CN107421991A - 一种农药残留及气体检测方法、检测系统 - Google Patents
一种农药残留及气体检测方法、检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107421991A CN107421991A CN201710443110.9A CN201710443110A CN107421991A CN 107421991 A CN107421991 A CN 107421991A CN 201710443110 A CN201710443110 A CN 201710443110A CN 107421991 A CN107421991 A CN 107421991A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gas
- mathematical model
- testing result
- electric signal
- under test
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 title claims abstract description 42
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 145
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 135
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 332
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 32
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 16
- 230000000505 pernicious effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 6
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 2
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 33
- 239000000463 material Substances 0.000 description 15
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical group N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 239000003905 agrochemical Substances 0.000 description 8
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 8
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 6
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 5
- 241001466460 Alveolata Species 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 3
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 3
- 241000219112 Cucumis Species 0.000 description 2
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 description 2
- 241000219122 Cucurbita Species 0.000 description 2
- 235000009852 Cucurbita pepo Nutrition 0.000 description 2
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 2
- 235000012055 fruits and vegetables Nutrition 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 2
- 239000002917 insecticide Substances 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N methanone Chemical group O=[14CH2] WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- XGWIJUOSCAQSSV-XHDPSFHLSA-N (S,S)-hexythiazox Chemical compound S([C@H]([C@@H]1C)C=2C=CC(Cl)=CC=2)C(=O)N1C(=O)NC1CCCCC1 XGWIJUOSCAQSSV-XHDPSFHLSA-N 0.000 description 1
- QNBTYORWCCMPQP-JXAWBTAJSA-N (Z)-dimethomorph Chemical compound C1=C(OC)C(OC)=CC=C1C(\C=1C=CC(Cl)=CC=1)=C/C(=O)N1CCOCC1 QNBTYORWCCMPQP-JXAWBTAJSA-N 0.000 description 1
- 239000005761 Dimethomorph Substances 0.000 description 1
- 239000005661 Hexythiazox Substances 0.000 description 1
- 239000003242 anti bacterial agent Substances 0.000 description 1
- 230000000844 anti-bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 229940088710 antibiotic agent Drugs 0.000 description 1
