DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 实验表明，经过激光烧蚀后的铝片，由于表面微纳结构的存在，材料表现为超亲水性，其表面主要由氧化铝和少部分有机物组成。通过改变其后处理方式，发现在空气中放置30天后，铝片表面转变为疏水性，通过加热炉加热能加快这一转化过程，研究发现这主要是空气中有机物被吸附到铝片表面激光烧蚀区域的原因。而在加热时经过月桂酸改性可以增强有机物对疏水性的影响，铝片表面能够表现出很强的超疏水性。这种制备超疏水表面的方法可以很好的应用到工厂中大型机械表面自清洁材料的制备，方便清洗大型机械的油污与灰尘。
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user: 摘 要 测定重掺硅单晶中的氧主要采用惰性气体熔融–红外光谱法，然而如何保证测试结果的准确性却是一个问题。本文讨论了惰性气体熔融–红外光谱法中拉制标准曲线的方法和建立测试的分析方法，通过该方法，可以获得重掺硅中准确的氧含量数据。 关键词 :惰性气体熔融–红外光谱法，重掺硅单晶，氧 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 半导体硅材料由于它的优良性能，使其在射线探测器、整流器、集成电路、硅光电池、传感器等各类电子元件中占有极为重要的地位；同时，由于它具有识别、存储、放大、开关和处理电讯号及能量转换的功能，因此，半导体硅实际上成了“微电子”和“信息”的代名词 [ 1 ]。硅中氧含量的测定是评价硅单晶质量的重要参数之一。目前，硅中氧含量的测定一般有三种办法，一种为傅里叶红外法(也称为傅氏转换红外线光谱分析FTIR)，它的原理是由于硅氧键的震动，当一定频率的红外光通过硅样品时，在它们的振动频率附近就会出现各自的吸收峰；吸收峰的强度都取决于硅中氧浓度，因此可以通过红外光透射强度计算出氧含量 [ 2 ]；另一种为惰性气体熔融–红外光谱法(GFA)，该方法主要用来测定重掺硅单晶中的氧；第三种为二次离子质谱法(SIMS)，该方法用质谱法检测一次离子溅射产生的正、负二次离子，从而获得样品的成分信息 [ 3 ]。由于测量过程中存在着与频率有关的自由载流子的强烈吸收，傅里叶红外法不适于重掺硅单晶中的氧的测定，同时二次离子质谱法(SIMS)测试费用昂贵，所以目前重掺硅单晶中的氧的测定主要使用惰性气体熔融–红外光谱法(GFA)。本文主要讨论用惰性气体熔融–红外光谱法来测定重掺硅单晶中的氧的问题。
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user: 2. 惰性气体熔融–红外光谱法原理 在高温条件下，样品在惰性气氛的石墨坩埚中熔融，样品中的O元素由于高温从熔体里逸出，并跟石墨坩埚里的碳元素发生反应，以CO的形式释放，通过氧化铜炉将CO转化为CO 2 ，由载气(高纯He)携带经过滤、除尘和除水装置后，以CO 2 的形式进入红外检测器进行检测 [ 4 ]。 当CO 2 气体通过辐射IR能的池体时，特定波长的IR能被吸收，所有其他的IR能从到达检测器起就被特征波长过滤器消除，因此，IR只会被CO 2 吸收；CO 2 气体浓度可根据能量的变化由检测器测得。 下一部分，我们将探讨惰性气体熔融–红外光谱法测试重掺硅单晶氧含量的工艺。
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user: 3. 氧含量测试 本实验仪器采用美国力可公司的ROSI600氧含量测试仪，本实验测试流程如下：a，用酸处理合适大小的样品表面去氧化层；b，通过设定积分时间和分析功率等机器参数来建立分析方法；c，绘制校准曲线；d，通过测空白和标样来验证测量的精确性；e，测量样品。本文重点讨论绘制校准曲线和建立分析方法。 惰性气体熔融–红外光谱法测定硅中氧没有相应的标准方法和参考物质，可以选取傅里叶红外法测试的已知氧含量的标样，选取三组不同氧含量的标样，每组包含可以测试3~5次的样品量，这些标样的氧含量范围需要覆盖待测样品的氧含量。将这些标样投入ROSI600氧含量测试仪进行测试，得到标样的绝对氧含量相对应的积分面积(氧区域)，以积分面积y对绝对氧含量x进行线性回归，得线性方程即为校准曲线。运用校准曲线，我们可以通过获得样品的氧区域来得到样品的氧含量值。 硅样品滴入坩埚前需要经过排气阶段，以去除坩埚中的氧；并且硅样品在熔化前需要排除表面氧元素，所以需要设定排氧功率和时间；表面氧释放后要到达CO 2 池有一定的延迟，为了排除表面氧对积分面积的干扰，在氧区域积分前需要设定延迟时间，通过设定这些参数我们就建立了测试的分析方法。
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user: 4. 结果与分析 准备三组各5份标样在氧含量测试仪进行测试，这三组标样用傅里叶红外法测试的氧含量分别为17.09 ppma，24.27 ppma，30.86 ppma，每份标样因为氧含量和质量的差异获得15个不同的氧区域结果，对这15个结果进行线性回归，得线性方程为y = 2.02529x + 9.83638 × 10 −6 ，即为标准曲线。 在同一个样片邻近的区域取两份样品，一份用于惰性气体熔融–红外光谱法测定，另一份用于二次离子质谱法测定，取10个样片共获得20份样品用于测试，测试采用上述标准曲线，结果见下表1： Table 1 Comparison of test results by GFA and SIM 样片编号 取样位置 SIMS (ppma) GFA (ppma) 差值(ppma) 1 单晶头部 25.22 25.6 0.38 2 单晶头部 32.45 32.11 0.34 3 单晶头部 28.21 28.52 0.31 4 单晶头部 28.57 28.85 0.28 5 单晶头部 27.05 26.86 0.19 6 单晶头部 27.52 27.75 0.23 7 单晶尾部 12.52 12.63 0.11 8 单晶尾部 18.38 18.25 0.13 9 单晶尾部 17.28 17.49 0.21 10 单晶尾部 17.64 17.17 0.47 表1. GFA和SIMS测试结果比较 从上表可知，GFA测试结果跟SIMS测试结果非常接近，说明GFA测试的样品氧含量数据是准确的。选取傅里叶红外法测试的已知氧含量的标样，用ROSI600氧含量测试仪得到标样的绝对氧含量相对应的积分面积，通过线性回归获得校准曲线，运用该校准曲线，我们可以通过获得样品的氧区域来得到样品的氧含量值，这种方法是可行的。 建立方法SI (排氧功率1800瓦和排氧时间25秒，积分功率3800瓦和积分延迟时间20秒)和方法SI-4 (排氧功率1800瓦和排氧时间35秒，积分功率3800瓦和积分延迟时间45秒)，在同一个样片邻近的区域取两份样品，一份用于惰性气体熔融–红外光谱法测定，另一份用于二次离子质谱法测定，选取10个样片共获得20组样品，其中10组样品用二次离子质谱法测定，5组样品用惰性气体熔融–红外光谱法中的方法SI测定，5组样品用惰性气体熔融–红外光谱法中的方法SI-4测定，方法SI和方法SI-4均采用标准曲线y = 2.02529x + 9.83638 × 10 −6 ；用方法SI测定的氧区域图见图1，用方法SI-4测定的氧区域图见图2，样品氧含量测试结果见表2。 