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公开(公告)号：CN108389062A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810440835.7
申请日：2018-05-10
Applicant: 江南大学 , 江苏中农物联网科技有限公司
IPC: G06Q30/00
CPC classification number: G06Q30/0185
Abstract: 一种基于图像处理的水果防伪溯源系统及方法，属于物联网技术领域。该系统包括生厂商客户端子系统、购买者客户端子系统、服务器端子系统和中心数据库。服务器端子系统包括网络数据通信模块、数据库操作模块、网络服务解析模块、防伪验证模块和图像处理模块。生产商客户端子系统包括网络数据通信模块、数据解析模块、操作界面显示模块、图像采集模块和防伪标签生成模块。购买者客户端子系统包括网络数据通信模块、操作界面显示模块、图像采集模块和数据解析模块。本系统根据水果本身的图像特征进行验证，避免了虚假验证网站或系统提供的虚假验证信息，提高了对水果品质的保证和防伪溯源的可靠程度；对来自不同销售商的水果验证时操作方便且环保。
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公开(公告)号：CN108362667A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810440817.9
申请日：2018-05-10
Applicant: 江南大学 , 江苏中农物联网科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种介质光学参数估计装置及方法，属于光学参数识别领域。该装置包括单色光发生器、电机驱动器、PLC控制器、单色光反光镜、CMOS相机、手动升降台、手动平移轴、驱动电机以及主控计算机。该装置能够通检测采集离样品表面不同高度、不同反射角度下的多幅光谱图像信息，并通过手动升降台来调整检测样品的位置以获取最佳光谱图像。主控计算机中的参数识别模块对光谱仪得到的大量不同距离下的光子强度分布图像进行深度学习，从而得到样品材料的光学特性参数，如吸收系数、散射系数、异向性系数和同向性系数等。本发明为各种样品的材料的光学特性、污损的检测提供了全面准确的数据，在样品的检测研究中具备更可靠的功能。
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公开(公告)号：CN108320057A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810124599.8
申请日：2018-02-07
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于有限制稳定配对策略的柔性作业车间调度方法，属于作业车间调度领域。该方法设计方案为：a、通过整数编码生成初始染色体种群，并初始化有关参数；b、对父代染色体进行交叉、变异操作，获得子代染色体；c、将子代染色体和父代染色体组成待选染色体集合，通过有限制的稳定配对操作，从中选择下一代染色体；d、若满足截止条件停止算法，否则返回步骤b。本发明将有限制稳定配对策略引入选择子代染色体的过程中，来解决多目标柔性作业车间调度问题，用来克服现有多目标柔性作业车间调度问题解决方法在解决此类问题时出现的种群分布性和收敛性不足的缺点，可得到更为优秀的调度方案，实时性好，可靠性高。
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公开(公告)号：CN105224960B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201510741678.X
申请日：2015-11-04
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于聚类算法的玉米种子高光谱图像分类识别模型更新方法，包括：基于采集所有待识别玉米种子在N个波段下的N个高光谱图像，计算感兴趣区域内的光谱均值特征，作为特征参数，依次输入数据，计算待识别玉米种子与检测模型的匹配性；判断匹配性，若匹配不成功，则通过化学分析测试，获得待识别玉米种子的类别，利用获得的待识别种子特征参数及其真实类别，更新训练集；在完成所有待识别玉米种子的匹配性判断后,利用新的训练集来建立新的最小二乘支持向量机检测模型fLS‑SVM,用fLS‑SVM来识别更新后的待识别样本集。本发明提供了一种基于聚类算法的玉米种子高光谱图像分类识别模型更新方法，能够实现高光谱图像分类模型的更新，效果好，且可靠性高。
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公开(公告)号：CN108169190A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711276193.3
申请日：2017-12-06
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种PSII叶绿素荧光J特征点和I特征点定位方法，包括：1)使用叶绿素荧光仪测试OJIP曲线；2)使用函数拟合OJIP曲线，并求所拟合曲线的曲率；3)根据曲率的极值，确定PSII叶绿素荧光的J特征点和I特征点；本发明自动跟踪不同生理和实验条件下叶子的PSII叶绿素荧光的J特征点和I特征点，考虑到了植物品种和实验条件的变化，测得的特征荧光值比传统方法的测定值的分类能力更好。在不同的实验条件下，所确定的特征点出现的时间具有很强的分类能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105176067B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510683888.8
