- 2025-01-21 09:30:56监督检验规则
- 监督检验规则是确保产品质量和安全性的重要手段。它规定了对产品进行监督检验的具体要求、程序和方法，包括抽样规则、检验项目、检验方法、判定标准等。通过监督检验，可以及时发现产品质量问题，防止不合格产品流入市场，保护消费者权益。同时，监督检验规则也是企业生产和质量管理的重要依据，有助于企业提高产品质量和管理水平。总之，监督检验规则是保障产品质量和安全的重要法规，对于维护市场秩序和消费者权益具有重要意义。
资源：2388个 浏览：28次展开
监督检验规则相关内容
监督检验规则资讯
-
- 市监管理总局发布《起重机械安装改造重大修理监督检验规则》第1号修改单公告
- 市场监管总局对《起重机械安装改造重大修理监督检验规则》(TSG Q7016-2016)的部分内容进行了修改，形成了第1号修改单，现予批准发布，自2020年6月1日起实施。
监督检验规则产品
产品名称
所在地
价格
供应商
咨询
- 种子检验仪器农作物种子质量监督检验
- 国内 浙江
- 面议
-
浙江托普云农科技股份有限公司
售全国
- 我要询价 联系方式
- 表面沙门氏菌检验纸片
- 国内 上海
- 面议
-
上海安谱实验科技股份有限公司
售全国
- 我要询价 联系方式
- 表面大肠菌群检验纸片
- 国内 上海
- 面议
-
上海安谱实验科技股份有限公司
售全国
- 我要询价 联系方式
- 饮用水大肠菌群检验纸片
- 国内 上海
- 面议
-
上海安谱实验科技股份有限公司
售全国
- 我要询价 联系方式
监督检验规则问答
- 2024-11-12 11:20:00激光粒度仪怎么检验
- 激光粒度仪是一种常用于测量颗粒物粒度分布的仪器，广泛应用于化工、制药、材料科学等领域。在实际应用中，确保激光粒度仪的性至关重要，因此，检验激光粒度仪的性能和校准状态是保障测试结果准确性的必要步骤。本文将系统地介绍激光粒度仪的检验方法、步骤以及相关注意事项，以帮助用户正确维护和使用设备，提升实验数据的可靠性。激光粒度仪的基本工作原理激光粒度仪通过激光光束照射到颗粒物上，并分析散射光的强度与角度关系，从而推算出颗粒的粒度分布。这种仪器具有高精度、快速、非破坏性等优点，适用于粒度分布范围广泛的样品。激光粒度仪的精确性依赖于其内部校准和定期的检验，以保证其准确测量能力。激光粒度仪检验的必要性激光粒度仪在长时间使用过程中，由于光学元件的老化、机械部件的磨损或环境变化等因素，可能会影响到其性能。因此，定期的检验不仅能及时发现问题，还能确保仪器的测量精度。检验过程通常涉及多个方面，包括光学系统的对准、仪器的灵敏度测试、以及数据的校准等。激光粒度仪的检验步骤设备预热与稳定性检查激光粒度仪在启动时需要一定的预热时间，以确保其光学系统的稳定性。通过设备预热，可以避免因温度波动引起的测量误差。通常，预热时间建议在20-30分钟之间。光学系统的校准 校准是检验过程中为关键的步骤之一。光学系统的对准直接影响到激光束的精度和散射光的接收效果。通常，激光粒度仪配有标准样品，可以通过测试这些已知粒度的标准物质，检查仪器的响应是否符合标准范围。如果测试结果偏离正常范围，则需要调整光学系统或清洁光学部件。灵敏度测试与调整灵敏度测试主要是检查仪器在不同粒度范围内的响应能力，确保仪器能够准确测量不同尺寸的颗粒。一般使用多种标准样品进行灵敏度验证，确保其覆盖整个预期的测量范围。如果发现灵敏度不均或偏差较大，可能需要进行重新校准。数据校准与验证数据的准确性是检验过程中不可忽视的环节。通过与已知粒度样品的测试结果对比，可以验证激光粒度仪的测试数据是否准确可靠。如果测试数据与已知值差距过大，可能需要调整仪器的算法设置或进行软件更新。定期维护与保养除了校准和检验外，激光粒度仪的日常维护同样重要。定期清洁光学镜头和样品池，检查仪器的电池和线路，避免外部环境对仪器性能的影响。
237人看过
- 2025-06-17 12:30:20涡街流量计要检验吗