- 239000003899 bactericide agent Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 150000003467 sulfuric acid derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种农药残留及气体检测方法、检测系统，检测方法包括：监测至少一种待测气体的电信号；将电信号分别转换为各自的数字模型；将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；根据匹配结果，获取待测气体的检测结果。检测系统包括：气敏元件，用于监测当前环境中至少一种待测气体的电信号；电信号数字转换模块，将电信号分别转换为各自的数字模型；处理器，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；根据匹配结果，获取待测气体的检测结果。上述的检测方法及检测系统可以同时检测多种未知气体，通过将电信号转换为数字模型可提升检测结果的准确率，同时提高检测速率。
Description
技术领域
本发明涉及的是气体检测技术，具体涉及一种农药残留及气体检测方法、检测系统。
背景技术
随着工业化的发展，有害气体或者蔬菜水果上的有害农药残留已经成为我们在生产和生活中不得不面对的问题。
“以人为本”的观念需要我们随时随地关心健康、安全和环保，为此，针对各类有害气体的检测选择合适的气体检测仪或者检测方法成为当前研究的热点。
当前，针对石油化工或危险品处理企业的气体检测仪包括：多个有害气体传感器，每一有害气体传感器检测一种有害气体，通过该气体检测仪的主板上CPU获取某一种有害气体传感器的检测信号，确定有害气体的成分和浓度。
上述气体检测仪的气体检测方法只能检测特定传感器对应的气体，检测结果单一，且不方便携带使用，在实际应用中检测结果容易受干扰结果不准确。
发明内容
为解决现有技术中的问题，本发明提供一种农药残留及气体检测方法、检测系统，该方法可以同时检测多种未知气体，通过将电信号转换为数字模型可提升检测结果的准确率，同时提高检测速率。
第一方面，本发明提供一种农药残留及气体检测方法，包括：
监测至少一种待测气体的电信号；所述待测气体为与待测物体上农药残留的各种气体，或者，待测气体为待检测物体产生的气体；
将电信号分别转换为各自的数字模型；
将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；
根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
可选地，所述方法还包括：
显示所述检测结果；所述检测结果包括：待测气体的名称，和/或，待测气体的浓度范围。
可选地，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配之前，所述方法还包括：
针对每一种目标气体，获取预定空间中该目标气体在多个浓度区间的数字模型；
将所有目标气体在每一个浓度区间的数字模型组成数字模型库；
所述数字模型库中每一数字模型关联的信息包括：气体名称及目标气体所在的浓度范围。
可选地，监测至少一种待测气体的电信号，包括：
设置在客户端中的一个气体检测单元监测当前环境中多个待测气体的电信号。
可选地，将接收的电信号分别转换为各自的数字模型，包括：
所述客户端将获取的每一个电信号转换为该电信号对应的数字模型，以及将转换后的属于待测气体的所有待分析的数字模型发送服务器。
可选地，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果，包括：
服务器接收客户端发送的待分析的数字模型；
针对每一个待分析的数字模型，计算该数字模型与每一个目标气体的数字模型的匹配度；
选择超过第一预设阈值的匹配度，将选择的匹配度中最大匹配度对应的目标气体的数字模型作为匹配结果。
可选地，根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果，包括：
所述服务器根据匹配结果中的数字模型，确定该数字模型关联的气体名称及浓度范围；
将确定的气体名称及浓度范围作为检测结果。
可选地，所述方法还包括：
所述服务器将所述检测结果发送所述客户端；所述客户端显示所述检测结果；
或者，所述服务器根据第二预设阈值筛选所述检测结果，将筛选后的检测结果发送所述客户端，所述客户端显示所述检测结果；
或者，所述服务器显示所述检测结果；
或者，所述服务器根据第二预设阈值筛选所述检测结果，并显示筛选后的检测结果；
或者，所述检测结果中的气体包括有害气体时，显示检测结果时发出提示有害气体的提示信息；
或者，所述检测结果中的气体在当前浓度范围内对人体有害时，显示检测结果时发出提示有害气体的提示信息。
第二方面，本发明还提供一种农药残留及气体检测系统，包括：
气敏元件，用于监测当前环境中至少一种待测气体的电信号；所述待测气体为与待测物体上农药残留的各种气体，或者，待测气体为待检测物体产生的气体；
电信号数字转换模块，将电信号分别转换为各自的数字模型；
处理器，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；
根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
可选地，所述气敏元件为能够检测多种气体的电信号的气敏传感器；
或者，所述气敏元件为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号；
或者，所述气敏元件为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，所有的子气敏传感器组成圆环状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成蜂窝状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成长条状的阵列式结构，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号。
本发明具有的有益效果如下：
农药残留及气体检测方法通过获取目标气体的电信号，进而将电信号转换为数字模型，以便匹配数字模型库中的数字模型，获取检测结果，由此可方便携带，实时检测，检测结果的准确性高，提升用户使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例的农药残留及气体检测方法的流程示意图；
图2至图4分别为本发明实施例的农药残留及气体检测方法的信令图；
图5、图6和图8分别为本发明实施例的农药残留及气体检测系统的结构示意图；
图7和图9分别为本发明实施例的便携式电子设备的结构示意图；
