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车内空气质量智能嗅辨系统

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-30

浏览量:

车内异味是中国汽车行业消费者投诉的主要质量问题之一,传统的气味评价标准依赖人工嗅辨,因个体差异、环境限制等因素,难以精准解析气味组份。科迈恩科技与国内某大型汽车质量检验中心在分析仪器数据建模与机器学习算法集成技术,开展车内空气质量人工智能评级、材料老化智能预测分析等领域的专项研究,为解决辨别难、溯源难、标准化难等长期困扰行业的难题提供创新技术路线和解决方案。
 
行业AI解决方案

车内空气质量智能嗅辨系统

基于AI分级预警的整车气味管理系统

车内异味是中国汽车行业消费者投诉的主要质量问题之一,传统的气味评价标准依赖人工嗅辨,因个体差异、环境限制等因素,难以精准解析气味组份。科迈恩科技与国内某大型汽车质量检验中心在分析仪器数据建模与机器学习算法集成技术,开展车内空气质量人工智能评级、材料老化智能预测分析等领域的专项研究,为解决辨别难、溯源难、标准化难等长期困扰行业的难题提供创新技术路线和解决方案。
  • 精准客观:替代人工嗅辨,消除主观误差
  • 智能数据:云端存储分析,快速追溯根源
  • 高效速检:模型智能解谱,缩短检测时长
  • 创新管控:关联气味现象,实现精细治理

解决方案简介

汽车智能嗅辨系统集成了高精度质谱快检技术、完善的异味组分数据库、气味嗅辨智能评价算法、溯源与一致性预测模型、移动端数据采集等多项核心技术。

该系统通过一键式操作,实现基于前沿质谱联用技术的车内异味气体测试,以及基于智能嗅辨机器学习算法的气味评级、污染物溯源、一致性管控、大数据建模等多种功能,并实时上传云端进行数据共享,极大地提升了企业智能工厂品质管控的效率,为用户在研发和量产阶段提供专业、准确、高效的车内空气质量评价整体解决方案。

 

依托产品自学习机制与海量测试数据积累,该方案不仅能高效解决集团多车型车内空气质量问题,显著降低研发成本与人力投入,更以技术赋能企业构建长效治理能力,助力健康座舱品牌形象升级。其功能覆盖量产车一致性管控、产品气味优化、产线及实验室 VOC 检测与气味评估等场景,通过云端数据共享与互联互通,推动企业在车内空气质量领域实现智能化转型突破。

作为中汽中心科技成果转化项目,智能嗅辨系统集成高精度测试技术、气味数据库、智能算法、管理云端等核心技术。通过一键式操作实现多项功能并实时数据共享,凭借自学习能力与海量数据积累,可解决多车型车内空气质量问题,助力企业实现智能化转型,打造健康座舱,推动行业向更高水平发展。

应用领域

行业应用
气味客观化借助高精度传感器与先进算法,突破传统人工嗅辨受主观因素和环境干扰的局限,将气味评价由模糊主观感受转化为精确量化数据,稳定输出客观气味等级,为后续分析筑牢数据根基
挥发物快速检测挥发物快速检测模块搭载前沿模型,无需人工嗅辨即可全速解谱。运用气相色谱-质谱联用技术,快速分离鉴定挥发性有机物,相比传统手段大幅压缩检测周期,快速输出挥发物成分与含量报告,高效掌握车内挥发物状况
气味溯源气味溯源功能基于日常检验数据,通过云端管理模块整合数据,运用大数据与关联算法分析样品气味关联。可快速定位生产环节、零部件或原材料的气味异常,高效锁定问题根源
一致性管控摒弃传统气味等级管控,采用宏微观气味关联模式,通过实时采集气味数据,与标准气味质谱库比对,从分子层面精准把控,及时修正工艺、物料等因素造成的气味偏差,保障产品气味质量稳定统一

人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

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