从表2可以看出，用方法SI-4测定的氧含量数据跟SIMS测定的氧含量数据非常接近，用方法SI测定的氧含量数据跟SIMS测定的氧含量数据差距很大，说明用方法SI-4测定的氧含量数据是准确的，用方法SI测定的氧含量数据是不准确的。为什么方法SI-4和方法SI测定氧含量数据准确率差别如此之大，我们可以从图1和图2中寻找答案。从图1可以看出，方法SI由于将排氧时间设定为25秒，将氧区域积分开始时间(积分延迟)设定为20秒，氧区域积分开始的时候，样品的表面氧还没有排除干净，这就会影响到氧积分的零点取值，进而输出异常的峰形，从而影响总个氧积分面积，这样测定的样品氧含量数据就会失真；图2中的方法SI-4由于将排氧时间延长为35秒，排氧时间充分，同时氧区域积分开始 图1. SI方法氧区域图 图2. SI-4方法氧区域图 Table 2 Comparison of test results by GFA and SIM 样片编号 取样位置 SIMS (ppma) SI-4 (ppma) SI (ppma) 差值(ppma) 1 单晶头部 30.35 30.62 0.27 2 单晶头部 29.56 29.28 0.28 3 单晶头部 33.75 23.27 10.48 4 单晶头部 26.85 20.58 6.27 5 单晶头部 28.62 16.53 12.09 6 单晶尾部 13.68 13.51 0.17 7 单晶尾部 16.58 16.72 0.14 8 单晶尾部 15.35 15.56 0.21 9 单晶尾部 14.24 -3.62 17.86 10 单晶尾部 18.63 2.36 16.27 表2. GFA和SIMS测试结果比较 时间(积分延迟)延长为45秒，氧区域积分时表面氧已经排除干净，氧积分的零点取值没有受影响，积分峰形正常，这样测定的样品氧含量数据准确。因此，设定排氧时间和氧区域积分开始时间(积分延迟)应以输出峰形为参照，并将氧含量结果与SIMS测定结果比对；如果积分峰形正常，同时氧含量结果与SIMS测定结果一致，说明排氧时间和氧区域积分开始时间(积分延迟)设定合理。
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user: 5. 结论 (1) 选取傅里叶红外法测试的已知氧含量的标样，用ROSI600氧含量测试仪得到标样的绝对氧含量相对应的积分面积，通过线性回归获得校准曲线，运用该校准曲线，我们可以通过获得样品的氧区域来得到样品的氧含量值，这种方法是可行的。 (2) 设定排氧时间和氧区域积分开始时间(积分延迟)应以输出峰形为参照，并将氧含量结果与SIMS测定结果比对；如果积分峰形正常，同时氧含量结果与SIMS测定结果一致，说明排氧时间和氧区域积分开始时间(积分延迟)设定合理。
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user: 摘 要 为了实现钎焊工业现场复杂环境下散热器缺陷的在线检测，文章提出了基于机器视觉的散热器钎焊缺陷检测方法。采用灰度化和高斯滤波对图像进行预处理，使用Canny边缘检测算子获取边缘图像；利用八邻域连通域分析方法查找所有边缘连通域，使用边界清除算法剔除边界处边缘轮廓的干扰，进而实现散热器缺陷检测。实验结果表明散热器缺陷检测正确率为95%，可以满足散热器工业现场对准确性和检测速度的要求。 关键词 :机器视觉，缺陷检测，八邻域连通域 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 散热器作为汽车发动机冷却系统的重要零部件之一，其性能的好坏直接影响发动机的散热效果。铝质汽车散热器的各部件经钎焊炉高温钎焊而成，在整体成型的过程中主片钎焊处钎缝往往会遭到破坏，导致散热器出现泄漏 [ 1 ]，从而降低了散热器的使用性能，严重时可能会产生一定的安全隐患。目前散热器钎焊缺陷检测主要依靠人眼观察，检测人员在散热器底部打光，观察钎缝是否透光，实现缺陷检测。人工检测方法可以满足散热器缺陷检测，但是其中也存在一些不足：首先，人眼在长时间工作状态下效率会明显下降，易造成误判；其次，在高亮度打光状态下，人眼持续工作影响检测人员视力健康。为了解决人眼观察方法的局限性，很多无损检测技术开始用于金属表面缺陷检测，较为常见的方法有超声波检测、X射线检测和机器视觉 [ 2 ]。 机器视觉方法首先采集待检测物体的图像，然后采用图像处理算法实现缺陷检测，是目前较为新兴的非接触无损缺陷检测技术 [ 3 ]。该技术在工业生产中可以快速地实现产品的分类和质量检测，在散热器生产中，钎缝处的密封性影响散热器的散热效果和使用性能，因此采用视觉方法实现散热器质量检测。视觉检测方法不仅效率高、误判低，而且有效地解决了对人眼伤害的问题。 为了实现散热器钎焊缺陷检验，本文提出了基于机器视觉的散热器钎焊缺陷检测方法。文章着重介绍了图像处理算法部分，通过预处理、图像分割、缺陷提取等检测钎焊缺陷，识别出不合格的产品，降低产品的报废率。
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user: 2. 检测系统 系统设计 本系统的检测对象是散热器芯体，如图1所示。检测区域是图中散热器的各个钎缝，其中个别钎缝处会有泄漏。 图1. 散热器芯体 图2所示为散热器缺陷图像和非缺陷图像。 图2. 缺陷图像和非缺陷图像 由于散热器体积较大，若要检测到每一个钎缝，对相机的视野范围和分辨率有要求，因此系统选择线扫相机 [ 4 ] 在相同视野下获取较高质量的散热器钎缝图像。线扫方案是固定相机位置不变，提前将待测物体固定在一定卡槽内，使卡槽连续移动，这样可以降低相机抖动带来的影响。 整个硬件系统搭建方案固定相机和同轴光源 [ 5 ]，匀速移动卡槽，实现对高分辨率二维缺陷图像的采集。硬件系统结构图如图3所示。 图3. 散热器硬件系统结构图