图10为本发明实施例示出的数字波的示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。本文各电子元件所使用的术语“连接”均指的是的“电连接”。
由于任何一种物质均有气体成分，可距离待检测物质某一范围，可监测到该物质的气体成分，或者该物质中含有的各种其他物质成分。为此，本发明实施例的农药残留及气体检测方法可适用于任何一种物质的气体成分检测。当前各种蔬菜、水果上可能存在农药残留，使用本发明实施例提供的农药残留及气体检测方法可以距离待检测蔬菜预设范围时，检测该蔬菜上是否有农药中的各种成分，进而判定该蔬菜中的农药残留。
方法实施例
图1示出了本发明实施例一的农药残留及气体检测方法，本实施例的方法包括：
101、监测至少一种待测气体的电信号。
本实施例的待测气体可为待检测物质预设范围内产生的各种农药气体，或者待检测物质预设范围内产生的自身的气体。举例来说，若待测气体为农药残留的气体，则检测待测蔬菜时，可距离待测蔬菜10cm/15cm内，监测各种农药残留的气体的电信号。
本实施例中，可采用具有气敏元件的设备监测待测气体的电信号。本实施例的气敏元件可为单个的体积非常小的气敏传感器，也可以是多个子气敏传感器组合形成的阵列式气敏元件。该阵列式气敏元件为圆环状结构，或者蜂窝状结构，或者长条状结构。本实施例中的气敏元件的体积小指的是可集成在便携式电子设备中，且能够检测待测气体小体积的元件。
进一步需要说明的是，在实际应用中，设定气敏元件为阵列式结构/蜂窝状结构/长条状结构，其实质是能够测量更多的待测气体，以及获取待测气体更准的电信号。例如，对于每一个子气敏传感器可以设定测量N种气体，则集成有M个子气敏传感器的气敏元件可以测量N*M种气体，可应用中各种场景中，扩大使用范围。N、M取正整数。
在具体使用中，用户还可以设定选择启动哪些子气敏传感器进行检测，以便可在特定场景检测特定的气体。例如，在显示屏中的设置选项对应的界面根据需要选择关闭第n号子气敏传感器，或者开启第x号子气敏传感器等，方便用户设定，且方便实时检测。
102、将电信号分别转换为各自的数字模型。
举例来说，本实施例了中可采用A/D转换器将电信号转换为数字模型。本实施例中，数字模型可为对应电信号的数字波(即为一个时间区间段的数字波)。如下步骤103中的每种已知气体可以建立不同浓度的数字模型，根据有害气体浓度对人体或环境的影响浓度值建立数字模型。
本实施例中A/D转换器可连接上述所有的气敏元件。在其他实施例中，上述的A/D转换器还可为多个，例如在气敏元件为子气敏传感器组成的阵列式结构/蜂窝状结构/长条状结构时，每一子气敏传感器可对应连接一个A/D转换器，由此，可较好的将测量的电信号转换为数字模型，且信号质量较高，同时避免其他干扰信号。
另外，本实施例中还可采用处理器将电信号转换为数字模型，该数字模型可为方便后续进行比较的一种理论模型，本实施例不对其进行限定。
本实施例中的数字模型还可为一种数字信号组成的模型结构，将电信号转换为数字模型的过程中，可以将电信号的噪音去除过滤，进而转换为数字模型。
103、将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果。
需要说明的是，本实施例中，预先建立的多个目标气体的多个数字模型均是在预定空间中建立的。该处的预定空间可理解为建立数字模型的过程中干扰比较少，以保证后续对待测气体检测匹配之后的检测结果的准确性。举例来说，预定空间可为无其他杂质气体的空间，或者所有其他杂质气体的浓度均在预定值下的不对待测目标气体的数字模型有影响的空间。
在实际应用中，该预先建立的多个目标气体的多个数字模型可预先存储数字模型库中。
数字模型库中存储有每一种目标气体在多个浓度区间的数字模型，以及每一数字模型的关联信息。
举例来说，数字模型库中每一数字模型关联的信息包括：气体名称及目标气体所在的浓度范围。
在其他实施例中，上述每一数字模型的关联信息还可为其他能够辨识气体的信息，本实施例不对其进行限定。
104、根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
例如，确定出匹配的目标气体的数字模型之后，可根据匹配的数字模型的关联信息如气体名称、该数字模型对应的浓度区间等作为当前待测气体的检测结果。
在实际应用中，对蔬菜、瓜果进行农药残留检测时，可将气体检测仪距离待检测物体预设距离/预设范围，进而获取待检测物体中的各种气体，以便采用上述步骤101至步骤104的方式分析每一种未知气体的名称和浓度信息，进而确定待检测物体如蔬菜、瓜果等是否有农药残留。
另外，本实施例的方法还可对化工企业的操作环境内的气体进行检测，例如可将气体检测仪安装在便携式的电子设备中，以随操作人员进入各种环境，对环境中的各种气体进行检测，获取检测结果。
特别地，上述检测方法的检测结果准确性高，能够快速响应结果，进而可推广在各种场合进行气体检测。
上述步骤103和步骤104可由处理器实现，该处理器可连接前述的每一个A/D转换器。或者，该处理器可直接连接气敏元件，实现获取最后的检测结果。
另外，在步骤103中，预先建立多个目标气体的数字模型可为根据应用场景建立与该应用场景匹配的多个目标气体的数字模型，例如在对瓜果蔬菜进行农药残留检测的场景时，可将市面上已知农药成分的各种气体在各个浓度区间的数字模型均建立。或者，在对化工企业进行有害气体检测的场景时，可将化工企业所关联的所有有害气体在各个浓度区间的数字模型预先建立。
在具体实现过程中，上述图1所示的方法还包括下述的步骤105：
105、显示所述检测结果；所述检测结果包括：待测气体的名称、和/或，待测气体的浓度范围。
需要说明的是，由于人们对各种化学物质的名称比较陌生，为此，本实施例中可在显示检测结果的同时对每一种气体进行解释说明，该解释说明也可在显示屏中显示。
例如，对瓜果蔬菜进行农药残留的检测之后，显示检测结果时，对检测出来的各种物质的毒害性进行说明。显示名称：阿维.杀虫单，浓度在0.03-0.2％之间，属于杀虫剂，对人体有害；显示名称：噻螨酮，浓度在0.02-0.1％之间，属于杀虫剂，该浓度范围内对人体无害；显示名称：烯酰吗啉，浓度在0.01-0.08％，属于杀菌剂，对人体无害等等。
本实施例的方法可应用在任何环境的气体检测中，其检测方便，且检测准确性高。
在本实施例中，上述步骤101中的电信号可为信号波的方式体现的电信号，不同待测气体的信号波的波形可不同，进而本实施例中可依据不同形状的电信号波转换为数字模型。
由于电信号中存在噪声，在转换为数字模型之后，可消除噪声，进而获取的匹配结果比较准确。
可选地，在实际应用中，在上述步骤105之后，上述图1所示的方法还可将上述检测结果进行存储，以便用户调用查看或者进行后续分析等，或者后续技术人员汇总各类检测结果对当前市场或者当前环境进行整体测评。