- 涡街流量计要检验吗？这是许多工程师和技术人员在使用涡街流量计时都会提出的问题。涡街流量计作为一种重要的流量测量仪器，广泛应用于石油、化工、电力等多个行业，它能准确地测量气体、蒸汽、液体等介质的流量。随着时间的推移，仪器的精度和性能可能会受到各种因素的影响，因此，定期检查和校验涡街流量计至关重要。本文将详细探讨涡街流量计是否需要检验，以及检验的必要性和方法。 涡街流量计的工作原理与影响因素 涡街流量计利用“涡街”效应原理来测量流体流量。当流体流经一定形状的流动体时，会在其后产生旋涡（即涡街）。这些涡旋的频率与流体的流速成正比，通过测量涡街的频率可以推算出流体的流速，从而计算流量。涡街流量计的精度高，但它的性能会受到流体特性、流速波动、管道环境等因素的影响。因此，涡街流量计是否需要检验，取决于其使用环境和长期运行中的表现。 涡街流量计的检验必要性 长期使用后的性能衰退 随着涡街流量计的使用时间延长，仪器内部的传感器、电子组件等部件可能会出现磨损或老化，导致测量精度下降。定期检验可以确保仪器仍然处于良好的工作状态，避免因误差影响生产过程或导致安全事故。 环境因素的影响 涡街流量计在恶劣环境中使用时（如高温、腐蚀性气体等），其性能可能受到环境的影响，出现偏差。特别是在化工或石油行业，流体性质的波动可能导致测量结果的不稳定。检验可以帮助发现潜在问题，确保测量结果的准确性。 流量计误差的积累 在流体的实际使用中，涡街流量计会受到流体流速变化、流体的密度和黏度等因素的影响，这些因素都会导致测量误差的积累。通过定期校验，可以及时调整和修正这些误差。 如何进行涡街流量计的检验 现场校验 现场校验是常见的检验方法之一，通常通过与标准流量计进行对比，来验证涡街流量计的准确性。现场校验简便、快速，适用于大多数情况下的检验需求。 定期维护与清洁 涡街流量计的传感器可能会受到杂质、气泡或其他颗粒物的影响，因此定期清洁是确保其正常工作的关键。定期维护和检查传感器部件，确保流量计处于佳工作状态。 数据记录与分析 对涡街流量计的运行数据进行长期记录和分析，能够帮助技术人员及时发现其性能偏差。通过数据趋势分析，判断是否需要进行更换或重新校准。 结论 涡街流量计作为一种高精度的流量测量工具，其检验工作不可忽视。通过定期检查和校验，可以确保其测量精度与长期稳定性，从而避免生产中的误差积累和潜在的安全隐患。在实际应用中，企业应根据具体工况、使用频率和环境因素，制定合理的检验周期，以保障涡街流量计始终处于佳工作状态。这不仅是对设备的一种维护，更是对生产安全与质量的保障。
93人看过
- 2023-06-12 10:35:36转载 | 高光谱遥感数据处理系列（六）监督分类
- 高光谱遥感数据处理系列（六）非监督分类是一种面对数据本身的分类方法，与之相对应的：监督分类，则是面向先验知识的分类方法。监督分类是指给定已知类型的数据，通过建模的方式将这些数据与对应的类型建立映射关系，并将这种关系应用到未知类型的数据上的过程。如果每种类型用一个数字来表示，分类任务可以看做回归分析的一种特例。主界面分区ROI工具监督分类需要有已知类型的数据集作为先验知识进行训练，称为训练集。一般可以通过目视解译，或者实地样方调查的方式获取训练集。构建训练集的方法如下：在主菜单②工具栏中点击打开Region of Interest（ROI) Tool，进行兴趣区选取：ROI工具最基本的ROI选取过程如上图所示，首先选择①工具添加新的ROI范围，在②中调整ROI的名称和颜色，在③中选择绘制ROI的图形形状，④在图上绘制ROI，完成后右键Accept shape type。如果想要绘制带有空洞的图形，可以点击复选框⑤所示的Multi Part复选框，然后在影像上绘制两个叠加的图形，完成后右键 Accept。使用File可以进行ROI图层的读取与保存如果选取好了ROI可以使用Options可以利用对ROI本身进行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,计算离散度（Compute ROI Separability），或者使用对ROI范围内的图像进行统计（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI对图像进行裁剪。