申请日：2015-10-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种单层氧化石墨烯改性水性聚氨酯复合材料的制备方法，属于无机纳米改性聚氨酯材料的制备领域。本发明先利用新型强氧化剂高铁酸钾对鳞片石墨进行氧化剥离，经离心洗涤后制备得到单层氧化石墨烯；再将这种单层氧化石墨烯经超声分散于去离子水中，在水性聚氨酯乳化阶段加入，高速搅拌后制备单层氧化石墨烯改性水性聚氨酯复合乳液。本发明与现有的无机物改性高分子材料相比，单层氧化石墨烯经超声后能在聚合物基体中稳定分散，由于氧化石墨烯在比表面积、强度、硬度等属性上都优于其他的纳米改性物质，从而在水性聚氨酯的热稳定性、力学性能等方面具有很大优势。
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公开(公告)号：CN107680140A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710971318.8
申请日：2017-10-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect相机的深度图像高分辨率重构方法，涉及图像处理领域，该方法包括：对Kinect相机的彩色相机和深度相机进行标定，获取Kinect相机的相机参数；通过Kinect相机的彩色相机和深度相机分别获取目标物体的彩色图像和深度图像，根据kinect相机的相机参数将深度图像映射到彩色图像所在的彩色图像像素坐标系中，获得对齐后的深度图像，根据彩色图像和对齐后的深度图像构建非凸优化模型，利用交替方向乘子算法对非凸优化模型求解得到重构的深度图像；该方法能够实现在自然场景下彩色图像引导的深度图像高分辨率重建，并能够在保证快速收敛的同时具有良好的边缘保持平滑和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106770192A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611249381.2
申请日：2016-12-29
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/71
CPC classification number: G01N21/71 , G01N2201/127
Abstract: 本发明提供一种基于插值法的激光诱导击穿光谱连续背景校正方法，包括：S1，采集带有连续背景干扰的激光诱导击穿光谱，获取光谱强度值的所有极小值点，将极小值点按照波长从小到大排序；S2，定义一个窗口函数；S3，将窗口函数内N个极小值点按照光谱强度值从小到大排序，选取前面的M个极小值点并保存；将窗口函数由光谱数据的第一个极小值点开始滑动，每滑动一次做一次排序与选取处理；遍历所有极小值点后，将选取的点作为新的极小值点集；S4，对新的极小值点进行插值计算，插值结果用来估计连续背景；S5，依据估计的连续背景计算出信背比，将信背比最大时估计的连续背景作为最终的连续背景估计值。本发明可提高光谱分析的性能。
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公开(公告)号：CN103900972B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410136071.4
申请日：2014-04-04
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的肉类新鲜度高光谱图像可视化无损检测方法，克服了传统无损检测方法存在的检测精度稳定性和可靠性差的缺点。该方法的技术方案为：a、采集肉类样本的高光谱反射图像；b、提取高光谱反射图像在不同波段下的光强均值、图像熵、能量均值特征；c、分别建立三种特征和仪器破坏性检测获得的TVB-N的偏最小二乘预测模型，并获得关于TVB-N的无权重融合预估模型；e、采集待测肉样的高光谱图像，输入到建立好的无权重融合模型得到各像素的TVB-N预测结果，实现肉样腐败程度和区域的可视化检测。该方法能够在多数肉样无损的情况下，实现肉类新鲜度的快速可视化检测，具有简单快速度、预测精度高、鲁棒性好的优点。
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公开(公告)号：CN105678342A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610102811.1
申请日：2016-02-24
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/623 , G06K9/4604 , G06K9/6267
Abstract: 本文发明涉及一种基于联合偏度的玉米种子高光谱图像波段选择方法。本发明技术方案为：a、将待识别的玉米种子样本放置在高光谱图像采集系统中，采集并获取这些玉米种子的高光谱图像；b、利用阈值分割获取玉米种子的轮廓曲线，求取轮廓下玉米种子的光谱均值特征和熵特征，并进行特征联合，将其作为待识别玉米种子的特征参数X；c、利用特征参数求取全波段下的联合偏度JS(X)，结合序列后向选择方法的原理进行波段选择，输出最优波组合Φ；d、建立预测模型，获得该波段选择方法的评价结果。本发明通过对玉米种子高光谱图像进行波段选择，其能够实现多特征条件下波段选择，操作简单，快速有效，并具有较高鲁棒性等优点。
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