需要说明的是，在执行上述步骤101之前，上述图1所示的方法还可包括下述的图中未示出的步骤100：
100、针对每一种目标气体，获取预定空间中该目标气体在多个浓度区间的数字模型；将所有目标气体在每一个浓度区间的数字模型组成数字模型库；
本实施例中，数字模型库中每一数字模型关联的信息包括：气体名称及目标气体所在的浓度范围。
在实际应用中，可定期更新数字模型库，例如上述方法应用于农业残留检测时，可根据农药厂商制备的市面上所有的农药成分建立数字模型库，在每推出一种新成分的农药后，可实时更新数字模型库，或者依据其他方式定期/周期性更新数字模型库。
本实施例的方法可以方便且快速的识别各种物质中的成份，在农药残留检测上更准确，且应用广泛。
图2示出了本发明实施例二的农药残留及气体检测方法，本实施例的方法包括：
201、设置在客户端中的一个气体检测单元监测当前环境中多个待测气体的电信号。
本实施例中的气体检测单元可为当前市场上的半导体气敏传感器。
气体检测单元可将气体种类及其与浓度有关的信息转换成电信号，根据这些电信号的强弱就可以获得与待测气体在环境中的存在情况有关的信息。
在具体应用中，气体检测单元可为能够检测多种气体的电信号的气敏传感器；
或者，气体检测单元为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号；
或者，气体检测单元为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，所有的子气敏传感器组成圆环状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成的蜂窝状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成长条状的阵列式结构，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号。
本实施例中实现的是对环境中或者农药残留对应的未知气体的检测。在应用中，可根据实际需要，将客户端放置待检测物质预设距离以便实现对待检测物质所产生的各种气体的监测。
202、客户端的转换单元可将接收的每一种电信号分别转换为数字模型。
这里的转换单元可为电信号数字转换模块，本实施例不对其进行限定。
如图10所示，图10示出了三个电信号对应转换后的数字波，其中，横坐标为时间轴，纵坐标为强度，农药1、农药2、农药3分别是不同成分的数字波。
本实施例中将电信号转换为数字波之后，可在后续步骤205中进行比较匹配，获取匹配度，改匹配可以抗干扰。现有技术中用的是通过气敏元件监测的气体与敏感材料之间的反应关系来判别/识别。本发明实施例中采用数字模型进行匹配能够有效消除信号干扰，具有较强的抗干扰能力。
203、所述客户端将转换后的属于待测气体的所有待分析的数字模型发送服务器。
在实际应用中，若当前的无线网络信号出现状况，其他网络问题，或者客户端在特定环境使用时，客户端可缓存预设时间段内转换后的属于待测气体的所有待分析的数字模型。在网络信号恢复，或者离开特定环境时，可执行上述步骤203。
通常客户端和服务器之间通过网络连接，该网络可以是移动通信网络或者局域网或者wifi、蓝牙等形式体现的新型网络等。
在具体时间中，客户端和服务器之间可通过点对点传输，如P2P等，或者其他更快速的数据传输方式进行传输，本实施例不对其进行限定。
204、服务器接收客户端发送的待分析的数字模型。
205、针对每一个待分析的数字模型，计算该数字模型与每一个目标气体的数字模型的匹配度。
这里的匹配度可根据实际的数据模型进行调整，例如数字模型均是数字信号，可比对相似度，如果数字模型为比较复杂的网络结构时，可采用哈希值计算数字模型的匹配度。本实施例不对其进行限定，任何能够计算模型匹配度或相似度的计算方式均可使用。
206、选择超过第一预设阈值的匹配度，将选择的匹配度中最大匹配度对应的目标气体的数字模型作为匹配结果。
应说明的是，这里的第一预设阈值可为预先定义的。如果所有的匹配度均小于第一预设阈值，则结束。
或者，在其他可能的实现方式中，在所有的匹配度均小于第一预设阈值时，选择匹配度中最大匹配度对应的目标气体的数字模型作为匹配结果。
207、服务器根据匹配结果中的数字模型，确定该数字模型关联的气体名称及浓度范围；将确定的气体名称及浓度范围作为检测结果。
208、服务器将所述检测结果发送所述客户端；所述客户端显示所述检测结果。
举例来说，现有技术中测甲醛的仪器使用的原理是通过气敏元件监测的气体与敏感材料之间的反应关系来识别，为此，使用测甲醛的仪器在测量甲醛环境中，若甲醛环境没有甲醛，有氨气，由于氨气也会跟测甲醛的仪器进行电化学反应，故测甲醛的仪器也会报警。此时，人们根据测甲醛仪器的报警只会判别出甲醛超标，并不能分别是甲醛还是氨气超标，到时判别失误。本发明实施例的方法能够避免这种判别失误，将测量的每一种气体的电信号转换为数字模型，服务器将转换后的数字模型与预先建立的数字模型库中的多种目标气体的数字模型进行匹配，进而分别出各种气体，例如，甲醛和氨气的数字波是不同的，故在甲醛环境中可分别识别甲醛成分和氨气成分。由此，本发明实施例的数字模型应用场景广，测量结果准确，且数字模型能够有效抗干扰，避免上述的结果判别失误。
在其他实施例中，该步骤208还可为：
服务器根据第二预设阈值筛选所述检测结果，将筛选后的检测结果发送所述客户端，所述客户端显示所述检测结果。可选地，在显示检测结果的同时，还可显示检测结果中各气体名称对应的能够帮助用户理解的其他解释内容。
在具体应用中，客户端在显示所述检测结果时，还可判断检测结果中的气体是否属于有害气体，如果属于，则发出提示有害气体的提示信息或者报警信息；
或者，客户端在显示所述检测结果时，还进一步判断检测结果中气体在当前浓度范围内对人体是否有害，如果是，则发出提示有害气体的提示信息或报警信息。
在一种可选的实现方式中，上述步骤208可不需要将检测结果发送客户端，服务器可直接显示检测结果，如图4所示；或者根据第二预设阈值筛选所述检测结果，将筛选后的检测结果显示。
也就是说，上述步骤201至步骤203可通过客户端(如远程遥控设备)实现，步骤204至步骤208可通过服务器实现。
举例来说，上述步骤201至203的执行主体的客户端可为：便携式手表、遥控设备、移动终端、IPAD、或其他便携式电子设备。
或者上述步骤201至203的执行主体客户端位于便携式手表、遥控设备、移动终端、IPAD、或其他便携式电子设备中。
特别说明的是，客户端的气体检测元件在任一设备中均能够直接接触到待测气体。例如，客户端的气体检测元件嵌入在客户端所属设备的外壳中，或者设置在客户端所属设备的外壳内并通过外壳上的气孔测定环境中的待测气体。
在另一种可选的实现方案中，步骤208中涉及的客户端可与上述步骤201至203中涉及的客户端相同(如图2所示)，也可不同(如图3所示)。
