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公开(公告)号：CN106872396B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201611236736.4
申请日：2016-12-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种不同近红外仪器测定葡萄糖度模型转换的方法，对两种仪器的近红外数据进行了数学处理，并通过模型更新进行了两个仪器间的模型转换，具体包括以下步骤：1）获取两种近红外仪器下的光谱数据；2）光谱数据间的数学转换；3）对两个仪器的数据进行共有波长的筛选；4）计算转换后的光谱集sP`；5）转换后模型的构建。本发明基于两种不同近红外仪器获取不同波段的葡萄近红外光谱信息，同时测得葡萄的可溶性固形物含量，通过获取的光谱数据预测葡萄的品质指标，并完成两种不同原理近红外仪器间的数据转换，使得模型达到通用效果，为葡萄果园的管理及在线检测提供信息基础。
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公开(公告)号：CN108760652A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810253596.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/31 , G01N2201/127
Abstract: 本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的葡萄多品质无损检测方法和检测装置，其中检测方法包括如下步骤：1、采集训练环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M；采集样本葡萄的光谱信息构成矩阵L；2、采集样本葡萄的品质信息构成矩阵Q；3、利用SVM算法，以矩阵L为输入，矩阵Q为输出，训练葡萄品质检测模型；4、采集检测环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M`，采集待检测葡萄的光谱矩阵N，利用PDS算法基于M和M`形成校正矩阵S；5、利用矩阵S校正待测样品光谱N形成N`，将N`输入到葡萄品质检测模型中，得到待检测葡萄的品质检测信息。该方法通过校正仪器误差可以获得更为准确的光谱数据，快速准确且无损地同时检测葡萄的多种品质指标。
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公开(公告)号：CN106290359A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610589466.9
申请日：2016-07-22
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84
CPC classification number: G01N21/84 , G01N2021/8466
Abstract: 本发明涉及苹果脆片外部品质分级标准及计算机视觉技术对苹果脆片品质的无损分级方法，属于一种新型的苹果脆片品质无损分级技术。通过计算机视觉装置，获取脆片图像，对脆片图像进行处理，提取大小、形状、颜色和纹理特征参数，优选特征参数。利用模式识别技术对各等级苹果脆片图像特征进行分析，从而实现对苹果脆片的无损分级。本方法操作简便、检测迅速、分级准确，弥补了传统分级方式耗时、费力、费用高、易受主观因素影响、机械损伤较大等不足。
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公开(公告)号：CN104297439A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410588912.5
申请日：2014-10-21
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的双黄鸭蛋自动识别检测方法，属于农畜产品无损检测技术领域。利用CCD相机采集样品鸭蛋的透射图像，通过图像采集卡或USB数据线把透射图像输入计算机，并用计算机对所采集的图像进行处理，分割出蛋黄区域图像，从中提取蛋黄轮廓形状特征参数，再用Fisher线性判别模型对蛋黄轮廓形状特征参数进行判别，确定样品蛋是否为双黄蛋。本发明应用计算机视觉方法自动识别双黄蛋，可以减轻劳动强度，提高检测准确率。试验证明，本鸭蛋双黄蛋的自动识别方法所建立的判别模型的准确率达到100％，对模型验证的准确率达100％。
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公开(公告)号：CN105954281B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201610263641.5
申请日：2016-04-21
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及种基于计算机视觉技术对稻谷霉变真菌菌落的无损识别和区分方法,属于种新型的真菌鉴定技术。通过计算机视觉装置,获取真菌菌落图像,对真菌菌落图像处理后,提取图像参数,优选特征参数。利用模式识别技术对不同真菌菌落特征进行分析,最终达到对真菌的识别和区分。本方法可以实现对真菌种类的准确识别,比传统的人工形态学鉴定和生物学鉴定更加快速、准确、方便。该方法不仅为真菌鉴定提供了种新方法,而且对稻谷霉变的预防控制有很重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104833780B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510030245.3
申请日：2015-01-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N33/02
Abstract: 本发明涉及一种基于乙醇传感器预测4℃贮藏条件下草莓品质等级的方法，属于农产品采后质量控制领域。该方法利用乙醇传感器提取未知样品气味信息，通过分析草莓品质败坏过程中挥发性乙醇浓度和腐烂指数之间的关系，并建立了基于乙醇浓度预测草莓腐烂指数的模型，测试者将提取的气味信息带入模型，可得出未知样品的腐烂指数，并可根据未知样品的腐烂指数判断样品的品质等级，做出对应的样品处理。本方法可应用于无损快速检测草莓品质，同时也为其它果蔬品质的无损快速检测提供了指导。
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公开(公告)号：CN104833780A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510030245.3
申请日：2015-01-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N33/02
Abstract: 本发明涉及一种基于乙醇传感器预测4℃贮藏条件下草莓品质等级的方法，属于农产品采后质量控制领域。该方法利用乙醇传感器提取未知样品气味信息，通过分析草莓品质败坏过程中挥发性乙醇浓度和腐烂指数之间的关系，并建立了基于乙醇浓度预测草莓腐烂指数的模型，测试者将提取的气味信息带入模型，可得出未知样品的腐烂指数，并可根据未知样品的腐烂指数判断样品的品质等级，做出对应的样品处理。本方法可应用于无损快速检测草莓品质，同时也为其它果蔬品质的无损快速检测提供了指导。
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公开(公告)号：CN105975966A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610262700.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: G06K9/3233 , G01N21/84 , G01N2021/8466 , G06K9/4652 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉技术对稻谷霉变检测的方法，属于一种新型的检测技术。通过计算机视觉图像采集装置，获取正常(对照组)、霉变早期和霉变晚期图像，经图像处理后，对图像的灰度特征、颜色特征和纹理特征进行提取。采用支持向量机和偏最小二乘法判别分析构建检测模型，首先对正常稻谷与霉变稻谷进行了区分，又对不同霉变稻谷类型进行区分。本方法可以实现对稻谷是否霉变的准确识别，同时可以实现对不同真菌引发的霉变进行准确区分。该方法比传统的人工检测更加快速、准确、方便，而且对稻谷霉变的预防控制有很重要的意义。
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公开(公告)号：CN105699397A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610181549.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/95
CPC classification number: G01N21/95
Abstract: 本发明公开一种苹果表面光泽度检测方法，属于计算机视觉无损检测领域。该方法先使用计算机视觉系统拍摄苹果图像，然后用自适应双峰法阈值分割得到苹果二值图像，再用定面积阈值分割得到苹果高亮区域二值图像，然后提取苹果高亮区域的平均R、G、B和灰度值以及灰度值的标准差，最后将这5个参数输入SVM模型对其光泽度进行分级。该方法可以快速准确地对苹果光泽度进行三等级的分级，为苹果生产商品化应用提供支持。
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公开(公告)号：CN105698693A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610180628.3
申请日：2016-03-24
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01B11/12 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/95
CPC classification number: G01B11/12 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/95
Abstract: 本发明公开一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法，属于计算机视觉无损检测领域。该方法提供了一种由红外激光器、黑色金属管、蛋托、近红外摄像头和暗箱组成的鸡蛋气室图像采集装置及相应气室图像采集方法，还提供了包含图像中值滤波、64阶灰度直方图提取、自动双峰法阈值分割、去除所有非最大面积的连通区域、计算气室二值图像面积的图像处理方法和计算鸡蛋气室直径的方法。该方法可以快速准确地测量鸡蛋的气室直径，为基于气室特征的鸡蛋新鲜度检测研究奠定了基础。
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