材料の識別とは何ですか？
Material Identification 材料の識別 - Spontaneous parametric down-conversion is an essential tool for a quantum light source in the infrared region ranging 2–5 µm for the purpose of material identification, chemical analysis, and gas sensing. [1] Processing approaches used included an expert system/spectral feature fitting programme, MICA (Material Identification and Classification Algorithm), that matches absorption features in image spectra to those in user-defined library spectra. [2] In order to prevent counterfeiting of down fiber from consumers, rare earth fluorescent materials are developed in the field of material identification and anticounterfeiting. [3] Material identification has many applications in non-destructive testing, chemistry, infrastructure maintenance, etc. [4] Dual-energy computed tomography (DECT) is of great clinical significance because of its material identification and quantification capacity. [5] Hyperspectral imaging provides rich information across many wavelengths of the captured scene, which is useful for many potential applications such as food quality inspection, medical diagnosis, material identification, artwork authentication, and crime scene analysis. [6] Terahertz (THz) waves characterized by low energy, instantaneity and proficiency in spectral analysis, have promising future in material identification. [7] To improve the accuracy of material identification in millimeter- and terahertz-wave nondestructive imaging during security and other inspections, it is important to perform both amplitude and phase imaging. [8] Compared to traditional FOD methods, the proposed method could utilize the resistance variation of detection coil reasonably and preliminary realize the material identification of metal foreign object. [9] In this paper, we present results from our simulation-based study of reflection-loss-based material identification from eight common building materials. [10] The material identification was satisfied by the nearest neighbor algorithm of effective points in the material range to the R_value calibration surface. [11] Since there is no generally accepted damping model for piezoelectric ceramics, several mechanical damping models are examined for the material identification. [12] Therefore, the accurate identification ability for similar materials with small differences among their Raman peaks plays a key role in Raman spectrometers for material identification. [13] Impedance spectroscopy characterizes the electrical properties of individual particles directly in the flow of water, allowing for simultaneous sizing and material identification. [14] Fiber Optics Reflectance Spectroscopy (FORS) has been widely used in the field of cultural heritage for material identification. [15] Material identification in processed and unprocessed food and feed is crucial for ensuring the safety and hygiene of food and feed products. [16] Material identification based on thermal properties is a commonly used approach of classifying materials into different categories. [17] METHODS The component parts of two representative soft CL modalities were catalogued, separated, weighed and inspected for material identification: somofilcon A soft CLs (clariti elite, CooperVision Inc. [18] To its end, this work addresses the transfer from material identification and optimization towards an industrial realization of the all-oxide technology. [19] This information can be used for diagnostics by monitoring changes, degradation or damages to paintings, for supporting in artwork restoration, for artist's material identification and pigment mapping, as well as for discovering the history of a piece of art by e. [20] The terahertz wave absorption has inspired researchers for the further research in this area, due to its many applications in various sciences such as material identification, medicine, and security. [21] The highest ten-fold cross-validation accuracy of material identification in ROI reached 80. [22] In this paper, we