例如，步骤201至203可通过手环实现，步骤204至步骤208可通过服务器实现，以及步骤208对应的客户端可为智能手机或其他具有显示屏的电子设备均可。
本实施例的方法如果应用在便携式电子设备中，占用空间少，且能耗少，通过客户端(Client)和服务器(Server)之间的移动通讯网络或局域网实现通信，进而提高了检测结果的响应速度，同时通过服务器的检测比对提升结果准确率。
装置实施例
举例来说，上述图1所示的方法可通过一个便携式的气体检测仪(可称为数字鼻)实现，或者通过图5所示的农药残留及气体检测系统(也可称为数字鼻)实现。
如图5所示，本实施例的农药残留及气体检测系统可包括：气敏元件12、处理器13和存储器11；
其中，气敏元件12用于监测当前环境中至少一种待测气体的电信号；
处理器13用于将接收的电信号分别转换为各自的数字模型；
将转换后的数字模型与存储器11中存储的多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
进一步地，上述的农药残留及气体检测系统还可包括显示器如触摸显示器10，所述触摸显示器10显示所述检测结果。
在实际应用中，上述的气敏元件12和处理器13均可集成在一个芯片中，该芯片可嵌入在任意一个电子设备中，此时的存储器11可为电子设备中的存储器。
特别说明的是气敏元件12的感测部可嵌入到任意电子设备的外壳中，或者，可在电子设备的外壳上设置通气孔，以使气敏元件的感测部能够接触到待测气体。
本实施例的气敏元件12可为一个能够采集多种气体电信号的气敏传感器，或者该气敏元件12为阵列式气敏传感器，该阵列式气敏元件为圆环状结构，或者蜂窝状结构，或者长条状结构。
本实施例的气敏元件12、处理器13和存储器11可集成在一个芯片中，将该芯片嵌入到手机、IPAD等便携式电子设备中，或者嵌入手表、手环等装饰物体上，方便携带，可实时监测，同时不需要借助通讯网络或局域网即可获知检测结果，实用性高，提升用户使用体验。
在一种可选的实现场景中，上述本实施例的农药残留及气体检测系统可包括：气敏元件12、A/D转换器、处理器13和存储器11；
其中，气敏元件12用于监测当前环境中至少一种待测气体的电信号；
A/D转换器可用于将接收的电信号分别转换为各自的数字模型；
处理器13将转换后的数字模型与存储器11中存储的多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
本实施例中可以设置一个A/D转换器连接所有的气敏元件12，或者A/D转换器与气敏元件12中的子气敏传感器的数量相同，且每一A/D转换器连接一个子气敏传感器。处理器连接所有的A/D转换器。
上述的农药残留及气体检测系统可应用在各种场景中实现对农药残留气体的检测，提高检测结果的准确性。
在另一种可选的实现场景中，本发明实施例还提供一种图6所示的农药残留及气体检测系统，该农药残留及气体检测系统可执行上述图2所示的方法。
具体地，农药残留及气体检测系统可包括：客户端和服务器；
所述客户端包括：气敏元件20、信号转换单元21、第一发射器22、第一接收器23、显示器24；
所述气敏元件20、信号转换单元21、第一发射器22依次连接；所述第一接收器23与所述显示器24连接；
所述服务器包括：处理器27、第二接收器28和第二发射器25、存储器26；
所述第二接收器28、第二发射器25、存储器26分别连接所述处理器27；
其中，所述气敏元件20的气体感测部嵌设在所述客户端对应的外壳上，以监测待测气体的电信号；
在气敏元件20检测到电信号时，所述信号转换单元21将所述电信号转换为数字模型；所述第一发射器22将所述数字模型发送所述服务器；
所述服务器的第二接收器28接收所述数字模型，所述处理器27将接收的数字模型与存储器26中存储的数字模型进行比较，获取待测气体的检测结果，所述第二发射器25将所述检测结果发送所述客户端；
所述客户端的第一接收器23接收所述检测结果，并通过所述显示器24显示所述检测结果。
本实施例的客户端中的气敏元件可为能够采集多种气体电信号的气敏传感器，或者为阵列式气敏传感器。本实施例不限定气敏元件的结构，能够采集多种气体的电信号的元件均可。
另外，图6中所示的客户端可应用在便携式电子设备中，举例来说，如图7所示，便携式电子设备可包括：
气敏元件20、信号转换单元21、第一发射器22、第一接收器23、显示器24；
所述气敏元件20、信号转换单元21、第一发射器22依次连接；所述第一接收器23与所述显示器24连接；
所述气敏元件20的气体感测部嵌设在便携式电子设备的外壳上，以监测待测气体的电信号；
在气敏元件20检测到电信号时，所述信号转换单元21将所述电信号转换为数字模型；所述第一发射器22将所述数字模型发送服务器；
在所述服务器获取到待测气体的检测结果后，所述第一接收器23接收所述服务器发送的检测结果，并通过所述显示器24显示所述检测结果。
本实施例中的便携式电子设备可监测，并不进行处理，服务器可处理，使得检测结果准确率提升。
例如，便携式电子设备中只需嵌入一个很小的芯片即可实现上述实施例中提及的气体检测功能，占用空间小，且能耗低，提高便携式电子设备的实用性。
进一步地，服务器可存储多个目标气体的数字模型，处理速度快，服务器与便携式电子设备的交互可提升检测结果准确率。
在再一种可选的实现场景中，本发明实施例还提供一种图8所示的农药残留及气体检测系统，该农药残留及气体检测系统可执行上述图3所示的方法。
具体地，农药残留及气体检测系统可包括：第一客户端、第二客户端和服务器；
所述第一客户端可包括：气敏元件31、信号转换单元32、第一发射器33；
所述气敏元件31、信号转换单元32、第一发射器33依次连接；
所述服务器包括：处理器34、第二接收器35和第二发射器36、存储器37；
所述第二接收器35、第二发射器36、存储器37分别连接所述处理器34；
所述第二客户端包括：第一接收器38和显示器39；
其中，第一客户端中气敏元件31的气体感测部嵌设在第一客户端对应的外壳上，以监测待测气体的电信号；
在气敏元件31检测到电信号时，所述信号转换单元32将所述电信号转换为数字模型；所述第一发射器33将所述数字模型发送所述服务器；
所述服务器的第二接收器35接收所述数字模型，所述处理器34将接收的数字模型与存储器37中存储的数字模型进行比较，获取目标气体的检测结果，所述第二发射器36将所述检测结果发送所述第二客户端；
所述第二客户端的第一接收器38接收所述检测结果，并通过所述显示器39显示所述检测结果。
举例来说，图8的农药残留及气体检测系统中的第一客户端可为便携式电子设备，如图9所示，该便携式电子设备可包括：
气敏元件、信号转换单元、第一发射器；
所述气敏元件、信号转换单元、第一发射器依次连接；
