安徽发布《一次性使用儿童口罩》团体标准

4月2日,为保障少年儿童生命安全和身体健康,安徽省发布实施团体标准T/AQB 1-2020《一次性使用儿童口罩》。该标准适用于3~14岁儿童在日常生活中佩戴的用于阻隔飞沫、花粉、微生物等颗粒物传播的一次性使用口罩,不适用于带有呼吸阀的口罩。标准规定,一次性使用儿童口罩按形状分为平面型和立体型,按尺寸大小分为小号(3~6岁)、中号(7~12岁)和大号(13~14岁)三种规格。

《可重复使用民用口罩》团体标准解析

新冠肺炎疫情期间,口罩成为不可或缺的防控利器和战略物资,是保障人民群众健康的盾牌。在全球范围内,口罩产品的供需矛盾突出。我国关于口罩产品的标准主要有5个(见表1)。2020年2月以来,北京市组织开展防护口罩再利用平台项目研究。大量科学研究和技术成果表明,在当前疫情应急时期,高质量的口罩重复使用是可行的.

《可重复使用民用口罩》团体标准解析

介绍我国现行主要口罩标准,指出延长口罩有效使用时间在新冠肺炎疫情期间的重要性。阐述《可重复使用民用口罩》团体标准的制定过程,并对《可重复使用民用口罩》团体标准进行解析,说明可重复使用民用口罩的适用范围、使用标准、消毒清洗原则和产品标识等。

《PM2．5防护口罩》团体标准在京发布

1月18日，中国纺织品商业协会在北京发布《PM2．5防护口罩》团体标准，该标准是我国首个正式向社会发布的可以有效防护雾霾危害的口罩标准。已于2016年3月1日起正式施行。

吹皱一江春水:《PM2.5防护口罩》标准出台

雾霾肆虐，激活了不起眼的口罩行业。几年的时间，口罩企业纷纷研发出各种形态的防雾霾口罩．都以“过滤性好，透气率高，佩戴舒适”等为宣称卖点．消费者在选购时只能跟着感觉走，至于是否真的有效，谁也说不好。然而这种现象在3月份后将有改变。由中国纺织品商业协会牵头制定的《PM2．5防护口罩》标准即将于2016年3月1日实施，这是我国第一个专门针对民用防PM2．5的口罩标准。

《民用卫生口罩》团体标准正式发布——消费者选购口罩有了新依据

日前,由中国产业用纺织品行业协会(简称中产协)牵头制定的《民用卫生口罩》团体标准正式发布.

中班健康 《认识口罩》

设计意图：冠状”悄悄来临，人们开始注意保护自己。然而最常见、也是最可靠的办法便是戴口罩，口罩这个小帮手给我们带来了极其重要的作用。今天带孩子们了解戴口罩的意义以及正确选择、佩戴口罩的正确方法，帮助孩子树立正确的预防“冠状病毒”心态。

《电动口罩》行业标准于今年内实施

近日，由中国建筑科学研究院发起，尘大侠等行业代表参编的《电动口罩》行业标准，现已进入草拟阶段，并于2017年内正式颁布实施。电动口罩，是一种靠电动风机提供气流克服部件阻力的过滤式呼吸器．一种区别于传统纤维口罩的新型口罩产品．又称主动呼吸式防护口罩，动力送风过滤式呼吸器依靠电动风机来帮助佩戴者呼吸，具有降低使用者呼吸负荷，改善使用者配戴舒适度．提高防护可靠性等突出特点，尤其适用于一些条件恶劣的高强度作业环境。

《麻抗菌口罩》团标发布

近日,由中纺标(深圳)检测有限公司牵头起草的《麻抗菌口罩》团体标准正式发布实施。该标准由深圳市纺织行业协会团体标准化技术委员会归口管理。标准的颁布实施将为相关麻口罩生产企业提供技术支撑,为市场监管提供依据,便于消费者选择适用的口罩。