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user: 3. 散热器缺陷检测算法 缺陷图像在线检测算法一般包括图像预处理、图像分割、特征提取、缺陷识别等 [ 6 ]。针对散热器缺陷检测具体的算法流程如图4所示。 3.1. 图像预处理 3.1.1. 灰度化 一张图像是由很多像素点组成的，每一个像素点的颜色由RGB三分量表示，三分量的取值范围均为0~255，因此对图像进行灰度处理就是对RGB三个值进行处理。当像素点矩阵中每一个像素点都满足：R = G = B，此值就为灰度值。灰度化处理的方法包括分量法、最大值法、平均值法、加权平均法 [ 7 ]。目前较为常用的方法是平均值法和加权平均法。 图4. 散热器缺陷检测算法流程 3.1.2. 滤波算法 图像滤波算法的效果对后续边缘检测起着重要的作用。文章分别使用均值滤波、中值滤波和高斯滤波算法对灰度处理后的图像进行平滑处理，对比平滑图像经边缘检测后的效果显示高斯滤波的效果是最好的 [ 8 ]。滤波后经边缘检测效果对比如图5所示。 图5. 滤波后边缘检测效果图 高斯滤波又称高斯模糊，是一种线性平滑滤波。此过程是对整幅图像进行加权平均，每一个像素点的值都为其邻域内像素灰度值加权平均得到。高斯滤波遵循正态分布，二维高斯函数： (1) 其中x和y分别是图像横、纵坐标，σ是高斯核。 具体的操作是使用一个掩模扫描图像每一个像素，掩模中心像素点的值是掩模确定的邻域内像素加权平均灰度值。文章使用3 × 3的掩模，得到的滤波效果对边缘检测提供了画质较高的图像。 3.1.3. 边缘检测 文章分别使用Sobel算子和Canny算子实现图像的边缘检测，检测结果如图6所示。从图6边缘检测结果对比显示Canny算子不易受噪声的干扰，缺陷边缘定位较为准确。 Canny算子的检测原理 [ 9 ] 首先对原始图像灰度化；再对灰度图像进行高斯滤波处理；接着使用一阶偏导的有限差分计算幅值和方向；然后对梯度幅值进行非极大值抑制；最后使用双阈值检测和连接边缘，双阈值参数的选取在经过多次实验确定为(30， 450)，有效地检测出钎缝边缘。 图6. Sobel边缘检测和Canny边缘检测结果图对比 3.2. 八邻域连通域分析 轮廓的查找OpenCV提供了findContours函数，实验中函数的输入为Canny边缘检测图像，数据输出得到的轮廓个数比实际轮廓多3个，轮廓查找的结果对后续缺陷特征提取增加了难度。为了更加准确地检测出散热器钎缝缺陷文章提出了基于连通域分析的区域生长算法。 连通域分析常见的邻域关系有4邻域和8邻域，文中采用8邻域连通域分析。区域生长算法基本思想是将具有相似准则的像素合并构成区域 [ 10 ]。算法实现的步骤： 1) Canny边缘提取后图像中仅存在0和255两种像素值。对图像进行扫描，扫描过程中找到第一个灰度值为255的轮廓点，记为c_pt，并将c_pt作为种子生长起点，将其压入数据栈seeds和contour中； 2) 将c_pt作为中心点，遍历其8邻域像素，如果8邻域像素的灰度值与中心点的灰度值相等，其像素与中心点属于同一连通域，并将像素压入两数据栈中； 3) 删除seeds数据栈中第一个元素，并从数据栈中取出一个像素作为c_pt，返回步骤2)； 4) 当seeds数据栈为空时，返回步骤1)，寻找下一个连通域； 5) 重复1)~4)，直到图像中每个点都有其归属时，生长结束。 3.3. 散热器缺陷提取 查找完所有的连通域后，确定了所有连通域的坐标。通过多次实验分析发现，除了钎缝区域信息外，其他干扰轮廓都处在图像边界处。为了提取准确的缺陷信息并判别缺陷，需要清除靠近图像边界的干扰。采用的清除算法步骤是：首先建立边界处像素坐标，水平方向横坐标固定不变，纵坐标循环取值；垂直方向纵坐标不变，横坐标循环取值；然后遍历每个轮廓的每一个坐标，如果某一连通域的坐标与边界像素坐标有相等，将这一连通域的所有坐标删除；最终得到钎缝区域3个连通域的坐标。使用边界清除算法得到钎缝区域图像如图7所示。 图7. 钎缝区域图像 通过对钎缝区域图像分析，缺陷部分在钎缝区域内连通域的像素个数最小。因此，提取缺陷时，保留连通域像素个数最小的轮廓坐标即可，但是边界清除算法仅仅是将边界连通域像素个数置0，并没有改变图像中连通域的个数，边界处连通域会干扰缺陷提取，所以要从像素个数非零的连通域中找出像素个数最小的连通域并保存其坐标，将其他连通域的坐标清除，即可检测出缺陷。如图8所示为缺陷检测和非缺陷检测结果图。 图8. 缺陷检测和非缺陷检测结果图 实验结果表明，文章的算法有效地清除了其他轮廓的干扰，降低了缺陷提取的算法难度，散热器缺陷的边缘检测结果也更加清晰，对后续进行缺陷判断时，提供了方便。 3.4. 缺陷判别 为了判别待处理的散热器是否为合格产品，文章对70张图像进行实验分析，其中20张缺陷图像和50张非缺陷图像。通过对图8结果图中缺陷像素个数和非缺陷钎缝区域像素个数比较分析得到判别产品是否合格的阈值为106，大于阈值的图像为合格产品，小于阈值的图像为不合格产品。 实验检测结果统计如表1所示。 Table 1 Experimental test resul 散热器图像 检测个数 正确判别的个数 正确率 缺陷图像 20 19 95% 非缺陷图像 50 47 94% 表1. 实验检测结果
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user: 4. 实验结果及分析 为了验证方法的有效性，本实验采集了正常无缺陷和待检测缺陷图像的多个样本进行检测，实验结果统计检测成功率95%。实验过程中使用不同的方法进行结果对比，其中传统的连通域方法查找所有的边缘轮廓，提取缺陷特征时受其他轮廓影响，很难准确定位缺陷位置。本文的方法在传统方法基础上做了一些改进，通过实验观察分析发现，干扰轮廓基本在图像边界处，使用边界清除算法清除边界处细小轮廓，很好地显示并提取缺陷信息，有效地保留了缺陷区域坐标数据。 本文的算法在缺陷的漏检和误检方面失误较小，基本可以满足生产线上产品质量检测准确性和检测速度要求。
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user: 5. 结论 钎缝受到破坏是导致散热器泄露较为常见的缺陷，文章针对这类缺陷检测问题，提出了机器视觉的钎焊缺陷检测方法。该方法首先通过摄像机、光源、图像采集卡和计算机等硬件设备搭建采集缺陷图像，缺陷图像经预处理后采用八邻域连通域分析查找所有连通域，接着使用边界清除算法将边界处连通域干扰剔除，然后在钎缝区域提取出最小目标区域，从而检测出缺陷。通过比较缺陷区域边界像素个数与非缺陷钎缝边界像素个数来设定阈值，判断散热器是否为合格产品。 文章基于VS平台进行多次实验检测。其结果表明，缺陷检测的正确率达到95%，充分验证了算法的可靠性，满足散热器工业现场在线检测要求，且该方法具有一定的实用价值。
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user: 摘 要 通过对我国视力障碍等特殊人群的阅读需求，阅读机器人的现有产品、专利等的分析，设计研究出了一款基于STM32F4的智能阅读机器人，该机器人主要由运动控制系统和智能阅读系统组成。运动控制系统采用STM32F4单片机作为主控芯片，实现摄像头的三维空间运动及翻页自动化。智能阅读系统采用OpenCV视觉库进行文本图像处理以及文字识别，同时采用Python语言中的各种模块，设计了与用户端实时交互的阅读UI界面、语音交互控制、文本电子化储存、网络资源获取等功能。该机器人将有效地解决老人、视力障碍人群或残疾人士的阅读障碍，适用于图书馆、养老院和康复院等地的公共读书角，以及需要大量图书电子化存储和文本扫描的办公场所。智能阅读机器人能有效地提高了需求人群的阅读效率，给用户带去了舒适性、便捷性，体现了多元化的服务理念。 关键词 :智能阅读机器人，STM32F4单片机，OpenCV，Python，多元化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 根据国家统计局统计数据，2018年我国60周岁及以上人口已占总人口的比重为17.9%，达到24，949万人，到2050年这一比重则将进一步提升为34.1%，同时中国有接近1700多万名视力障碍残疾人 [ 1 ]。老龄化问题以及视力障碍问题将进一步阻碍他们与文学世界的交流。 随着经济的快速发展，人们生活水平不断提高，人们对生活质量的要求也越来越高，对智能化产品的接受程度也逐渐提高。但是，老龄化人口越来越多，视力障碍的残疾人数量也很多，他们同样也应该享受阅读的权利。因此，人们对解决此类阅读障碍的智能产品需求处于一个可观的水平。