所述气敏元件的气体感测部/感测部嵌设在便携式电子设备的外壳上，以监测待测气体的电信号；
在气敏元件检测到电信号时，所述信号转换单元将所述电信号转换为数字模型；所述第一发射器将所述数字模型发送服务器。
在具体应用中，该便携式电子设备可为遥控设备，该遥控设备可在各种复杂、恶劣环境中采集各种有毒有害气体，已进行后续的判断分析。
例如，遥控设备可以在各种化工企业的爆炸现场实现气体检测，以有效准确的判断爆炸现场具有哪些有毒有害气体，使得救援人员或消防人员更好的防护，提高安全性。
进一步地，图9中所示的便携式电子设备还可包括：第一接收器和显示器，所述第一接收器和所述显示器连接；
在所述服务器获取到待测气体的检测结果后，所述第一接收器接收所述服务器发送的检测结果，并通过所述显示器显示所述检测结果。
在具体应用中，图9所示的便携式电子设备还可包括：位于信号转换单元和第一发射器之间的缓存单元；
所述缓存单元将预定时间段内信号转换单元转换的数字模型进行缓存。
此时的便携式电子设备可为手环、智能手表、智能装饰物、遥控设备、平板电脑、手机等等。该便携式电子设备耗能低，与服务器交互响应快，提升检测结果准确率。
上述任意实施例中提及的气敏元件可为半导体气敏传感器。或者，在其他实施例中，气敏元件还可为一个有多个半导体气敏传感器组成的阵列式传感器。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的相关装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得计算机处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种农药残留及气体检测方法，其特征在于，包括：
监测至少一种待测气体的电信号；
将电信号分别转换为各自的数字模型；
将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；
根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
显示所述检测结果；所述检测结果包括：待测气体的名称，和/或，待测气体的浓度范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配之前，所述方法还包括：
针对每一种目标气体，获取预定空间中该目标气体在多个浓度区间的数字模型；
将所有目标气体在每一个浓度区间的数字模型组成数字模型库；
所述数字模型库中每一数字模型关联的信息包括：气体名称及目标气体所在的浓度范围。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，监测至少一种待测气体的电信号，包括：
设置在客户端中的一个气体检测单元监测当前环境中多个待测气体的电信号。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将电信号分别转换为各自的数字模型，包括：
所述客户端将获取的每一个电信号转换为该电信号对应的数字模型，以及将转换后的属于待测气体的所有待分析的数字模型发送服务器。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果，包括：
服务器接收客户端发送的待分析的数字模型；
针对每一个待分析的数字模型，计算该数字模型与每一个目标气体的数字模型的匹配度；
选择超过第一预设阈值的匹配度，将选择的匹配度中最大匹配度对应的目标气体的数字模型作为匹配结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果，包括：
所述服务器根据匹配结果中的数字模型，确定该数字模型关联的气体名称及浓度范围；
将确定的气体名称及浓度范围作为检测结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述服务器将所述检测结果发送所述客户端；所述客户端显示所述检测结果；
或者，所述服务器根据第二预设阈值筛选所述检测结果，将筛选后的检测结果发送所述客户端，所述客户端显示所述检测结果；
或者，所述服务器显示所述检测结果；
或者，所述服务器根据第二预设阈值筛选所述检测结果，并显示筛选后的检测结果；
或者，所述检测结果中的气体包括有害气体时，显示检测结果时发出提示有害气体的提示信息；
或者，所述检测结果中的气体在当前浓度范围内对人体有害时，显示检测结果时发出提示有害气体的提示信息。
9.一种农药残留及气体检测系统，其特征在于，包括：
气敏元件，用于监测当前环境中至少一种待测气体的电信号；
电信号数字转换模块，将电信号分别转换为各自的数字模型；
处理器，将转换后的数字模型与预先建立多个目标气体的数字模型进行匹配，获取匹配结果；
根据所述匹配结果，获取待测气体的检测结果。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述气敏元件为能够检测多种气体的电信号的气敏传感器；
或者，所述气敏元件为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号；
或者，所述气敏元件为多个子气敏传感器组成的阵列式气敏元件，所有的子气敏传感器组成圆环状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成蜂窝状的阵列式结构，或者所有的子气敏传感器组成长条状的阵列式结构，每一子气敏传感器能够监测至少一种气体的电信号。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710443110.9A CN107421991A (zh) | 2017-06-13 | 2017-06-13 | 一种农药残留及气体检测方法、检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710443110.9A CN107421991A (zh) | 2017-06-13 | 2017-06-13 | 一种农药残留及气体检测方法、检测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107421991A true CN107421991A (zh) | 2017-12-01 |
Family
ID=60429427