propose using low cost commercial Ultra-Wide Band (UWB) modules for material identification that are, basically, designed for localization in wireless sensor networks. [23] Spectral computed tomography (CT) has a great potential in material identification and decomposition. [24] This paper presents a novel unsupervised segmentation algorithm named as evolutionary component analysis for remotely sensed hyperspectral image data for material identification in the spatial and spectral information. [25] Here, we present a simplified and operational strategy relying on the volume specific surface area (VSSA) for nanomaterial identification, based on the recommendation stemming from the European Commission and previous work on this topic from the European Project Nanodefine. [26] Currently, energy resolving photon counting detectors (ERPCD) are the focus of attention as a promising technique for material identification based on the analysis of X-ray energies. [27] In fields such as national security, industry, and medicine, H-CT has various applications in the non-destructive analysis of objects such as material identification, anomaly detection, and quality assurance. [28] Portable and mobile Raman spectroscopy systems are increasingly being adopted in in situ non-invasive examination of artworks given their high specificity in material identification. [29] Photon counting detectors have been developed recently for purposes such as material identification and correction of beam hardening[2]-[3]. [30] Furthermore, adjustable field of view with magnification, fast, no-contact make it to be a promising tool in optical element measurement, material identification, biology and medicine. [31] Next, we explore the effectiveness of deep features extracted by Convolutional Neural Networks (CNNs) in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain for various image classification tasks such as pedestrian and face detection, material identification and object recognition. [32] Surface-enhanced Raman scattering (SERS) spectroscopy aims to augment the relatively weak molecular vibrations based on electromagnetic enhancement (EE) and chemical enhancement (CE) mechanisms, and offers a potential way for material identification, even up to the single-molecule level, under atmospheric conditions. [33] The NanoDefine project tackled these obstacles by providing the NanoDefiner e-tool: A decision support expert system for nanomaterial identification in a regulatory context. [34] The terahertz wave absorption has inspired researchers for the further research in this area, due to its many applications in various sciences such as material identification, medicine, and security. [35] Material identification was completed using tension and compression specimens oriented along the principal directions of the processed material, E, L, and F, as well as off-axes specimens that bisected the principal planes E–F, L–F, and L–E. [36] Systematic studies on several ancient codices were performed for the material identification on Glagolitic, Greek, and Latin manuscripts. [37] Nanomaterial identification is a growing concern for several areas encountering these substances. [38] The designed system provides a new idea for research in the field of material identification. [39] These challenges include how to address: material identification and separation; ensuring purity; distribution and transportation; and establishing a viable market for recovered goods/materials. [40] Most manuscript scholars are well aware that ‘hard’ sciences have much to offer to manuscript studies, and are more reliable for material identification than visual analysis, traditionally their primary identification method. [41]自発的パラメトリックダウンコンバージョンは、材料の識別、化学分析、およびガス検知の目的で、2〜5 µmの範囲の赤外領域の量子光源に不可欠なツールです。 [1] 使用された処理アプローチには、エキスパートシステム/スペクトル特徴フィッティングプログラム、MICA（材料識別および分類アルゴリズム）が含まれ、画像スペクトルの吸収特徴をユーザー定義のライブラリスペクトルの吸収特徴と一致させます。 [2] 消費者からのダウンファイバーの偽造を防ぐために、希土類蛍光材料が材料の識別と偽造防止の分野で開発されています。 [3] 材料の識別には、非破壊検査、化学、インフラストラクチャの保守などで多くの用途があります。 [4] デュアルエネルギーコンピューター断層撮影（DECT）は、その材料の識別と定量化の能力のために、臨床的に非常に重要です。 [5] ハイパースペクトルイメージングは、キャプチャされたシーンの多くの波長にわたって豊富な情報を提供します。これは、食品の品質検査、医療診断、材料の識別、アートワークの認証、犯罪現場の分析など、多くの潜在的なアプリケーションに役立ちます。 [6] 低エネルギー、瞬時性、およびスペクトル分析の習熟度を特徴とするテラヘルツ（THz）波は、材料の識別に有望な未来を持っています。 [7] セキュリティやその他の検査中にミリメートル波とテラヘルツ波の非破壊画像で材料識別の精度を向上させるには、振幅と位相の両方の画像を実行することが重要です。 [8] 従来のFOD法と比較して、提案された方法は、検出コイルの抵抗変動を合理的に利用し、金属異物の材料識別を予備的に実現することができた。 [9] この論文では、8つの一般的な建築材料からの反射損失ベースの材料識別のシミュレーションベースの研究からの結果を提示します。 [10] 材料の識別は、R_valueキャリブレーションサーフェスに材料範囲内の有効点の最近傍アルゴリズムによって満たされました。 [11] 圧電セラミックには一般的に受け入れられている減衰モデルがないため、材料を特定するためにいくつかの機械的減衰モデルが検討されています。 [12] したがって、ラマンピークの差が小さい類似材料の正確な識別能力は、材料識別用のラマン分光計で重要な役割を果たします。 [13] インピーダンス分光法は、水の流れの中で直接個々の粒子の電気的特性を特徴づけ、サイジングと材料の識別を同時に行うことができます。 [14] 光ファイバ反射分光法（FORS）は、文化遺産の分野で材料の識別に広く使用されています。 [15] 加工済みおよび未加工の食品および飼料の材料識別は、食品および飼料製品の安全性と衛生を確保するために重要です。 [16] 熱特性に基づく材料の識別は、材料をさまざまなカテゴリに分類するために一般的に使用されるアプローチです。 [17] 方法 2つの代表的なソフトCLモダリティの構成部品をカタログ化し、分離し、計量し、材料の識別のために検査しました。ソモフィルコンAソフトCL（clariti elite、CooperVision Inc. [18] その目的のために、この作業は、材料の識別と最適化から、全酸化物技術の産業的実現への移行に取り組んでいます。 [19] この情報は、絵画の変化、劣化、損傷を監視することによる診断、芸術作品の復元のサポート、芸術家の素材の識別と顔料のマッピング、およびeによる芸術作品の歴史の発見に使用できます。 [20] テラヘルツ波の吸収は、材料の識別、医学、セキュリティなどのさまざまな科学における多くの用途により、この分野のさらなる研究に研究者を刺激してきました。 [21] ROI における材料識別の最高の 10 倍の交差検証精度は 80 に達しました。 [22] この論文では、基本的にワイヤレスセンサーネットワークでのローカリゼーション用に設計された、低コストの商用超広帯域（UWB）モジュールを材料識別に使用することを提案します。 [23] スペクトル コンピュータ断層撮影 (CT) は、物質の識別と分解に大きな可能性を秘めています。 [24] この論文では、空間情報およびスペクトル情報の材料識別のための、リモートで感知されたハイパースペクトル画像データの進化的成分分析と名付けられた、新しい教師なしセグメンテーション アルゴリズムを提示します。 [25] ここでは、欧州委員会に由来する推奨事項と、欧州プロジェクト Nanodefine からのこのトピックに関する以前の研究に基づいて、ナノマテリアルの識別のために体積比表面積 (VSSA) に依存する単純化された運用戦略を提示します。 [26] 現在、エネルギー分解光子計数検出器 (ERPCD) は、X 線エネルギーの分析に基づく物質識別の有望な技術として注目されています。 [27] 国家安全保障、産業、医療などの分野では、H-CT は、物質の識別、異常検出、品質保証などのオブジェクトの非破壊分析にさまざまな用途があります。 [28] 携帯型およびモバイル型のラマン分光システムは、材料識別における高い特異性を考慮して、アートワークのその場での非侵襲的検査にますます採用されています。 [29] 光子計数検出器は、材料の識別やビーム硬化の補正などの目的で最近開発されました [2]-[3]。 [30] さらに、倍率、高速、非接触で調整可能な視野により、光学要素の測定、材料の識別、生物学、および医学の有望なツールになります。 [31] 次に、離散コサイン変換 (DCT) ドメインの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) によって抽出された深い特徴の、歩行者や顔の検出、素材の識別、物体認識などのさまざまな画像分類タスクに対する有効性を調べます。 [32] 表面増強ラマン散乱 (SERS) 分光法は、電磁増強 (EE) および化学増強 (CE) メカニズムに基づいて比較的弱い分子振動を増強することを目的としており、単一分子レベルまでの材料識別の潜在的な方法を提供します。大気条件下で。 [33] NanoDefine プロジェクトは、NanoDefiner e-tool を提供することで、これらの障害に取り組みました。これは、規制状況におけるナノマテリアルの識別のための意思決定支援エキスパート システムです。 [34] テラヘルツ波の吸収は、材料の識別、医学、セキュリティなどのさまざまな科学における多くの用途により、この分野のさらなる研究に研究者を刺激してきました。 [35] 材料の識別は、処理された材料の主方向 E、L、および F に沿って配向された引張および圧縮試験片と、主平面 E-F、L-F、および L-E を二等分した軸外試験片を使用して完了しました。 . [36] グラゴル語、ギリシャ語、ラテン語の写本の素材を特定するために、いくつかの古代写本に関する体系的な研究が行われました。 [37] ナノマテリアルの識別は、これらの物質に遭遇するいくつかの分野で懸念が高まっています。 [38] 設計されたシステムは、材料識別の分野での研究に新しいアイデアを提供します。 [39] これらの課題には、対処方法が含まれます。材料の識別と分離。純度を確保する。流通と輸送;回収された商品/材料の実行可能な市場を確立します。 [40] ほとんどの写本研究者は、「ハード」科学が写本の研究に多くのことを提供できることを十分に認識しており、伝統的に彼らの主要な識別方法である視覚的分析よりも材料識別の信頼性が高い. [41]
Positive Material Identification 確実な物質識別
A real case is presented, focused on positive material identification for process equipment and piping. [1] Positive material identification (PMI) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) were used to analyze the chemical composition. [2] While examining, some UNS S15500 (15 – 5 pH) grade Arandela Muelle (Spring Washer) are reported as UNS S17400 (17 – 4 pH) grade steel, in the Positive Material Identification Test (PMI). [3] Positive Material Identification (PMI) testing was done to analyse the amount of different metals (percentage by mass) present in the dental implants. [4] Handheld analyzers that utilize X-ray fluorescence (XRF) and spectroscopy (LIBS) technology may offer technological assistance that is helpful for achieving this level of analysis, often referred to as Positive Material Identification (PMI). [5] Adequate pre- and post-weld heat treatment for SMW joints, and weld design modifications and positive material identification (PMI) inspection for DMW joints, were recommended. [6]プロセス機器と配管の確実な材料識別に焦点を当てた実際の事例が提示されます。 [1] 化学組成の分析には、ポジティブマテリアル同定（PMI）とエネルギー分散型X線分光法（EDS）を使用しました。 [2] 調査中、一部のUNS S15500（15 – 5 pH）グレードの皿ばね（スプリングワッシャー）は、陽性材料識別テスト（PMI）でUNS S17400（17 – 4 pH）グレードの鋼として報告されています。 [3] 歯科用インプラントに存在するさまざまな金属の量 (質量パーセント) を分析するために、Positive Material Identification (PMI) テストが行われました。 [4] 蛍光 X 線 (XRF) および分光法 (LIBS) 技術を利用するハンドヘルド分析装置は、このレベルの分析を達成するのに役立つ技術支援を提供する場合があります。これは、多くの場合、Positive Material Identification (PMI) と呼ばれます。 [5] SMW ジョイントの適切な溶接前および溶接後の熱処理、および DMW ジョイントの溶接設計の変更と材料識別 (PMI) 検査が推奨されました。 [6]
