一种多光谱-射频-热风果蔬干燥检测装置及方法

    公开(公告)号:CN111011471B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN201911287222.5

    申请日:2019-12-14

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 一种多光谱‑射频‑热风果蔬干燥检测装置及方法,属于果蔬干燥加工及品质在线无损检测设备领域。装置包括射频热风加热系统、多光谱检测系统、控制装置及软件平台。射频加热和热风加热是两种不同的干燥方法;多光谱检测系统主要包括一个多光谱相机和环形光源;控制装置由PLC控制器、PC机、伺服电机、传送带平台等装置组成;软件平台作为上位机协调控制系统各部分。本发明集果蔬干燥与品质实时检测于一体,能实现果蔬的干燥加工,干燥操作后可现将样本传送至多光谱检测系统部分进行快速无损的品质检测,避免了传统干燥品质检测方式费时费力,破坏样本的缺点,保证品质检测的准确性和快速性。

    一种基于空间偏移拉曼光谱的带包装食品信号分离方法

    公开(公告)号:CN113984736B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202111293805.6

    申请日:2021-11-03

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于空间偏移拉曼光谱的带包装食品信号分离方法,涉及空间偏移拉曼光谱技术领域,该方法基于不同偏移距离处的拉曼光谱的信息熵从初始光谱数据中截取部分区域范围的拉曼光谱作为观测数据,对观测数据进行独立成分分析,分离得到若干个独立信号分量,并结合特征谱峰聚类识别解决独立成分分析分离得到的独立信号分量的归属问题,最终确定内部的待测食品的拉曼信号,该方法受人为因素影响较小,分离效果好,该方法可以有效解决传统方法难以分离重叠信号和微弱信号的问题,在促进带包装食品微量成分识别和定量上起到一定的促进作用。

    利用YOLOV4网络的陶瓷基板多种瑕疵智能检测方法

    公开(公告)号:CN114596273A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210202582.6

    申请日:2022-03-02

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用YOLOV4网络的陶瓷基板多种瑕疵智能检测方法,涉及深度学习目标检测领域,该方法基于YOLOV4网络构建智能检测模型进行陶瓷基板的多种瑕疵智能检测,本申请针对陶瓷基板的瑕疵的特点优化了损失函数的计算方法,损失函数中的置信度损失函数基于梯度均衡机制利用所有单元网格内的预测框与对应真实框的置信度计算得到,从而可以使得训练得到的智能检测模型在保证检测准确性的同时,较高提升了瑕疵的检出率,能够对陶瓷基板瑕疵进行高效、快速而准确地检测。

    一种激光诱导击穿光谱谱峰元素自动识别方法

    公开(公告)号:CN108169213B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201810174758.5

    申请日:2018-03-02

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明提供一种激光诱导击穿光谱谱峰元素自动识别方法,包括以下步骤:采集待识别的激光诱导击穿光谱,并对光谱进行连续背景的校正;利用Voigt函数对背景校正后的光谱进行谱峰拟合和分解,构建待识别谱峰信号的特征参数向量;依据标准数据库,获取与待识别光谱相同波段下的所有元素的光谱信息,并构建元素的特征参数向量;分别将待识别的每个谱峰信号的特征参数向量与标准数据库中的元素谱峰的特征向量进行相似度分析;依据相似度大小,将与标准数据库中相似度最大的谱峰对应的元素判断为该待识别谱峰所属的元素。本发明能快速、准确的适用于简单和复杂光谱的谱峰识别。

    一种基于空间偏移拉曼光谱的虾肉新鲜度检测方法

    公开(公告)号:CN112014376A

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202010941117.5

    申请日:2020-09-09

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于空间偏移拉曼光谱的虾肉新鲜度检测方法,属于食品无损检测技术领域。该方法用拉曼散射点光源图像检测系统,采集并获取带壳虾样本在不同位置,1024个波段下的拉曼图像;将拉曼图像强度波长域转换到强度空间域,提取感兴趣的区域和波段作为相应拉曼图像的子图像;通过选择最佳空间偏移距离,使得内部信号相对最强,信噪比最高;剔除异常点光谱数据,输入到随机森林特征进行特征波段选择;将选择的特征波段的光谱数据输入到支持向量回归模型进行预测。本发明对带壳虾新鲜度预测精度高、速度快、可实现现场检测,同时也提供一种深层检测的方法,有望应用于带壳,带包装或者多层样本的深层检测。

    基于小波分解和叶绿素荧光的植物生物钟测量分析方法

    公开(公告)号:CN109490275B

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN201910017943.8

    申请日:2019-01-09

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解和叶绿素荧光的植物生物钟测量分析方法。本发明涉及一种测量和分析植物生物钟的方法,这种方法的特点在于将叶绿素荧光(ChlF)表征的光合作用信息和小波相结合以有效分析植物的生物钟现象。植物的生物钟现象与植物生理学密切相关,其测量对相关领域的研究和应用具有重要意义。在农业中,农业灌溉和补充光照的时间在农业生产中起决定性作用,而与光合作用效率相关的生物钟是影响其效果的重要因素。植物光系统II(PSII)发出的ChlF与植物光合作用密切相关,可以反映光合作用的效率。在此发明中,介绍了ChlF的测量方法以及ChlF特征序列的小波分解方法,提出了利用小波变换来分解ChlF时间序列数据。

    一种基于Kinect相机的深度图像高分辨率重构方法

    公开(公告)号:CN107680140B

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201710971318.8

    申请日:2017-10-18

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 朱启兵 张跃 黄敏

    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。

    拉曼光谱下基于相似度的混合物组分识别方法

    公开(公告)号:CN110243806A

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201910694243.2

    申请日:2019-07-30

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种拉曼光谱下基于相似度的混合物组分识别方法,涉及成分分析技术领域,该混合物组分识别方法采集纯净物和待识别混合物的拉曼光谱,针对纯净物和待识别混合物的不同特征,采用以不同小波作为母小波函数的连续小波变换寻找特征峰,识别准确;从寻找到的特征峰中提取特征向量组,从而进行纯净物和待识别混合物的相似度计算初步筛选出候选纯净物,对候选纯净物的光谱数据进行位移校正后,利用非负最小二乘得到最终的组分识别结果,整个流程无需人工参与,能快速且有效地应用于混合物组分识别,在一定程度上提高混合物识别的查准率和查全率,具有快速且无损、实现过程简单和识别结果准确等特点。

    干燥毛豆含水率的检测方法

    公开(公告)号:CN109507118A

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201811353436.3

    申请日:2018-11-14

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种干燥毛豆含水率的检测方法,属于模式识别领域。该方法包括:获取待检测含水率的干燥毛豆和样本干燥毛豆对应的在L个波长下的光谱特征均值;L为整数;根据二进制烟花算法确定最优波长集合;根据最优波长集合对应的样本干燥毛豆的光谱均值特征与样本干燥毛豆的真实含水率建立PLSR预测模型;将最优波长集合对应的待检测含水率的干燥毛豆的光谱特征均值带入PLSR预测模型,得到待检测含水率的干燥毛豆的含水率;解决了现有的无损检测方法中利用高光谱图像技术进行计算时占用的存储空间大、计算量大,实时性不好的问题;达到了提高干燥毛豆含水率无损检测的稳定性、准确性和检测效率的效果。

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