基于同色油墨红外光谱的卷烟包装纸真伪鉴别模型

目的:利用卷烟包装上同色油墨的红外光谱差异快速区分卷烟包装纸真伪。方法:分别收集了云烟、玉溪和红塔山3个品牌的真假卷烟包装纸共116个,使用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)衰减全反射(ATR)采集附件采集样品中红色油墨的红外光谱图。对光谱进行二阶导处理后,以光谱范围为3 200~2 700,1 800~1 580,801~720 cm1,56个真品为模型集合,每品牌各20个赝品验证准确性。分别按照品牌区分和不分品牌区分,使用马氏距离判别建立卷烟包装纸真伪鉴别模型。结果:建立了真假卷烟包装纸定性鉴别模型,对云烟、玉溪和红塔山3个品牌的预测准确率为100%,混合模型对随机样品的预测准确率也达到100%。结论:该组模型将同色油墨作为总体样本,预测准确率可达100%,并能大大提高筛查真假卷烟包装纸的工作效率。     

基于视觉词袋模型提取胶痕特征的卷烟真伪鉴别

目的 为快速准确地鉴别多品牌卷烟真伪,提出一种基于视觉词袋模型提取烟盒胶痕图像特征的鉴别方法。方法 首先,利用自主设计的多光源胶痕采集装置获取烟盒内部的胶痕图像,通过图像处理技术去除原始图像的部分背景后得到胶痕图像样本;然后,从胶痕图像样本中提取尺度不变特征转换（SIFT）特征,并用K-Means算法对特征聚类生成视觉词典;再依据视觉词典的视觉单词直方图特征集对胶痕图像进行训练分类,从而达到鉴别卷烟真伪的目的。结果 以10种真品包装机型生产的烟盒胶痕图像以及假冒烟盒胶痕图像为对象,烟盒样品涉及64个卷烟品牌,对360张胶痕图像分类测试,得到真伪识别率为97.22%,每个样本平均鉴别时间为0.05s。结论 提出的方法采集胶痕图像简便、真伪鉴别效率和准确率高,并适用于多种卷烟品牌。为提高真伪卷烟鉴别效率、准确率和通用性提供了技术支持。     

唐家寨特大桥基础岩石爆破施工技术

详细介绍了内昆引入线唐家寨特大桥34号桥台基础采用深孔光面爆破施工技术。     

微小型UUV无刷直流电机驱动控制系统

无刷直流电机(BLDCM)具有高功率密度、高效节能、高可控性、低噪声等优点,尤其适用于对占用空间有着严格限制的应用场合。针对微小型无人潜航器(UUV)内部空间狭小问题,对其电力驱动系统硬件方面进行小型化设计,在满足功率要求的前提下合理运用集成功能芯片对电路功能模块所占用空间的压缩,实现系统中控制电路、驱动电路的小型化设计。经功率试验验证,在微小型UUV内部空间限制条件下,所设计的电机驱动控制系统在速度控制精度、带载驱动性能方面均满足了微小型UUV对电动力的性能需求。     

基于改进深度学习模型IRCNN的卷烟真伪鉴别

针对常用的卷烟包装图像真伪鉴别,目前深度学习方法需要较高的设备成本与较长的训练时间。本文提出了一种基于Inception和ResNet卷积神经网络结合的卷烟包装图像真伪鉴别模型IRCNN(Inception-ResNet Convolutional Neural Network)。利用Inception网络并行结构自动学习并提取卷烟包装图像的不同尺度特征,同时在线路中加入三维卷积核,有效地增强不同线路之间的信息交互。利用残差结构减少由于网络加深导致的模型退化。实验结果表明,与其他深度学习方法相比较,本文提出的方法不仅减少算法设备成本和训练时间,而且准确率可达到99.88%。因此,通过采用多线路Inception和残差网络相结合的IRCNN模型,可以有效地提高卷烟真伪鉴别效率和精度,为将来实际应用提供技术支持。     

气相色谱—串联质谱法测定卷烟主流烟气中苯并[a]芘及其同分异构体含量

应用气相色谱—串联质谱技术(GC-MS/MS)建立一种测定卷烟主流烟气中苯并[a]芘及其同分异构体苯并[b]荧蒽(B[b]F)、苯并[k]荧蒽(B[k]F)、苯并[j]荧蒽(B[j]F)、苯并[j]醋蒽烯(B[j]A)、苯并[e]醋蒽烯(B[e]A)、苯并[e]芘(B[e]P)、苝(PER)含量的方法,并以内标法定量。结果表明,目标物的检出限、定量限分别为0.056 6~0.181 7,0.188 6~0.605 5 ng/支,线性相关系数达0.998以上;日内重复性和日间重现性分别为1.91%~3.97%,2.54%~4.46%;3种不同添加浓度下,加标回收率为92.60%~107.60%。表明试验方法操作简便、重复性好、受环境和人为因素干扰较小,可作为一种卷烟主流烟气中苯并[a]芘及其同分异构体含量的快速检测方法加以推广。     

胶基型嚼烟中19种多环芳烃的气相色谱—串联质谱技术法测定

建立了一种应用气相色谱—串联质谱技术(GC-MS/MS)测定胶基型嚼烟中19种多环芳烃含量的方法,内标法定量,分别对样品预处理方式和串联质谱检测条件进行了优化。结果表明:①在优化的试验条件下,19种多环芳烃的检出限、定量限分别可达0.04～0.14,0.14～0.46ng/mL,线性相关系数达0.998以上;②高、中、低3个加标浓度样品回收率范围为92.26%～109.46%;③方法的日内精密度和日间精密度分别为0.77%～3.85%,1.57%～4.86%,均小于5.00%(n=6)。该方法灵敏度高、线性关系好,是胶基型嚼烟质量控制监控的有效手段之一。