Plant Material Identification
The purpose of this study is to increase knowledge of the aspects related to the variability and to characterize the pollen morphology of some members of family fabaceae and to evaluate the utility of pollen features in order to develop an additional alternative plant material identification tool. [1] ) shoots of Ukrainian flora for the plant material identification. [2] for the plant material identification. [3]この研究の目的は、変動性に関連する側面の知識を増やし、マメ科の一部のメンバーの花粉の形態を特徴づけ、追加の代替植物材料識別ツールを開発するために花粉の特徴の有用性を評価することです。 [1] ) 植物材料の識別のためのウクライナの植物相のシュート。 [2] 植物材料識別のため。 [3]
Raw Material Identification
Highlights: This work will provide support guidance for manufacturers and regulatory policy makers to implement equivalent validated and compliant DNA-based testing in quality control processes to improve botanical raw material identification and authentication. [1] A fast, reproducible, non-destructive method to confirm raw material identification in real-time upon material receipt within a warehouse environment is desired. [2]ハイライト：この作業は、植物原料の識別と認証を改善するために、品質管理プロセスで同等の検証済みで準拠したDNAベースのテストを実装するためのサポートガイダンスをメーカーと規制政策立案者に提供します。 [1] 倉庫環境内で材料を受け取ると、リアルタイムで原材料の識別を確認するための、迅速で再現性のある非破壊的な方法が望まれます。 [2]
Complex Material Identification
Finally, we experimentally verify a complex material identification task and obtain promising results. [1] In the long- wave infrared, temperature variations resulting from illumination changes produce widely varying at-aperture signals and create a complex material identification problem. [2]最後に、複雑な材料識別タスクを実験的に検証し、有望な結果を取得します。 [1] 長波赤外線では、照明の変化に起因する温度変化により、アパーチャ信号が大きく変化し、複雑な材料識別の問題が生じます。 [2]
Object Material Identification
Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. [1] In this paper, a new non-contact object material identification method based on Convolutional neural networks (CNNs) and polarization imaging is proposed. [2]タッカー分解に基づく宇宙物体材料同定法を提案し、実験的に実証した。 [1] この論文では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と偏光イメージングに基づく新しい非接触オブジェクト マテリアル識別方法が提案されています。 [2]
Inverse Material Identification
Advanced inverse material identification procedures rely on the richness of strain fields generated in a complex specimen. [1] Vibration responses being sensitive to material properties, an inverse material identification methodology using experimental modal testing and finite element model updating can be a reasonable option. [2]高度な逆材料識別手順は、複雑な標本で生成されたひずみ場の豊富さに依存しています。 [1] nan [2]
Hazardou Material Identification 危険物識別
These include compositional screening of natural and manufactured materials, quality control of manufacturing processes, identification of environmental contaminants, biomedical diagnostics, forensic analysis, and hazardous material identification in the industrial, environmental, geological, cultural heritage, agricultural, biological, nuclear and security sectors. [1] At a dangerous search and rescue scene, an unmanned ground vehicle can perform the tasks instead of a rescue worker such as incident localization, hazardous material identification, toxic gas collection, and security surveillance. [2]これらには、天然および製造材料の組成スクリーニング、製造プロセスの品質管理、環境汚染物質の識別、生物医学診断、法医学分析、および産業、環境、地質、文化遺産、農業、生物学、核およびセキュリティの各セクターにおける危険物の識別が含まれます。 [1] 危険な捜索救助現場では、無人地上車両が救助隊員の代わりに、事故の特定、危険物の特定、有毒ガスの収集、セキュリティ監視などのタスクを実行できます。 [2]
Nuclear Material Identification 核物質の識別