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user: 2. 行业现状 目前市场上也出现了解决此类问题的概念，但只是提出了针对性解决理念，对外也没有公布任何研发进展。市面已有的一些阅读功能产品，如自动翻书机器人：只能实现自动翻页，不能阅读文本 [ 2 ]；智能阅读系统：只能阅读已有的电子文档，且阅读过程单调、枯燥，缺乏人性化服务 [ 3 ] [ 4 ]；文本扫描仪：具有较为精准扫描文本的功能，但是需要人为辅助翻书，人力成本以及体验感较差 [ 5 ] [ 6 ]。综上，以上产品的功能都较为单一，不能全面有效地解决老人、视力障碍人群或残疾人士阅读不便的问题。 本文开发的机器人具有较高集成度的模块，可实现文本自动扫描及翻页、文本图像处理及识别、拟人声阅读、文本电子化存储、语音控制和网络资源获取等功能。环境适应能力强，能应用多个领域、多种场所 [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 3. 机器人设计 智能阅读机器人在硬件和软件上均采用模块化设计，主要由机械结构设计、文本图像处理、运动控制系统、智能阅读系统和智能语音系统构成。 3.1. 机械结构设计 在机械结构设计方面，采用SolidWorks进行3D建模，实现精准的动态仿真，达到最精准控制水平 [ 9 ]。智能阅读机器人的机械结构主要由支撑骨架、书本固定结构、文本扫描翻页结构和辅助翻页装置组成。其实物见所示，三维模型如图1所示。 图1. 智能阅读服务机器人实物图 3.1.1. 书本固定结构 书本固定结构由双直线滑块滑杆、数字舵机、曲柄推杆、压书夹和载书平台等组成。固定结构用于防止书本在扫描翻页过程中发生滑动，且能够适应不同大小的书本。 装有滑块的两根滑杆固定在载书平台下方的平台上，每根滑杆两端的滑块用木块连接用于固定数字舵机，使数字舵机能够沿着滑杆左右移动。 压书夹采用3D打印技术制成，并固定在数字舵机上。两根滑杆中间为曲柄推杆，可自动控制滑杆两端的压书夹横向移动以固定不同大小的书本。最后将载书平台用铜柱支撑于曲柄推杆上方，载书平台中心设有凹槽，将书脊放于凹槽中可防止书本左右移动。书本固定结构如图2所示。 图2. 书本固定结构 3.1.2. 文本扫描翻页结构 文本扫描翻页结构由步进电机、直线导轨滑块滑槽、吸盘真空气泵装置、电动伸缩杆、螺纹丝杆、摄像头和继电器等组成。 横向导轨滑槽控制摄像头及吸盘横向运动，纵向导轨滑槽控制其纵向运动，电动伸缩杆控制其垂直运动。通过对步进电机和电动伸缩杆的精确控制可实现摄像头及吸盘的三维空间运动，从而实现文本扫描及自动翻页一体化。文本扫描翻页结构如图3所示。 图3. 扫描翻页结构 3.1.3. 辅助翻页装置 辅助翻页装置由翻页杆(尼龙杆)、数字舵机和360˚旋转云台组成。旋转云台采用3D打印技术制成，其滑槽内放入轴承滚珠以减小摩擦，使翻页杆能够实现旋转运动。当吸盘将书页吸起时，翻页杆运动到吸附的书页下方，防止书页滑落。辅助翻页装置如图4所示。 图4. 辅助翻页结构 3.2. 运动控制系统设计 本作品设计了三种控制模式，分别是自主控制模式、界面控制模式、语音控制模式。整个控制系统框图如图5所示。 运动控制系统采用螺纹丝杆构成的三维运动结构；采用PyQt5技术实现智能阅读系统UI界面的开发与设计；采用3D打印技术设计压书夹与辅助翻页云台；使用双曲柄推杆结构实现不同大小书本的固定；使用继电器模块与真空气泵实现书本的自动翻页；采用STM32控制器和MBOX处理器组成的双控制器。运动控制算法代码(部分)如图6所示。 图5. 系统控制框图 图6. 运动控制算法代码(部分) 3.3. 软件设计 3.3.1. 文本图像处理 本作品的文本扫描采用0.3 s高速自动对焦2K高清摄像头，每页文本分批次进行扫描，扫描的原始文本图像如图7所示。文本图像处理采用计算机视觉库OpenCV的Python接口 [ 10 ] [ 11 ]。由于摄像头在安装过程中存在角度偏差，导致采集的原始文本图像在三维空间存在部分文字扭曲变形。因此，使用图像几何变换中的透视变换对原始文本图像进行校正。为解决环境光线对文本图像的影响，使用自适应直方图均衡化调整图像对比度，实现文本图像亮度的均衡化。对处理后的文本图像进行图像形态操作1，提取文本轮廓，得到文本ROI区域，其效果如图8和图9所示。使用图像形态操作2对文本ROI区域的每行文字轮廓进行提取，将提取的轮廓与创建的白色背景掩模进行Poisson图像融合，再进行自适应直方图均衡化，得到最终的待识别文本，其效果图如图10所示 [ 12 ] [ 13 ]。文本图像处理算法框图如图11所示。 图7. 原始文本图像 图8. 文本轮廓框 图9. 文本ROI区域 图10. 待识别 图11. 文本图像处理算法框图 文本处理程序(部分)如下图12所示。 图12. 文本处理程序(部分) 3.3.2. 智能阅读系统 阅读系统用户端与STM32控制器实时交互，实现用户数据的实时更新，用户端主要分为智能阅读、智能听书和智能语音三个主要功能模块，智能阅读模块可以进行页码选择、背景颜色选择和文字大小调节等功能；智能听书模块主要可以实现播放暂停、音量设置以及设置合成等功能，其中设置合成主要可以进行人声选择、语音和音调的设置；智能语音模块可以实现用户的声音识别，然后反馈给PC端。 系统UI界面设计使用当前主流界面设计Qt的Python接口PyQt5，其具备开发周期短、实现效果佳和可移植性高等特点 [ 14 ]。阅读界面主要采用蓝色基调为主，可以给用户带来视觉上舒适性的体验，用户可以根据自己的爱好进行相应的系统设置，从而让阅读者体会到阅读舒适与愉悦，文本扫描参数设置界面如图13所示，智能阅读系统UI界面如图14所示。 图13. 文本扫描参数设置界面 图14. 智能阅读系统UI界面 阅读系统算法代码(部分)如下图15所示。 图15. 阅读系统算法代码 3.3.3. 智能语音系统 语音交互系统设计使用百度在线语音识别和图灵语义解析，系统开始工作时借助Pyaudio模块进行录音，然后将录音文件即时上传到AipSpeech系统，成功后PC端即时接受返回的字符串并匹配字符是否在预设的列表里，若匹配成功，则执行下一步操作，若匹配失败则重新进行录音并按照既定程序工作，最终到语音交互工作结束。同时系统采用PyGame的music模块，将识别后的文本进行处理，生成文本音频。 综上，采用语音交互系统可以使机器人具有听、思考和说的能力，让整个系统工作起来更加流畅，语音交互系统结构图如图16所示。 图16. 语音交互系统结构图 语音系统代码(部分)如下图17所示。 图17. 语音系统代码(部分)