《PM2．5防护口罩》标准发布

《PM2.5防护口罩》团体标准（TAJ1001-2015）在北京正式发布。该标准由中国纺织品商业协会提出,由我国安全防护用品行业专家、防护口罩生产企业及相关科研部门组成的起草委员会历时近两年时间制定完成,并报国家标准化管理委员会备案,将于3月1日起正式施行。

《PM2.5防护口罩》团体标准出台

近日，《PM2．5防护口罩》团体标准（TAJ1001-2015）在京正式发布。该标准由中国纺织品商业协会提出，由我国安全防护用品行业专家、防护口罩生产企业及相关科研部门组成的起草委员会历时近两年时间制定完成．并报国家标准化管理委员会备案，将于3月1日起正式施行。该标准是我国第一个正式向社会发布的可以有效防护雾霾危害的口罩标准。

第一个民用口罩标准出台——《PM2.5防护口罩》团体标准

国务院办公厅2015年3月和9月份别印发的《深化标准化工作改革方案》和《贯彻实施〈深化标准化工作改革方案〉行动计划（2015-2016年）》指出,我国现行的标准体系不适应社会主义市场经济发展的要求。改革的措施是把政府单一供给的现行标准体系,转变为由政府主导制定的标准和市场自主制定的标准共同构成的新型标准体系。市场自主制定的标准分为团体标准和企业标准。政府主导制定的标准侧重于保基本,市场自主制定的标准侧重于提高竞争力。

基于纹影成像技术的可视化口罩密合性检测装置的设计与应用

口罩佩戴不当造成的泄漏会显著降低口罩的有效性。现有的口罩密合性测试结果仅判断佩戴口罩过程中是否存在气体泄漏,但无法精确指出气流泄露部位,也不能实时调整口罩佩戴方式。为此,利用纹影成像技术设计口罩密合性检测装置。该技术利用气流对光波的扰动,将肉眼看不到的气流变化转化为可见的图像,从而实现气流的可视化。利用口罩密合性检测装置可观测不同口罩、不同佩戴个体下的口罩气流泄露情况,同时测量泄露气流的纹影面积。使用该装置测试头模或真人佩戴口罩时的密合性,结果显示:头模佩戴医用外科口罩时泄露气流的纹影最明显;不同个体佩戴同类口罩时泄露气流也存在纹影差异。采用医用外科口罩对装置有效性进行验证,数据显示正确佩戴口罩时口罩边缘气流泄漏率为36.83%。

基于SOM-BP的全自动口罩机传动系统故障检测

针对口罩机在多工序生产中故障特征难以诊断的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)和误差反向传播网络(BP)的故障检测模型。首先针对4种减速机故障类型搭建SOM-BP复合型神经网络模型并完成检测分类,其次通过提取原振动信号的20组时域和频域参数作为SOM网络的输入样本进行初步聚类,并根据仿真结果确定最佳竞争层结构,最后将聚类后结果输入BP网络进行预测并完成分类,实现故障检测。研究结果表明,7×7竞争层结构下的SOM-BP复合型神经网络对于减速机的8种时域和频域参数的检测效果最优,分类准确率可达93.5%,173次迭代即可收敛,数据拟合度最高达0.99876,达到实际检测要求,验证了该方案的有效性和可行性。

