公开(公告)号：CN108152231A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711419328.7

申请日：2017-12-25

Applicant: 中国农业大学 ,  塔里木大学

Inventor： 汤修映 ,  朱晓彤 ,  胡灿 ,  鲁兵

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，本发明的检测方法包括如下步骤：R1样品制备与光谱信息采集；R2枣果内部缺陷判别模型的建立，将判别枣果内部缺陷准确率最高的模型作为最佳判别模型；R3用最佳判别模型进行待测枣果内部缺陷判别；R4待测枣果内部缺陷重现。实验证明，本发明所提供的基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法，枣果内部缺陷判别准确率可达96.77％。本发明通过采集枣果的可见/近红外光谱信息，建立了枣果内部缺陷判别模型，用于枣果内部缺陷的检测，具有快速、无损的特点。

公开(公告)号：CN108152231B

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201711419328.7

申请日：2017-12-25

Applicant: 中国农业大学 ,  塔里木大学

Inventor： 汤修映 ,  朱晓彤 ,  胡灿 ,  鲁兵

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，本发明的检测方法包括如下步骤：R1样品制备与光谱信息采集；R2枣果内部缺陷判别模型的建立，将判别枣果内部缺陷准确率最高的模型作为最佳判别模型；R3用最佳判别模型进行待测枣果内部缺陷判别；R4待测枣果内部缺陷重现。实验证明，本发明所提供的基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法，枣果内部缺陷判别准确率可达96.77％。本发明通过采集枣果的可见/近红外光谱信息，建立了枣果内部缺陷判别模型，用于枣果内部缺陷的检测，具有快速、无损的特点。

公开(公告)号：CN206392444U

公开(公告)日：2017-08-11

申请号：CN201621481787.9

申请日：2016-12-30

Applicant: 塔里木大学

Inventor： 胡灿 ,  张攀峰 ,  任松伟 ,  刘超吉 ,  王旭峰 ,  汤修映 ,  鲁兵

IPC: B07C5/10 ,  B07C5/34 ,  B07C5/36

Abstract: 本实用新型公开了一种红枣在线检测与分选机，包括机架、气缸、伺服电机以及输送带，机架的一端设置着红枣箱，机架的另一端设置着分选箱，机架上设置着由电动机驱动的输送带，输送带的带面上并排间隔设置着三道分选沟槽，在输送带末端设置的分选箱内具有与所述的分选沟槽相对应的分选通道；靠近红枣箱的机架顶面上竖向设置着相机横梁，相机横梁上安装着由伺服电机以及齿形带驱使水平运动的工业相机，靠近分选箱的机架顶面上竖向设置着气缸横梁，气缸横梁上竖向安装着气缸，气缸活塞杆下端设置着橡胶垫以及气动吸盘，气缸由相应的伺服电机以及齿形带驱使沿着气缸横梁做水平横向运动。