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710443110.9A Pending CN107421991A (zh) | 2017-06-13 | 2017-06-13 | 一种农药残留及气体检测方法、检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107421991A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108982780A (zh) * | 2018-09-18 | 2018-12-11 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种农作物安全检测方法、装置及终端 |
| CN110579533A (zh) * | 2018-05-21 | 2019-12-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种目标对象安全性检测方法和设备 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004125433A (ja) * | 2002-09-30 | 2004-04-22 | Ngk Spark Plug Co Ltd | ガス検出装置 |
| CN1821779A (zh) * | 2006-03-20 | 2006-08-23 | 中山大学 | 一种空气质量监测和控制系统 |
| CN101135689A (zh) * | 2007-09-21 | 2008-03-05 | 华中科技大学 | 一种电子鼻开发平台 |
| CN101871898A (zh) * | 2010-07-23 | 2010-10-27 | 华中科技大学 | 一种基于气味蒸发特征谱的嗅觉检测方法及其系统 |
| CN102525281A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-04 | 西北工业大学 | 一种检测可燃气体的饮水机 |
| CN202994711U (zh) * | 2012-11-15 | 2013-06-12 | 长安大学 | 一种基于单片机的瓦斯测量报警装置 |
| CN203249888U (zh) * | 2013-01-16 | 2013-10-23 | 中国计量学院 | 一种硫化氢和一氧化碳混合气体检测装置 |
| CN103607490A (zh) * | 2013-10-19 | 2014-02-26 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种移动终端、服务器及检测空气质量的方法 |
| CN203606345U (zh) * | 2013-12-23 | 2014-05-21 | 哈尔滨理工大学 | 便携式汽车尾气检测仪 |
| CN103871208A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 小米科技有限责任公司 | 气体告警方法及装置 |
| CN104049060A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 鸿富锦精密工业(武汉)有限公司 | 气体监测系统及方法 |
| RU2530447C1 (ru) * | 2013-05-31 | 2014-10-10 | Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" | Способ анализа многокомпонентной газовой среды герметизированных контейнеров с электронными приборами и устройство для его реализации |
| CN104820072A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-05 | 重庆大学 | 基于云计算的电子鼻空气质量监测系统及其方法 |
| CN105404809A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-03-16 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种身份认证方法及用户终端 |
| CN206097405U (zh) * | 2016-08-15 | 2017-04-12 | 成都实唯物联网科技有限公司 | 气体探测报警器 |
-
2017
- 2017-06-13 CN CN201710443110.9A patent/CN107421991A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004125433A (ja) * | 2002-09-30 | 2004-04-22 | Ngk Spark Plug Co Ltd | ガス検出装置 |
| CN1821779A (zh) * | 2006-03-20 | 2006-08-23 | 中山大学 | 一种空气质量监测和控制系统 |
| CN101135689A (zh) * | 2007-09-21 | 2008-03-05 | 华中科技大学 | 一种电子鼻开发平台 |
| CN101871898A (zh) * | 2010-07-23 | 2010-10-27 | 华中科技大学 | 一种基于气味蒸发特征谱的嗅觉检测方法及其系统 |
| CN102525281A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-04 | 西北工业大学 | 一种检测可燃气体的饮水机 |
| CN202994711U (zh) * | 2012-11-15 | 2013-06-12 | 长安大学 | 一种基于单片机的瓦斯测量报警装置 |
| CN203249888U (zh) * | 2013-01-16 | 2013-10-23 | 中国计量学院 | 一种硫化氢和一氧化碳混合气体检测装置 |
| CN104049060A (zh) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 鸿富锦精密工业(武汉)有限公司 | 气体监测系统及方法 |
| RU2530447C1 (ru) * | 2013-05-31 | 2014-10-10 | Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по атомной энергии "Росатом" | Способ анализа многокомпонентной газовой среды герметизированных контейнеров с электронными приборами и устройство для его реализации |