除了使用不同形状进行框选，还可以使用像元，自动区域生长，阈值选取等方式产生ROI。在ENVI的帮助文件中详细介绍了这些工具的使用方法。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，请读者自行查阅。监督分类在训练集选择完毕后就可以进行监督分类，ENVI中提供了多种监督分类的工具，包括：平行六面体（Parallelepiped）最 小距离（Minimum Distance）马氏距离（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神经网络（Neural Net）支持向量机（Support Vector Machine）波谱角（Spectral Angle Mapper）这里我们介绍两种监督分类方法，最 大似然法和波谱角方法。01最 大似然法在ENVI的帮助文件中详细介绍了各种分类方法的原理。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定义为:最 大似然分类假设每个波段中每个类别的统计数据呈正态分布，并计算给定像素属于特定类别的概率。每个像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的类别。根据该定义，最 大似然法将每个类别投影到特定的分布上，分类问题被转化为分布相似性问题。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打开最 大似然分类工具。首先要选择进行训练的数据，需要强调的是，我们选择在上篇文中生成的主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：02波谱角方法光谱角映射器 (SAM) 是一种基于物理的光谱分类，它使用 n 维角度将像素与参考光谱进行匹配。该算法通过计算光谱之间的角度并将它们视为维数等于波段数的空间中的向量来确定两个光谱之间的光谱相似性。SAM 使用的端元光谱可以来自 ASCII 文件或光谱库，或者您可以直接从图像中提取它们（作为 ROI 平均光谱）。SAM 比较端元谱向量与 n 维空间中每个像素向量之间的角度。较小的角度代表与参考光谱更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打开光谱角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中导入选取的ROI，将上一步选取的ROI所在范围的光谱均值作为特定类别的标准光谱。SAM的本质是将分类问题转化为对比未知类别数据与标准光谱的余弦距离的问题。需要强调的是，我们选择主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：小结本文中我们介绍了两种监督分类的方法，相对于非监督分类，监督分类通过融入先验知识，提供了有明确类别的结果，这大大减少了进行后续处理的成本。但是对于遥感应用来说，获取地面真值的成本较高，通过目视解译的方式会不可避免地引入人为误差，给结果带来不确定性。正如上一篇文章提到，数据和特征决定了分类的上限，而分类的方法只能逼近这个上限。如何构建质量高、数量多的训练集，权衡成本是监督分类需要考虑的问题。
334人看过
- 2025-09-24 17:45:05检验检测机构为何必须推进数字化转型？