隧道施工作业人员佩戴颗粒物防护口罩适合性及影响因素分析

目的分析隧道施工作业人员佩戴颗粒物防护口罩适合性与工人头面部尺寸之间的关系,探索相关影响因素。方法选择某隧道施工作业现场工人200人为研究对象,调查个人基本信息,测量身高、体重,使用TSI Pro+8038、8048进行折叠式和杯式口罩适合性检验,手持三维扫描仪进行头面部尺寸测量。结果适合性检验单因素分析,研究对象佩戴口罩形状和所属民族对通过率的影响差异有统计学意义(P<0.05)。通过组与未通过组头面部尺寸测量显示,折叠式口罩9501V+额最小宽,9502V+两耳屏间宽,杯式口罩8576两耳屏点间颌下弧长、两下颌角宽、鼻宽和BMI,8577头冠状弧、耳屏鼻根长、两耳屏点间颏下弧长、颈围、形态面长和BMI差异有统计学意义(P<0.05)。适合性检验多因素分析,形态面长、鼻宽和BMI值与适合性检验通过的概率呈正相关,口宽值呈负相关。相较于折叠式口罩,杯式口罩通过的概率更大。头面部尺寸分栏总体覆盖率为85.0%,折叠式和杯式口罩的#5、#7、#8、#10通过人数较多。结论对于本次现场研究的施工作业人员,杯式口罩较折叠式口罩更为适用;形态面长、鼻宽和BMI的值越大,口宽的值越小,适合性检验的通过概率越高,结合我国头面部尺寸分栏标准,形态面长可作为快速选择口罩的主要判断依据,鼻宽、口宽以及BMI可作为适合性检验的主要参考依据;为提高呼吸防护效果,建议通过适合性检验为工作人员筛选合适的口罩类型。

基于7~10岁儿童防护口罩设计的面部特征

为设计研发更贴合儿童面部的防护口罩,运用三维扫描技术采集130名7~10岁儿童的面部数据,获取了包括面宽、形态面长、耳屏颌下弧长等10项面部指标,探索儿童面部发展规律及脸型分类。运用Pearson相关性分析挖掘各面部指标的发育相关程度,通过独立样本t检验分析面部指标在性别上的差异,使用主成分因子分析提取能反映面部数据的3个主要因子;基于主成分分析结果,结合K-means聚类将儿童脸型分为狭面型(44.9%)、中面型(32.2%)和阔面型(22.9%),提出按脸型分类进行儿童防护口罩设计的理念。

基于深度学习的口罩佩戴识别方法研究

针对自动检测口罩佩戴的问题,提出了一种基于深度学习的口罩佩戴识别方法。使用YOLOv3网络为框架构建深度学习模型,并设计和完善了训练数据集。经过对网络模型的训练,成功解决了普通场景中单目标口罩识别问题。同时针对该模型在多目标检测中出现的检测置信度较低和部分目标无法识别等问题,进行了训练加强。通过对测试集的数据进行测试和分析,该方法具有较高的平均准确率(mean average precision, mAP)和稳定性。

电子设计基础训练教学探索——以口罩静电特性测量为例

在教育教学改革的大背景下,该文通过口罩经典特性测量实验这一具体案例,阐述工程基础实验课程电子设计基础训练的教学实施方法与效果。该实验从生活中的热点问题出发,通过实验原理教学、实验过程指导和实验考核验收等环节,融入设计开发、工程思维等理念,使学生能够制作电子产品、解决实际问题,引导学生从“小实验”感悟“大工程”。该实验加深学生对电子信息系统的认识,培养他们的实践能力和工程创新思维,为日后的专业学习打下坚实基础。

基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC

针对密集人群下口罩佩戴检测实时性差、难以部署到移动端的问题,提出基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC。该算法结合深度可分离卷积改进的SE注意力机制设计了一种轻量化特征提取模块,并结合BiFPN设计了一种加权特征融合模块。经实验验证,YOLOv7-DSC算法在口罩数据集上mAP为96.9%,与YOLOv7-tiny算法相比仅降低了0.5%;相比于YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny、YOLOv5s、MobileNetV3、ShuffleNetV2、GhostNet和Swin-Transformer算法在mAP上分别高出13.4%、11.2%、4.5%、5.7%、5.8%、4.2%和5.1%;在检测精度与YOLOv7-tiny算法相当的情况下,参数量和计算量分别减少了60%和55%,仅为2.4 M和6.0 G,极大地降低了硬件成本。