| CN103607490A (zh) * | 2013-10-19 | 2014-02-26 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种移动终端、服务器及检测空气质量的方法 |
| CN203606345U (zh) * | 2013-12-23 | 2014-05-21 | 哈尔滨理工大学 | 便携式汽车尾气检测仪 |
| CN103871208A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 小米科技有限责任公司 | 气体告警方法及装置 |
| CN104820072A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-08-05 | 重庆大学 | 基于云计算的电子鼻空气质量监测系统及其方法 |
| CN105404809A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-03-16 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种身份认证方法及用户终端 |
| CN206097405U (zh) * | 2016-08-15 | 2017-04-12 | 成都实唯物联网科技有限公司 | 气体探测报警器 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王昌龙 等: "基于特征比值法的电子鼻农药识别系统", 《传感技术学报》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110579533A (zh) * | 2018-05-21 | 2019-12-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种目标对象安全性检测方法和设备 |
| CN110579533B (zh) * | 2018-05-21 | 2020-12-04 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种目标对象安全性检测方法和设备 |
| CN108982780A (zh) * | 2018-09-18 | 2018-12-11 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种农作物安全检测方法、装置及终端 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2003302720B2 (en) | Non-specific sensor array detectors | |
| US7148803B2 (en) | Radio frequency identification (RFID) based sensor networks | |
| US20140333442A1 (en) | Method, monitoring system and computer program for monitoring use of an absorbent product | |
| WO2008067244A2 (en) | Apparatus and method for monitoring hazardous materials in a processing or other environment | |
| CN102048521A (zh) | 跌倒监测和预防系统及方法 | |
| JP2010185877A (ja) | 料理用の油の品質を監視するためのシステム | |
| US20090212918A1 (en) | Radio Frequency Identification (RFID) Based Sensor Networks | |
| CN205786543U (zh) | 农产品质量安全采样检测系统 | |
| CN107421991A (zh) | 一种农药残留及气体检测方法、检测系统 | |
| CN210603602U (zh) | 一种可身份识别的测温门及其系统 | |
| CN110210739A (zh) | 一种基于人工智能的核辐射检测方法和系统 | |
| CN206990538U (zh) | 便携式气体检测设备、农药残留及气体检测系统、便携式电子设备 | |
| Apriani et al. | Design and implementation of LoRa-based forest fire monitoring system | |
| CN106949929A (zh) | 一种分布式室外环境检测系统 | |
| KR102277578B1 (ko) | 온실내 환경 정보 빅데이터 분석을 기반으로 하는 비닐하우스병 예방관리 시스템 및 이를 이용한 비닐하우스병 예방관리방법 | |
| CN115860732A (zh) | 一种用于低功耗危废物品收集的数据处理平台和方法 | |
| CN107247117A (zh) | 便携式气体检测设备、农药残留及气体检测系统 | |
| CN107091913A (zh) | 一种基于无线传感技术的污水监测系统 | |
| CN203338510U (zh) | 一种便携式早期火灾探测装置 | |
| Perez et al. | Identification and classification of electronic devices using harmonic radar | |
| CN210090362U (zh) | 一种消毒液氯离子浓度检测装置 | |
| Li et al. | Water enviroment monitoring system based on Zigbee technology | |
| Aniedu et al. | Real-time wildfire monitoring and alert system using GSM technology | |
| KR20070031845A (ko) | 무선 주파수 식별 기반 센서 네트워크 | |
| CN106534443A (zh) | 一种移动通信终端检测方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171201 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |