[发明专利]一种无接触pH试纸读值装置及其方法在审
| 申请号: | 201710772466.7 | 申请日: | 2017-08-31 |
| 公开(公告)号: | CN107609581A | 公开(公告)日: | 2018-01-19 |
| 发明(设计)人: | 刘沂青;岳伟伟;秦戈;涂栋亮;于洪;刘淑一 | 申请(专利权)人: | 山东师范大学 |
| 主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人: | 张勇 |
| 地址: | 250014 *** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 接触 ph 试纸 装置 及其 方法 | ||
1.一种无接触pH试纸读值装置,其特征在于,包括:
颜色传感器,其用于采集pH试纸的颜色信号并传送至桥式滤波放大电路,所述桥式滤波放大电路对接收到的颜色信号进行滤波放大预处理后传送至主控制器,所述主控制器被配置为:
获取颜色信号相对应的RGB值;
将已知RGB值与其相对应的pH值作为样本,构成样本训练集;
利用样本训练集来训练预设神经网络模型;
将获取的待测颜色信号相对应的RGB值输入至训练完成的预设神经网络模型,输出相应pH值。
2.如权利要求1所述的一种无接触pH试纸读值装置,其特征在于,所述主控制器获取颜色信号相对应的RGB值之后还包括:对获取的RGB值进行归一化处理。
3.如权利要求1所述的一种无接触pH试纸读值装置,其特征在于,所述预设神经网络模型为BP神经网络模型。
4.如权利要求3所述的一种无接触pH试纸读值装置,其特征在于,所述主控制器利用样本训练集来训练BP神经网络模型的过程包括:
设计BP神经网络:确定网络层数、每层神经元数、隐含层和输出层的激活转换函数以及样本集对应的期望输出值;
初始化BP神经网络:设定期望误差最小值、最大循环数和修正权值的学习速率;
输入样本:计算网络各层输出、网络误差和各层逆向传播的误差变化,得到各层权值的修正值以及新权值;再次计算权值修正后的误差,判断是否小于期望误差,若是则结束;若不是,则继续:计算网络各层输出、网络误差和各层逆向传播的误差变化。
5.如权利要求1所述的一种无接触pH试纸读值装置,其特征在于,所述主控制器还与显示模块相连。
6.一种如权利要求1所述的无接触pH试纸读值装置的读值方法,其特征在于,包括:
步骤1:颜色传感器将采集pH试纸的颜色信号传送至桥式滤波放大电路;
步骤1:桥式滤波放大电路对接收到的颜色信号进行滤波放大预处理后传送至主控制器;
步骤3:主控制器将接收到的颜色信号进行处理;
其中,所述步骤3具体包括:
步骤3.1:主控制器获取颜色信号相对应的RGB值;
步骤3.2:再将已知RGB值与其相对应的pH值作为样本,构成样本训练集;
步骤3.3:再利用样本训练集来训练预设神经网络模型;
步骤3.4:最后将获取的待测颜色信号相对应的RGB值输入至训练完成的预设神经网络模型,输出相应pH值。
7.如权利要求6所述的无接触pH试纸读值装置的读值方法,其特征在于,主控制器获取颜色信号相对应的RGB值之后还包括:对获取的RGB值进行归一化处理。
8.如权利要求6所述的无接触pH试纸读值装置的读值方法,其特征在于,所述步骤3.3中的预设神经网络模型为BP神经网络模型。
9.如权利要求8所述的无接触pH试纸读值装置的读值方法,其特征在于,所述步骤3.3中,利用样本训练集来训练BP神经网络模型的过程包括:
步骤3.3.1:初始化BP神经网络:设定期望误差最小值、最大循环数和修正权值的学习速率;
步骤3.3.2:初始化网络:设定期望误差最小值、最大循环数和修正权值的学习速率;
步骤3.3.3:输入样本:计算网络各层输出、网络误差和各层逆向传播的误差变化,得到各层权值的修正值以及新权值;再次计算权值修正后的误差,判断是否小于期望误差,若是则结束;若不是,则继续:计算网络各层输出、网络误差和各层逆向传播的误差变化。
10.如权利要求6所述的无接触pH试纸读值装置的读值方法,其特征在于,所述步骤3.4中,相应pH值输出至显示模块中进行显示。
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