建筑材料工业技术监督研究中心 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-10 10:50:00建筑材料工业技术监督研究中心: 建筑材料工业技术监督研究中心是负责建筑材料工业领域技术监督、标准化、质量检验与认证的专业机构。其主要职责包括制定建筑材料行业标准、开展质量监督与检验、推动技术创新与研发等。研究领域涵盖水泥、玻璃、陶瓷、新型建筑材料等多个方面。该中心在提升建筑材料质量、保障建筑工程安全、促进建材行业可持续发展等方面发挥着重要作用。

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2023-06-20 15:09:23火爆招募 | 欧波同创新研究中心电镜培训班

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。

2023-02-01 13:06:52明美显微镜助力职院校建筑材料教学与分析: 明美显微镜助力职院校建筑材料教学与分析近期，广西某职业院校建筑工程相关专业需要显微镜，以用于材料教学与分析，明美广西办工程师推荐了体视显微镜MZ62，对较大的样品，比如砂石的种类进行区分，粒度分布进行记录；及偏光显微镜MP30对专门的材料进行显微观察，借助偏光，定型分析材料类型.广西职业院校主要是对混凝土，砂石等建筑材料进行观察与分类。明美体视显微镜MZ62采用超薄型透反射式LED光源，照明均匀，长寿耐用，能对较大样品进行直观分类区分。偏光显微镜MP30则可利用光的偏振特性对具有双折射性物质进行研究，如建筑中的专门材料来进行观察与分析，偏光显微镜采用人机工程学设计，操作简单，成像质量好。您若对显微镜感兴趣或存在疑问，欢迎与我们联系，我们将竭诚为您服务！免责声明本站无法鉴别所上传图片、字体或文字内容的版权，如无意中侵犯了哪个权利人的知识产权，请来信或来电告之，本站将立即予以删除，谢谢。来源：https://www.mshot.com/article/1632.html

2021-11-19 14:44:28青软青之中标随州市产品质量监督检验所LIMS系统: 近日，青软青之中标随州市产品质量监督检验所实验室信息管理系统项目，青软青之将为其建设一套提高整体业务水平和质量管理能力的LIMS系统。随州市产品质量监督检验所为保证产品质量提供检验保障服务，目前已经通过专用汽车、机械零部件、机电、建材、化工、公共场所、轻工七个领域共58个产品，426个参数资质认定。同时，积极开展监督检验和委托检验，为政府决策和执法打假提供技术支撑。面对检测行业自身行业准则的逐渐完善以及业务量的逐渐扩大，随州市产品质量监督检验所需要充分利用信息化手段提升并加强资源的共享和分析，实现实验室的信息化、标准化、规范化管理。为有效提升随州市产品质量监督检验所检验检测业务的综合能力和IT信息管理水平，青软青之将通过构建实验室LIMS系统，实现委托受理、任务指派、数据录入、报告生成、报告归档、样品管理、缴费管理、客户管理等环节的高效管理，有效提升实验室的检测效率、降低实验室运行成本并为数据溯源和数据利用建立有效的基础，实现从项目信息建立到分析的全过程监控，使管理者及客户实时了解检验检测任务完成状况，进而提升质量管理工作水平。

2022-03-07 10:00:13海南省三亚质量技术监督技术所与青软青之再续年包服务: 日前，青软青之与相伴十余年的老客户——海南省三亚质量技术监督技术所再次续签了年包服务，将继续为其提供“高质高效”的技术支持和售后服务。海南省三亚质量技术监督技术所是隶属于海南省三亚质量技术监督局的全额财政拨款事业单位，是获得法律授权和资质核准的法定检验机构，主要从事计量器具、产品质量、特种设备的法定检验。青软青之初次为海南省三亚质量技术监督技术所建设的实验室综合管理系统为C/S架构，系统正式投入使用后，为海南省三亚质量技术监督技术的实验室整体环境、仪器设备、标物标液、人员、方法标准、文件管理、项目管理等实验室的各种资源管理提供了极大的便利。合作期间，青软青之凭借其在实验室信息化领域的专业技术实力和完善的售后服务，成功获得海南省三亚质量技术监督技术所的一致认可，并于2018年选择再次携手青软青之升级实验室管理系统。升级成B/S架构的LIMS系统后，实现了检验业务流程化、检验数据电子化、分析过程自动化、质量信息及时化、资源管理智能化，助力其实现了检验检测全过程的标准化、一体化、智能化的协同办公模式，全面提高了检测中心的现代化管理水平。再次续签年包服务，既是对双方既往合作的成功总结，更是对双方新合作、新篇章的成功开启。青软青之将继续坚持“用户至上、响应及时”的服务原则，只要客户需要，我们一直在线。

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