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公开(公告)号：CN113433081A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110764668.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态神经网络的果蔬干燥过程中品质检测方法及系统,包括：采集并保存待检测的果蔬切片样本集在多光谱多个波段下的多光谱图形集；对所述多光谱图形集中的光谱图形进行预处理；对处理过后的图像进行阈值分割，并将每个波段下分割后感兴趣区域的像素点按照顺序重构为一维序列；对样本集中每个样本多个波段下的一维序列作补零处理，并重建二维图像，将重建二维图像集中的数据维度增加一维；将增加一维后的二维图像集按照多个波段的顺序依次输入动态神经网络进行训练，将训练后的预测值与实际值作对比，得出衡量预测能力的指标并依照效果来调整网络的结构和训练的次数。本发明有利于提高对于指标的预测能力，有效提高检测准确度。
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公开(公告)号：CN112949725A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110253970.2
申请日：2021-03-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征提取的小麦种子分类方法，涉及高光谱技术领域，该方法通过结构改进的多尺度深度学习网络结构来进行模型训练，多尺度深度学习网络结构中的三维卷积核至少在光谱维度上具有至少两种不同的尺度类型，从而可以利用每个卷积单元从两维的空间维度和一维的光谱维度对所述样本图像进行多尺度的特征提取，充分挖掘高光谱数据中的特征，从而极大地提高训练得到的模型的分类精度、提高小麦种子分类准确性，且拥有良好的泛化性能和较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110501346B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910906077.8
申请日：2019-09-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱图像采集技术的品质检测系统，涉及光谱技术领域，该品质检测系统基于多光谱相机构建，多光谱相机能够在较短时间内对样本进行拍照获取多光谱图像，再结合输送装置可以实现样本的360°全方位图像获取，从而可以快速获取样本的完整信息；控制装置基于一种全新的波段运算方法来增强品质特征区域从而有效检测分割区域实现品质检测，操作简单快速有效，而且波段运算方法的运算量较小，可以满足在线检测要求，实时性较强。
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公开(公告)号：CN112198125A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011163953.1
申请日：2020-10-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种基于红外增效的多功能果蔬切割检测系统及方法，属于果蔬切割加工技术领域。该设备通过上下两层红外管加热水槽，水槽连接耐高温提升装置和紫外杀菌装置，红外管及水槽外设置封闭保温箱体，箱体两侧保留产品运输通道口；耐高温装置连接切割刀具，切割刀具通过伺服电机提供动力，外接PLC控制系统，切割刀具右下侧为产品出口，出口下方为传动装置；传动装置运送样品经过多光谱采集区域，在卤素灯光源激发下，多光谱相机采集产品光谱数据，通过建模分析方法，识别切割完整度和杂质检测。本发明具有提高果蔬切割完整度，保障产品品质和安全的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110110687B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910401961.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色信息和三维轮廓信息的树上水果自动识别方法，涉及机器视觉技术领域，该方法利用三维点云数据的颜色信息去除背景得到果实区域的水果点云数据，通过融合距离差异和颜色差异的欧式聚类算法聚类为点云团，在三维空间，利用距离信息和水果的三维轮廓信息实现对点云团中每个水果的逐一分割，可以提高水果识别的准确性，降低水果检测过程中的漏检率。
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公开(公告)号：CN108507972B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810319258.6
申请日：2018-04-11
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明提供一种基于距离度量和半监督学习的近红外光谱跨年份苹果糖度预测方法，属于苹果糖度预测领域。该方法首先从苹果的近红外光谱中提取相对反射率作为特征参数，然后利用初始最小二乘支持向量机回归模型Mlssvm和偏最小二乘回归模型Mplsr对未标记样本预测，获得预测值；随后求未标记样本与回归模型Mlssvm或Mplsr所用建模样本的最大距离和两个回归模型对未标记样本的预测差异；之后选取距离大和两个回归模型预测差异小的未标记样本作为更新集样本加入到初始回归模型Mlssvm或Mplsr所用建模样本中，更新初始回归模型Mlssvm或Mplsr；直至满足最大迭代次数后对测试集样本进行标定。本发明利用距离度量和半监督学习对初始模型进行更新，预测精度高、操作简单、快速有效、具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108362652B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810173946.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于证据理论的物体新鲜度无损检测方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：选取待检测物体的N个新鲜度不同的检测样本，对于每个检测样本，确定新鲜度等级并获取高光谱图像，通过高光谱图像确定特征参数，采用至少两种不同的算法对N个检测样本的特征参数进行特征融合从而得到至少两个预测模型，基于证据理论对至少两个预测模型进行融合得到对样本的新鲜度等级的融合预测模型，利用融合预测模型对待检测物体进行新鲜度无损检测；该方法可以克服单模型泛化能力不高、精度低的缺点，可以提高物体新鲜度的预测精度，操作简单、快速有效，并具有较高的鲁棒性和模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN110243805B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201910694235.8
申请日：2019-07-30
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，涉及食品安全检测技术领域，该方法首先利用鱼刺与鱼肉的拉曼光谱差异特性选择用于区分鱼肉和鱼刺的主要波段特征，利用主要波段的光谱特征估算可检测到的鱼刺深度来确定可检测的最佳鱼片厚度，基于最佳鱼片厚度构建了样本集，然后对样本集的主要波段再次进行波段选择，利用选择出的最优波段的光谱特征来构建基于SVDD的分类模型，最终利用分类模型对待测鱼片样本的每个像素点进行分类，以实现对鱼刺位置的精确定位，最终实现对鱼刺的自动化检测，该方法具有可实现无损检测、准确性好、可靠性高等优点，对今后鱼刺等其他异物的自动检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110400322A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910693936.X
申请日：2019-07-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色和三维几何信息的水果点云分割方法，涉及机器视觉技术领域，该方法首先通过融合颜色特征和法线方向直方图特征，基于支持向量机得到初步分割结果，去除大部分背景区域，然后将初步分割结果转换为点云，通过对点云欧式聚类为点云团后提取点云团的视点特征直方图，基于k近邻算法和随机森林算法根据视点特征直方图再次判断点云团是否对应水果区域，从而可以再次去除初步分割后仍然残留的背景等非水果区域，筛选出最终的水果点云团也即水果区域，该方法结合颜色信息和三维几何信息，利用物体表面法线等几何特征来辅助水果点云的分割，可以在一定程度上提高水果识别的准确率，降低误检率。
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