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user: 4. 机器人测试 4.1. 工作过程 2019年10月，完成了该阅读机器人的加工制作与测试，实物图如图18所示。 图18. 机器人实物图 对机器人的应用效果进行了测试，机器人的自动翻书结构正在工作，纵向导轨及其末端的吸盘将纸张抓起如图19，纵向导轨将待翻页纸张导引到书本另一端时辅助翻页结构的翻页杆将纸张精准地导引至水平如翻页前图20，一次翻页结束后纵向导轨装置上的高清摄像头正在扫描识别如中图21。 图19. 翻页前 图20. 翻页中 图21. 翻页后 机器人正在自动识别文本内容并将内容实时反馈到PC端，PC端通过文本图像处理算法计算后，将文本信息显示在高清显示屏的界面上，并向用户语音播报出具体内容。同时，用户也可以采用语音实时控制机器人进行相应动作。 4.2. 测试结果 经过多次测试，智能阅读机器人总体性能良好，通过语音操作或者手动操作选定想要阅读位置后，PC端可以准确获得位置信息，通过串口将信息传送至主控芯片。主控芯片能够精准地控制电机，使OpenCV摄像头运动至指定位置，并拍摄图片信息，通过阅读系统设定的算法，精准地识别了文字信息，最终成功将已识别的文本信息通过串口传送至PC端。当机器人遇到外界因素干扰时，系统会自动提醒用户，并自动返回初始状态。机器人测试结果状态如图22所示。 图22. 机器人测试结果展示
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user: 5. 结语 本文为介绍的基于STM32F4的智能阅读机器人可以良好地实现文本扫描及翻页自动化、文本图像处理及文字识别、文本电子化存储、拟人声阅读和网络资源获取，同时可实现语音交互控制、UI界面并行控制等，且运行稳定性好、抗干扰能力强，可应用到多个领域、多种场景，给用户带去舒适的体验感。
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user: 摘 要 知识图谱作为知识的结构化表示，已成为智能认知系统的一个重要研究方向。本文主要通过抓取网络上以骨科康复治疗知识为主的各种医学知识，通过数据清洗将这些医学数据整合成以疾病为中心的结构化知识。同时辅助权威书籍和医生专家对数据进行修正和增删。最终将数据存入图数据库，构建七类约9.6万的实体节点、十类约109万的实体关系以及九类属性类型的医疗健康知识图谱。本文进一步对构建的知识图谱进行通用疾病和骨科疾病分析，发现实体关系边数分布满足幂律分布，同时分析了各类型实体关系边数排行榜，为病人食谱、症状、检查项目和并发症等选择提供一定的参考价值，本知识图谱也为骨科康复的互联网远程智能问诊打下基础。 关键词 :知识图谱，图数据库，骨科康复 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 知识图谱是旨在描述人类知识各种实体或概念之间的内在关系 [ 1 ] [ 2 ]，将知识内容转化为图结构，由表达知识概念的实体和反映两个实体之间关系的边组成，是一种数字化的语义网络，计算机存储和理解知识语义关系的一种结构化处理方法，是实现机器认知智能的关键技术，目前已经拥有很多成熟的产品应用。 1955年，Garfield就检索文献提出了自己的看法——引文索引的思想 [ 3 ]。1965年普赖斯提出“引证网络” [ 4 ]，从此开启当代科学发展脉络引文研究时代，初步形成知识图谱(Mapping Knowledge Domain)的概念。1977年，知识工程知识库概念出现，成为研究人员的研究对象，其中以专家系统为主要代表 [ 5 ]。20世纪的90年代，新的概念——知识库(Knowledge Base) [ 6 ] 被提出，人们开始深入研究知识将如何表示、知识怎样组织，并将此研究广泛应用到各科研机构和企业单位。2012年11月，Google针对如何提升搜索引擎的准确性、如何提升用户使用感的问题，创新性提出知识图谱(Knowledge Graph)的概念 [ 7 ]。 随后知识图谱被广泛应用于知识问答领域，相较于传统的问答系统，基于知识图谱的问答系统以其特有的结构化知识大大提高其处理庞大数据量时的搜索效率，且还提供一定的推理功能。知识图谱的存储包括两种形式：资源描述框架(RDF) [ 8 ] 和图数据库。由于Neo4j相较其它数据库的各种优势 [ 9 ] [ 10 ]，成为大幅度领先的主流图数据库。现在，较为知名的知识图谱系统有Google的KG、微软的Probase [ 11 ]、百度的知心、上海交通大学的zhishi.me (中文)、中国科学院的CAS-IR (目前国内规模最大)、搜狗的知立方等 [ 12 ]。 知识图谱在医疗领域的研究较多，钟亮 [ 13 ] 对文档实体关系挖掘分析建立相关学科知识图谱、马晨浩 [ 14 ] 根据电子病历建立甲状腺结节类的知识图谱、王昊奋 [ 15 ] 等人通过网络开放医疗数据建立患者辅助监控知识图谱、付洋 [ 16 ] 从医学网站获取医疗数据构建心脏病中文知识图谱、翟兴 [ 17 ] 基于权威书籍和开放互联网数据建立心血管疾病知识图谱、卢严砖 [ 18 ] 获取各大百科类网站的半结构化知识，建立慢性疾病知识图谱。 虽然医疗领域的知识图谱研究成果颇多，但对骨科领域的研究却较少能查阅到文献。同时，由于人口老龄化、社会经济发展、生活节奏加快，骨科疾病的发生概率显著增多。在骨科康复关注度日益提高的行业背景下，为解决以上问题，本文通过权威书籍和医疗网站获取骨科康复和一般疾病相关医疗知识，而后通过专家进行修正和补充，建立较为权威的骨科康复医疗知识图谱，为骨科康复研究提供必要的数据支持。同时，本文对该骨科康复知识图谱进行数据分析，为人们提供诸如食物、药品、检查等方面的骨科医疗建议。