- 检验检测机构为何必须推进数字化转型？ 1. 监管要求持续升级 合规性成为硬约束：国内外法规对电子数据与记录的完整性、可信度及可追溯性提出严格标准。数字化系统不仅是合规基础保障，也为监管机构提供全过程可追溯的有效工具，提升事中事后监管的精准性与效率。2. 市场竞争加剧与客户需求多元化 效率与成本成为竞争关键：客户对检测周期和价格日益敏感，传统人工模式难以为继。数字化转型成为机构优化流程、降低成本、增强核心竞争力的关键路径。 服务价值向纵深拓展：客户需求已从单一检测报告延伸至全生命周期的质量数据服务与决策支持，期望获得更透明、便捷、高附加值的数字化体验（如在线委托、实时进度跟踪、电子报告即时获取等）。3. 行业内生需求与技术条件成熟 系统破解传统业务痛点：检验检测本质为数据密集型服务，传统操作模式存在效率低、易出错、数据孤岛等问题，数字化转型是根本性解决路径。 提升复杂业务数据处理能力：数字化增强了机构处理多源、海量、复杂数据的能力，为业务拓展与服务升级奠定基础。 技术基础日益完善：物联网、人工智能等技术成熟，为机构数字化提供了坚实支撑。 绿色与可持续发展成为共识：数字化推动无纸化运营、能效优化与资源精细管理，助力机构践行绿色理念，构建面向未来的可持续竞争力。面对上述趋势，一批行业领先的数字化解决方案已应运而生，为检验检测机构的转型提供实践路径。青软青之作为数字化实验室领域的专业软件和解决方案服务商，历经19年的研发积累与市场深耕，构建了一套高度集成的实验室数字管理系统，涵盖King’s LIMS、King’s ELN、King’s SDMS、移动LIMS及King’s BI等核心平台。系统以合规管理与数据维护为基础，实现实验全过程的实时跟踪与监控、数据处理集中化及报告自动生成，满足大型企业复杂业务类型与高业务量的数字化管理需求，全面提升整体运营效率，为多样化业务场景提供灵活、可靠的数字化支持，持续赋能检验检测机构实现精益运营与产品质量升级。
126人看过
- 2025-09-24 17:45:36数字化转型能为检验检测机构带来哪些根本性提升？
- 1. 运营重构：效率提升与成本优化 流程自动化：通过LIMS、ELN等系统实现任务分配、实验记录、报告生成等环节的自动化与无纸化，减少人为误差，提高工作效率。 资源可视化与调度优化：依托数字平台对人员、设备、库存等进行动态管理，提升资源利用率，降低闲置与浪费。 综合成本下降：节约纸质与耗材支出，实现设备预测性维护与库存精准管控，有效控制运营成本。 2. 数据赋能：质量强化与信任构建 筑牢数据可信根基：通过权限控制、审计追踪、电子签名等功能，确保数据全生命周期可溯源、防篡改，为通过CMA/CNAS评审及树立机构公信力提供核心支撑。 全过程可追溯：借助智能采集记录检测过程中的人员、设备、环境、方法等关键要素，实现数据来源清晰、操作可复现，增强结果可信度。 3. 价值跃迁：从数据到决策支持 数据驱动业务洞察：运用大数据与人工智能技术，深度挖掘历史数据价值，实现： 预测性维护：基于设备运行数据预警潜在故障，变被动响应为主动运维。 质量趋势研判：识别产品质量波动规律，为客户提供前瞻性建议，推动服务从“事后检测”向“事前预警+事中管控”转变。 检测方案优化：依托历史数据智能推荐检测项目与频次，帮助客户降本增效。 4. 服务升级：体验优化与模式创新 提升客户服务体验：通过在线门户提供委托、查询、报告下载等一站式服务，增强服务透明度与便捷性，提升客户满意度。 拓展服务边界与方式：结合物联网、远程监测等技术，推动检测服务向在线化、实时化、无人化方向演进。 面对上述趋势与价值，一批行业领先的数字化解决方案已应运而生，为检验检测机构的转型提供实践路径。青软青之作为数字化实验室领域的专业软件和解决方案服务商，历经19年的研发积累与市场深耕，构建了一套高度集成的实验室数字管理系统，涵盖King’s LIMS、King’s ELN、King’s SDMS、移动LIMS及King’s BI等核心平台。系统以合规管理与数据维护为基础，实现实验全过程的实时跟踪与监控、数据处理集中化及报告自动生成，满足大型企业复杂业务类型与高业务量的数字化管理需求，全面提升整体运营效率，为多样化业务场景提供灵活、可靠的数字化支持，持续赋能检验检测机构实现精益运营与产品质量升级。
108人看过
沪公网安备 31011502008050号