This paper presents new results on nuclear material identification and relative count contribution (also known as mixing ratio) estimation for mixtures of materials in which there are multiple isotopes present. [1] We describe the principle of APT for non-nuclear material identification, and for nuclear material detection, then we provide illustrations of the performances for 10 min inspections with significant quantities (kilograms) of explosives, illicit drugs, or SNM, in different cargo cover loads (e. [2]この論文は、複数の同位体が存在する材料の混合物について、核物質の同定と相対的なカウントの寄与（混合比としても知られている）の推定に関する新しい結果を示しています。 [1] 非核物質の識別と核物質の検出のためのAPTの原理を説明し、次に、さまざまな貨物カバーの負荷で、大量の爆発物、違法薬物、またはSNMを使用した10分間の検査のパフォーマンスの図を示します。 （e。 [2]
material identification technique 材料識別技術
Raman spectroscopy is an outstanding material identification technique. [1] The research starts with a literature study into the state of the art of LIBS as a material identification technique. [2] Material identification technique is crucial to the development of structure chemistry and materials genome project. [3]ラマン分光法は、優れた材料識別技術です。 [1] 研究は、材料識別技術としてのLIBSの最先端に関する文献研究から始まります。 [2] 物質同定技術は、構造化学や物質ゲノムプロジェクトの発展に不可欠です。 [3]
material identification system 材料識別システム
Thus, to enable material-specific parameter adaption for smart manufacturing systems, a material identification system is necessary. [1] It includes an image-based VC technology for supporting textile waste reuse and resale, and a material identification system for sorting textile materials by using near infrared (NIR)/hyperspectral spectroscopy technology to support efficiently recycling to reuse the textile fibre will be evaluated. [2] This work presents a material identification system based on a portable 3D imaging radar-based system, the Walabot sensor by Vayyar Technologies; the acquired three-dimensional radiance map of the analyzed object is processed by a Convolutional Neural Network in order to identify which material the object is made of. [3]したがって、スマート製造システムの材料固有のパラメータ適応を可能にするには、材料識別システムが必要です。 [1] 繊維廃棄物の再利用と再販をサポートする画像ベースのVC技術を含み、繊維を再利用するための効率的なリサイクルをサポートする近赤外線（NIR）/ハイパースペクトル分光法技術を使用して繊維材料を分類するための材料識別システムを評価します。 [2] nan [3]
material identification problem
In recent years, new approaches were proposed to integrate the optical flow and the material identification problems to render a compatible characterization of the displacement field in the sense that they correspond to a mechanical model whose material properties also undergo an identification process. [1] In the long- wave infrared, temperature variations resulting from illumination changes produce widely varying at-aperture signals and create a complex material identification problem. [2]近年、オプティカル フローと材料識別問題を統合して、材料特性も識別プロセスを受ける機械モデルに対応するという意味で、変位場の互換性のある特徴付けを行う新しいアプローチが提案されました。 [1] 長波赤外線では、照明の変化に起因する温度変化により、アパーチャ信号が大きく変化し、複雑な材料識別の問題が生じます。 [2]
material identification method
Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. [1] In this paper, a new non-contact object material identification method based on Convolutional neural networks (CNNs) and polarization imaging is proposed. [2]タッカー分解に基づく宇宙物体材料同定法を提案し、実験的に実証した。 [1] この論文では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と偏光イメージングに基づく新しい非接触オブジェクト マテリアル識別方法が提案されています。 [2]
material identification accuracy 材料識別精度
9% material identification accuracy, which outperforms state-of-the-art approaches. [1] We compared the performances of these strategies in terms of their quantification, detection limit, size measurement, and material identification accuracy and analysis speed by analyzing the same standard and environmental samples. [2]9％の材料識別精度。これは、最先端のアプローチよりも優れています。 [1] これらの戦略のパフォーマンスを、同じ標準サンプルと環境サンプルを分析することにより、定量化、検出限界、サイズ測定、および材料識別の精度と分析速度の観点から比較しました。 [2]
material identification task 材料識別タスク
A human male subject with sensorimotor dysfunction in his left hand after a stroke was asked to perform peg manipulation practice, a building block stacking task, and a material identification task for 10 min each for six weeks. [1] Finally, we experimentally verify a complex material identification task and obtain promising results. [2]脳卒中後の左手に感覚運動機能障害のある男性の被験者は、ペグ操作の練習、ビルディングブロックの積み重ね作業、および材料識別作業をそれぞれ10分間6週間行うように求められました。 [1] 最後に、複雑な材料識別タスクを実験的に検証し、有望な結果を取得します。 [2]