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user: 2. 知识图谱的构建 2.1. 知识获取 在数据的获取方式上，考虑到骨科医疗疾病数据库的专业性，选择三种方式进行知识获取(见图1)：1) 利用爬虫框架爬取互联网医疗网站的半结构公开数据；2) 对《骨科康复学》等骨科康复相关权威书籍进行归纳整理；3) 通过专家医生对数据进行修正和增删，提高数据知识的专业化水平。由于爬取半结构知识的获取方式获取的信息量大、速度快的特点，本文以此种采集方式为主。 图1. 数据获取架构 半结构化数据采集选择Scrapy框架，其属于一种应用比例较高的爬虫框架，在应用过程中可高效的爬取网页，抽取海量的数据信息为其后面的处理提供支持。Scrapy中涉及较多组件，主要的五个组件功能为：1) 引擎：对爬虫抽取满足要求的数据流；2) 调度器：主要抓取相关地址对象；3) 下载器：获取相关文本内容；4) 爬虫：可从相关设定的标签位置获取满足要求的目标数据。5) 项目管道：解析处理抓取的xpath信息。 本文基于Win10系统，采用Python语言进行编程，通过activate shell脚本文件激活虚拟环境，目标抽取数据基于Chrome7.0确定出。Scrapy获取半结构化数据过程如图1所示，引擎从调度器获取一个URL封装成一个请求发送给下载器，下载器根据请求从互联网上下载数据并发出一个响应，爬虫组件获取该响应进行解析，如果解析结果为实体项目则发送到项目管道进一步处理，如果解析结果为URL链接则传递给调度器，等待下一次爬取。本文利用requests库给server传递请求，采用json格式在线接收网页疾病数据。 2.2. 知识表示 本文将网上爬虫得到的数据保存在名为medical的表中，该表在mysql数据库中。后续需将数据导入图数据库，因此对原始数据进行预处理。本文在爬取医疗网站时，某些信息杂糅在一起，后续创建知识库时需要将其分开，如表1所示：“food_info”字段包括适宜吃的食物、忌口的食物和推荐的食谱，后续需将它们分解成三个信息do_eat (宜吃食物)、no_eat (忌吃食物)和recommend_eat (推荐食谱)。 Table 1 Fields containing various informatio 字段 信息 basic_info 疾病名称、简介、所属科室、检查项目 food_info 宜吃食物、忌吃食物、推荐食谱 drug_info 推荐药品、常用药品 表1. 包涵多种信息的字段 另外，某些字段的信息值有多个，需要将多个值分隔开，例如：“下背部痛”的症状有牵涉痛、神经痛、骨质疏松，需要将其分割成“symptom”：[“牵涉痛”，“神经痛”，“骨质疏松”]。类似字段有symptom、cure_department、cure_way、common_drug、cheek。 疾病信息以两种形式储存在Neo4j中，分别为实体–属性–属性值以及实体–关系–实体(分别为一对一、一对多数据映射)。一对一数据映射的属性仅仅对应一个值，但关系能够关联大量实体，例如“骨关节炎–治愈率–70%”。而在一对多数据映射中，同一实体的同一关系可对应多个实体，例如“骨关节炎–宜吃食物–>芝麻”、“骨关节炎–宜吃食物–>腰果”。 最终，本文共创建17432条通用疾病条目，613条骨科疾病条目，每个疾病条目下包含23条子条目，以字典形式保存在json文件中。相较心脏病中文知识图谱 [ 16 ] 的565个心血管疾病数据、8条子条目，本文知识图谱涵盖的疾病信息范围更广。 2.3. 知识存储 本文将爬取所得初始数据导入图数据库Neo4j中，完成知识图谱的构建工作。结合实际情况来看，本文选择CREATE语句的方式将节点、关系和属性信息导入图数据库。 导入节点有两类，一类为中心疾病(Diseases)节点，包含各种疾病属性；另一类为普通的实体节点，不包含属性。共创建Drugs、Foods、Checks、Departments、Producers、Symptoms、Diseases七类实体节点信息。 最后，共创建属于(belongs_to，包括“科室属于科室”和“疾病属于科室”)、常用药物(common_drug)、宜吃食物(do_eat)、忌吃食物(no_eat)、在售药品(drug_of)、所需检查(need_check)、推荐食谱(recommend_eat)、推荐药品(recommend_durg)、疾病症状(has_symptom)、并发症(accompany_with)十一类实体间的关系。 最终在Neo4j中实体节点如图2所示： 图2. 部分知识图谱可视化 如图3所示，本文最终构建的骨科康复医疗知识图谱包含七个节点标签(药品、食物、检查项目、医疗科目、在售药品、疾病症状、疾病)共96983个节点，十一个关系类型(所需检查、推荐药品、忌吃食物、宜吃食物、推荐食谱、疾病症状、并发症、在售药品、常用药品、两个属于)共1099041条实体间的关系和九个属性。 图3. 知识图谱Neo4j展示
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user: 3. 数据库分析 本部分对上文建立的基于通用疾病背景下的骨科疾病的医疗数据进行分析，对比实际医院使用的数据量来说，本文的数据量有所不足，下文分析仅针对本数据库而言，仅供参考。 3.1. 实体分布 在图数据库中，实体和其它实体间的关系用边表示，边数越多，表示该实体和网络的关系越复杂。图4给出实体关系直方分布，横坐标表示边数，纵坐标表示实体个数，由于纵坐标实体个数差异过大，故对纵坐标值取对数。从图中可知，本数据库无论是通用疾病或是骨科疾病，数据均服从幂律分布 [ 19 ]。 通用疾病的分布函数为： log ( y 1 ) = 458.21 x 1 − 0.845 其中， x 1 表示通用疾病领域的实体边数， y 1 表示通用疾病领域实体的个数。骨科疾病的分布函数为： log ( y 2 ) = 79.081 x 2 − 0.866 其中， x 2 表示骨科领域的实体边数， y 2 表示骨科领域实体的个数。 对比通用疾病和骨科疾病分布函数的指数数值，二者相差无几，大约为0.855，说明骨科作为通用疾病的子网络，满足同一分布。 图4. 实体分布 3.2. 实体分析 图5为通用疾病和骨科疾病知识图谱的实体边数排行榜。图6为骨科疾病实体边数排行前50的部分可视化展示。实体连接的边越多，则表明该实体与其它实体的关联越多，该实体在知识图谱中的关系越复杂，该实体更容易被回答。例如骨科排行榜中，白酒、鸡蛋排名靠前，当用户意图与食物相关时，这两者会较大概率被检索回答。即排名越靠前，边数越多，被检索的概率就越大，作为备选答案的概率也越大。 图5. 实体边数排行榜 图6. 骨科实体边数排行前50的部分可视化 3.3. 食物分析 图7展示本数据库排行前十五的宜吃食物和忌吃食物，左侧为通用疾病，右侧为骨科疾病。本文建议宜吃和忌吃排行榜需结合分析，例如：骨科宜吃食物中鸡肝虽然排名第十一，但忌吃曲线在此出现小峰值，结合骨科忌吃食物排行榜可发现鸡肝排名第十五，由此可见某些食材确实具有两面性，患者在食用时需稍加注意。 图7. 宜吃食物和忌吃食物排行 图8展示本数据库排行前十五的推荐食谱。骨科疾病推荐食谱与通用疾病推荐食谱排行榜大部分重合，除此之外，骨科食谱多出现草鱼食材的汤羹，另外例如豆腐、菠菜有关的食谱也可多考虑。从图中发现，排行靠前的食谱多为汤、羹、粥类，符合实际情况，本文由此建议患者切莫盲目滋养进补，患病期间应以清淡饮食为主。 图8. 推荐食谱排行 3.4. 药品分析 图9罗列本数据库排行靠前的十五种药物，由图可见，常用药品和推荐药品排名情况并非完全一致，某些人们经常使用的药品并不一定是医生第一推荐的药品(如骨科排行图中的复方氨基酸胶囊)，而某些相对使用较少的药品却是医生所推荐的(如骨科排行图中的舒筋活血片)。针对这种情况，本文建议以推荐药品为主要参考依据，辅助常用药品加以选择。 图9. 药品排行 3.5. 