时最大限度的降低了模型的复杂度，缩短了模型的运行时间，节省了计算资源；采用卷积神经网络模型提高了识别精确度。
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公开(公告)号：CN118333942A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410335811.0
申请日：2024-03-22
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质。该检测方法包括：获取结直肠息肉图像数据集，并裁剪掉无关信息，对数据集进行标注；使用K‑Means++聚类算法获取数据集中特征图的先验框，使用数据增强技术以提高检测的效率和准确性；对YOLOv7目标检测算法进行改进，将其中的耦合检测头替换为具有隐式知识的高效解耦头，充分利用隐含信息并防止分类和回归任务之间相互干扰；加入全局注意力机制，提升从主干网络的浅层特征图中提取通道和空间信息的能力；对SPPCSPC模块进行优化，减少模型参数和提高收敛速度；最后对改进模型进行训练和测试，得到息肉检测模型，提高了计算机辅助诊断的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115661813A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211314162.3
申请日：2022-10-25
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06V10/771 , G06V10/74 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱成像技术的多粮混杂碎颗粒快速分类检测方法，属于固态酿造中配料拌合均匀度检测技术领域，所述方法包括：制作样本，确定各样本数量；通过高光谱成像系统获取样本光谱数据和图像信息；利用MSC对光谱数据进行预处理；采用DBSCAN‑MD剔除异常值；使用IVSO‑CARS筛选出具有代表性的特征波长；通过不同的训练函数训练模型，得出最佳分类模型；将待测样本的高光谱全波长数据代入到训练好的最佳模型中，得到样本分类结果；对混杂样本进行分类结果可视化验证，实现在线检测。
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公开(公告)号：CN118334649A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410758270.2
申请日：2024-06-13
Applicant: 四川轻化工大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种鉴别藕粉掺假的方法、系统和存储介质，属于藕粉检测技术领域。该方法采用高光谱成像技术对纯藕粉中掺入的其他淀粉进行快速检测，将纯藕粉样本和掺入的其他淀粉样本的光谱数据输入到分类模型中进行训练，获得最佳分类模型，然后将掺假样本的光谱数据输入到最佳分类模型中进行识别，得到掺假样本的每个像素点所属淀粉类别，对不同类别的像素点赋予不同的颜色，根据每个像素点的坐标信息在伪彩色图像中呈现出来，从而实现对掺假样本的可视化检测。本发明采用通道注意力模块进行特征波长的选择，在保证模型效果的同时最大限度的降低了模型的复杂度，缩短了模型的运行时间，节省了计算资源；采用卷积神经网络模型提高了识别精确度。
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