症状分析 本文也对疾病症状进行排行分析(见图10)。骨科症状排行榜显示，骨科疾病前四个症状(肌肉萎缩、感觉障碍、剧烈疼痛、无力)大幅领先，这些症状是骨科疾病患者经常出现的症状。该图表给予人们一定参考，即当人们在日常生活中出现此类症状，特别是排行靠前的症状，需要引起重视，本文建议及时就医检查排除隐患。 图10. 实体分布 3.6. 检查项目分析 四肢的骨和关节平片、CT检查、骨与关节MRI检查、骨关节及软组织CT检查为本系统骨科疾病排名前四的检查项目(图11)，如有骨科疾病或考虑排查身体骨科方面问题，本文认为可考虑检查这四项项目。图中通用疾病的血常规、尿常规、心电图、便常规、CT检查排名前五，该五项检查是实际体检中常规的检查项目，利用这些检查项目可检查大多数身体异常，本文建议人们尤其是患者予以重视，定期检查该五项目。 图11. 检查项目排行 3.7. 并发症分析 疾病引起的并发症往往令患者痛苦不已，本文对本数据库并发症排序(图12)发现，骨折、创伤性关节炎、骨关节炎是骨科最常引起的病痛，而休克和贫血是通用疾病最常引发的并发症。对于并发症，需要患者及护理人员多加注意。其次，上榜的其它并发症同样不能忽视，都需要引起注意。 图12. 并发症排行
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user: 4. 知识图谱应用 下面展示知识图谱应用于问答系统的对话测试示例。测试结果表明，系统根据用户问句，通过骨科知识图谱的知识检索，可以得出准确的知识回答，以此说明本文构建的骨科疾病知识图谱可进行实际应用。
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user: 5. 总结与展望 作为人工智能发展的一个重要分支 [ 20 ]，知识图谱属于下一代搜索引擎主体部分，时至今日仍备受关注，尤其自然语言处理领域，已成为一个至关重要的研究课题，相关研究络绎不绝，由此取得一系列丰富成果。随着知识图谱研究的深入和市场的需求，知识图谱的研究目光逐渐聚焦于特定领域的知识处理。 由于社会、环境、生活等各方影响，医疗疾病特别是骨科疾病的发生概率显著增多。然而，对骨科知识图谱的研究却较少，目前尚无一个较为专业的骨科知识图谱以提供知识的查询和骨科疾病医疗建议。本文针对医学疾病，特别是骨科疾病，从海量数据的互联网抽取相关知识并进行清洗处理，同时利用权威书籍对数据进行补充，通过咨询专家提升数据的可靠性和专业化水平。而后将数据导入图数据库Neo4j中，构建以一般通用疾病为背景、骨科康复为主要内容的医疗疾病知识图谱。本文构建的9.6万规模实体和109万规模实体关系的骨科疾病知识图谱，为骨科康复的互联网远程智能问诊打下基础。而结合专业医疗知识图谱、健康医疗大数据和人工智能深度学习分析 [ 21 ] - [ 26 ]，开发新一代智能化的疾病诊断分析和预测预警系统，将成为未来智慧医疗的一个重要发展方向。 本文知识图谱仍存在不足，后续可考虑深度学习技术，如可参考Liu Z等所建立的基于attention机制的CNN-LSTM-CRF中文命名实体识模型 [ 27 ]。对比实际医院的使用数据，本文知识图谱在疾病的广度和深度仍需进行补充；同时由于数据来源于开放性网站，虽有医生参与，但数据仍受个体化差异影响，可考虑与医院或医学研究所进行合作，以此提升知识图谱的专业性。
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user: 摘 要 菊粉是研究最广泛的一种益生元，目前已知对肠道健康、糖脂代谢、肥胖、免疫系统等均有生理益处。本文综述了菊粉生理功能最新的研究进展，为今后进一步研究起到引导与借鉴作用。 关键词 :菊粉，益生元，生理功能 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 菊粉(Inulin)也称菊糖，是植物中的储备性生物多糖之一，主要存在于菊芋、菊苣等菊科植物的块根 [ 1 ]，它是一种天然的果糖聚合物，由果糖分子通过β-(2，1)糖苷键连接，聚合度通常为2~60。菊粉属于一种非消化性碳水化合物，具有甜度低、吸水性强、与水结合能形成凝胶、热量低等理化性质 [ 2 ]。菊粉有膳食纤维和益生元双重作用，不能被胃和小肠吸收，在结肠中选择性促进双歧杆菌等益生菌增殖，调节肠道微生态，在肠道健康、糖脂代谢、肥胖、免疫系统等方面都具有良好的生理功能，受到研究学者的广泛关注 [ 3 ]。现对近年来菊粉的生理功能研究进展做一综述。
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user: 2. 菊粉与肠道健康 菊粉作为可溶性膳食纤维，在肠道内吸水膨胀，增大粪便体积，刺激直肠排便反射，增加肠道蠕动，膳食纤维的吸水膨胀能力，还能稀释有毒物质浓度，减少其对肠道的损伤 [ 4 ]。菊粉在结肠中被大量有益菌发酵产生的短链脂肪酸(short-chain fatty acids， SCFAs)尤其是丁酸，有利于肠上皮细胞的生长和代谢，维持肠黏膜的完整性，抑制有害菌的生长以及维持肠道免疫系统的平衡，促进肠道健康 [ 3 ]。 Cabria [ 5 ] 等对252名年龄在4~72岁的便秘人群进行菊粉干预，每日摄入菊粉2~15 g，服用2~4周，相比对照组，菊粉干预组能明显增加排便次数、缩短粪便传输时间、改善粪便硬度、减少排便困难，其机制与肠蠕动收缩增加、粪便内细菌数量的增加导致粪便体积增大有关。另几项研究中 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 菊粉也是通过促进双歧杆菌增殖，降低嗜胆菌丰度来软化粪便，增加排便次数，改善肠道功能。国内菊粉应用于小儿、老年人便秘的临床研究也都验证菊粉改善便秘的益处 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。李素彦等 [ 12 ] 利用菊粉联合益生菌对成人急性腹泻治疗的临床结果表明，菊粉有助于改善急性腹泻患者的肠道黏膜功能，缩短止泻时间，改善患者临床症状。国外也有研究证实菊粉能够抑制某些条件致病菌，减轻这些致病菌造成的肠道炎症 [ 13 ] [ 14 ]。2018年波兰的一项对照试验则发现，菊粉的添加抑制了肠道炎症患者体内调节铁平衡的激素的表达，改善铁转运，抑制肠道炎症，对儿童乳糜泻也有很好的保护作用 [ 15 ]。
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user: 3. 菊粉与糖脂代谢 糖尿病等糖脂代谢紊乱疾病多与胰岛素抵抗相关，而慢性炎症在胰岛素抵抗的形成中被认为起关键作用。肠道菌群失调导致肠道通透性增加，细菌脂多糖(Lipopolysaccharide， LPS)等毒素通过肠道屏障进入血液或组织，引起中枢和外周组织的慢性炎症，从而影响肠道激素的分泌及胰岛素敏感性 [ 16 ]。SCFAs可通过结合游离脂肪酸受体来下调炎症因子和上调胰高血糖素样肽GLP-1等胃肠激素分泌，参与血糖平衡调节，改善代谢性炎症和胰岛素抵抗 [ 17 ]。薛勇等 [ 18 ] 发现菊粉通过促进小鼠肠道内普雷沃氏菌的增殖，产生大量SCFAs，与肠上皮细胞表面G蛋白偶联受体GPR41/43结合，激活磷酸腺苷依赖的蛋白激酶(AMPK)信号通路，进而导致下游代谢功能一系列变化，如促进脂肪酸氧化、糖酵解、抑制肝脂肪酸合成、胆固醇合成和糖异生等，最终改善宿主的糖脂代谢紊乱。几项荟萃分析 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 都证实了菊粉对于糖前期人群和2型糖尿病患者(T2DM)糖脂代谢的益处，纳入的研究中菊粉的平均用量为10 g/d，菊粉干预能够显著降低空腹血糖(P < 0.01)、糖化血红蛋白(P < 0.01)及空腹胰岛素水平(P < 0.01)，显著缓解胰岛素抵抗(P <0.01)。剂量–反应分析 [ 20 ] 结果提示，当日剂量为10 g，持续时间达到42天时，这四项血糖指标显著降低，当日剂量超过30 g时，剂量–反应曲线呈下降趋势，效果开始减弱，同时，在饮料中添加菊粉型果聚糖对四种血糖指标的影响优于其他食物，如饼干、面包等。因此每日补充菊粉最少10 g，最高30 g，持续最少6周，以固体饮料方式服用，是比较好的干预方式。王盼等 [ 22 ] [ 23 ] 使用药物联合菊粉对T2DM患者进行临床干预，每天补充20 g菊粉持续12周，患者各项血糖指标相比于干预前明显降低，菊粉强化干预比单纯的药物治疗方式效果更佳，同时患者的血脂水平也有一定改善。 菊粉可改变参与肝脏甘油三酯(Triglyceride， TG)合成的酶的基因表达从而减少脂肪酸的从头合成，降低肝内脂肪生成；SCFAs可降低肠道PH值，促进胆汁酸和胆固醇随粪便排出，减少肠道对胆汁酸的重吸收；其中丙酸还可通过抑制3-羟基-甲基-3-戊二酰基辅酶A (MHC-COA)还原酶的活性而降低血清胆固醇的水平 [ 24 ]。一项meta分析 [ 25 ] 表明菊粉对于所有人群都能够起到降低低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)的作用；对于T2DM患者，菊粉还能够增加高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)的水平。吴诗诗等 [ 26 ] 对22项相关研究综合分析同样显示，菊粉可提高人体血清HDL-C水平，降低TG和LDL-C水平，对血脂异常和T2DM患者的血脂改善作用更明显，并建议此类患者每日摄食菊粉14 g左右来预防和治疗其血脂异常，减少动脉粥样硬化和冠心病患病风险。
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user: 4. 菊粉与肥胖 肥胖是目前最受瞩目的公共健康问题，它是糖尿病等其他慢性病的独立危险因素。柳叶刀最新研究表明，青少年肥胖还与中年癌症患病率显著相关 [ 27 ]。肥胖也是一种慢性炎症性疾病，高能量的过量摄入及久坐不动等引起机体能量过剩，导致脂肪堆积，肥大的脂肪组织分泌促炎因子，尤其是内脏肥胖患者的脂肪细胞，更易发生破裂引发炎症；此外，高糖高脂饮食导致的肠道微生态失衡引起肠道炎症进一步加剧肥胖的发生 [ 28 ]。 菊粉能恢复受损肠道黏膜来改善慢性炎症，给小鼠喂食8周的高糖脂低纤维的西式饮食后，小鼠肠道黏膜生长速度明显减慢，通透性增加，LPS等内毒素穿过肠屏障进入体循环引起慢性炎症，导致小鼠肥胖。补充双歧杆菌可以恢复小鼠肠道黏液层的生长速度，但是不能改善穿透性，而补充菊粉则可以抑制黏液层的通透性增加，改善慢性炎症和肥胖 [ 29 ]。菊粉还能增强肠道的免疫功能来改善炎症，主要是增加3型先天淋巴细胞ILC3分泌白介素IL-22的能力，促进有抗菌活性的Reg3γ分泌，同时由IL-22介导促进肠上皮细胞的增殖，加固肠屏障，减少内毒素等穿过肠屏障进入血液的风险，从源头上控制慢性炎症的发生 [ 30 ]。此外，菊粉在胃中不会被消化，吸水膨胀形成高黏度胶体，延长胃的排空时间减少食物摄入量，同时在小肠内还可与蛋白质、脂质等物质形成复合物，抑制此类物质吸收，减少脂肪堆积 [ 31 ]。让肥胖的孩子每日补充8 g的菊粉能够有效地控制他们的胃饥饿素水平，他们的食欲也能因此降低 [ 32 ]。
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user: 5. 菊粉与免疫系统 肠道黏膜是免疫系统的第一道屏障，占人体免疫球蛋白IgA总量的60%在肠道中，肠道对人体免疫力有重要影响。菊粉促进肠道有益菌特别是双歧杆菌的增殖从而抑制其他致病菌的生长和粘附，增强肠道屏障；同时能诱导肠黏膜淋巴系统的免疫活性，增强巨噬细胞的吞噬能力，激活体液和细胞免疫应答反应 [ 33 ]。 2018年Benjamin等 [ 34 ] 以小鼠为模型发现，补充菊粉可以增加小鼠对流感病毒的抵抗力，防止流感所引起的肺部组织破坏，减轻肺功能衰竭，提高感染小鼠的存活率。研究显示，流感病毒感染的小鼠肠道内脱硫弧菌科显著增加，这种革兰氏阴性条件致病菌能产生诱发炎症反应的内毒素和有致癌作用、干扰肠道内分泌的硫化氢。补充菊粉后小鼠的菌群结构明显改善，产生短链脂肪酸的有益菌如双歧杆菌科和类杆菌科等成为优势菌。同时菊粉的发酵产物SCFAs特别是丁酸对免疫系统有双重有益作用，一方面更有效地预防流感感染，另一方面能避免过度免疫造成的组织损伤。Erin等 [ 35 ] 也提出菊粉通过促进一氧化氮和其他免疫因子的释放来抑制病毒复制，还能通过促进调节性T细胞表达和抑制NF-κB等通路产生抗炎作用，具有很好的免疫调节和抗病毒功能。最新研究还发现菊粉能够引起肠道菌群组成的变化，从而增强抗肿瘤免疫力来抵御癌症 [ 36 ]。 此外，菊粉也可作为疫苗佐剂增强疫苗的免疫效果。Vogt等 [ 37 ] 在一项乙肝疫苗研究中，给青少年每天补充8 g菊粉，连续14天，接种后35天乙肝特异性抗体滴度明显提高，且参与疫苗接种诱导免疫反应的特定T细胞群、T辅助细胞也增加了。
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user: 6. 菊粉与矿物质吸收 菊粉促进矿物质的吸收的机制可能与菊粉酵解产生的SCFAs有关，SCFAs降低肠道微生态pH值，促进矿物质的的溶解，加速矿物质的被动扩散，此外SCFAs还能刺激肠道黏膜的生长，增大吸收面积，提高肠黏膜的离子吸收能力等 [ 38 ]。Hess等发现长期服用抗胃酸药物(质子泵抑制剂-PPI)的患者容易出现镁的严重缺乏，而在使用PPI的同时补充菊粉(每日20 g)可以改善这种情况 [ 39 ]。 矿物质中钙是人体最容易缺少的元素，是影响青少年生长发育和中老年人特别是绝经期妇女骨质疏松的关键。早年两项研究 [ 40 ] [ 41 ] 发现，29名青春期女孩在饮用添加菊粉和低聚果糖的橙汁3周后，增加了钙吸收。Kim等 [ 42 ] 以26名绝经后的韩国妇女为实验对象，菊粉组妇女钙吸收相比对照组增加了42%。但近年来国内外菊粉应用于骨骼健康方面的研究较少。