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公开(公告)号：CN113218899A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110491615.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及黄萎病和缺氮胁迫的鉴别技术领域，公开了基于光谱特征响应的黄萎病和缺氮胁迫的鉴别区分方法，包括以下步骤，步骤1：先准备多株棉花作物样本，步骤2：再把棉花作物种植在种植盆内分为三组，分别为对照组、黄萎病组和缺氮胁迫组。本发明通过将棉花作物样本分为三组进行独立培育，再配合光谱仪对棉花作物样本的光谱特征参数进行采集，得出黄萎病组的叶片光谱反射率在可见光区370‑850nm，缺氮胁迫组的叶片光谱反射率在可见光区1050‑1480nm，从而可以快速的判断出棉花叶片是患上黄萎病还是缺氮胁迫，方便实施相应的水肥调节或者病害防治措施，对目前植物黄萎病和缺氮胁迫的鉴别有着非常大的实用价值。
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公开(公告)号：CN112903589A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110395162.X
申请日：2021-04-13
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱的苹果糖分检测设备，具体涉及苹果糖分检测技术领域，包括支撑架，所述支撑架右部安装有定量输送组件，所述支撑架左部安装有拉曼光谱分检组件。本发明通过定量输送组件的设置，使大批苹果内的每个单一苹果均可经过检测，可帮助大量水果快速检测，对品质进行分级，有利于帮助市场合理定价，便于售卖，防止了资源浪费，使种植到售卖的各级人员都能得到应得的经济收益，实用性强，通过拉曼光谱分检组件的设置，使光谱仪的散射光频与激光器的散射光频在待测苹果内发生垂直交汇，产生光频率差，可鉴别苹果中的糖分含量，无损检测，检测成本低，效率高，结果准确且完整。
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公开(公告)号：CN119926811A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510023370.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于图像处理的苹果无损检测方法；通过对苹果无损检测过程中的环境因素、外观图像和内部光谱图分别进行量化分析以得到环境干扰值、图像置信值和光谱置信值，并将其进行综合分析以全面地评估苹果检测结果的可靠性，得到置信指数；依据置信指数对苹果无损检测结果进行进一步确认，能够自动控制机械手将苹果分拣至不同的收集箱中，实现自动化操作，不仅提高了分拣效率，还减少了人工操作的误差和劳动强度；当检测结果的置信指数低于设定的阈值时，系统会将苹果分拣至重新检测的收集箱，确保没有遗漏任何潜在的缺陷，形成重新检测机制，进一步提高了检测的全面性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118150547A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410267152.1
申请日：2024-03-08
Applicant: 塔里木大学
IPC: G01N21/65 , G01N21/01 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的苹果品质快速无损检测方法及系统，其方法包括采集苹果表面拉曼光谱数据和苹果内部拉曼光谱数据并进行预处理；对预处理后的拉曼光谱数据进行特征提取，获取苹果外部特征信息和苹果内部特征信息；针对苹果外部特征信息，通过二次连续投影算法以提取特征波长集SP1；针对苹果内部特征信息，通过多参数连续投影算法以提取特征波长集SP2；分别对特征波长集SP1和特征波长集SP2进行融合；基于融合后的特征波长集SP1和特征波长集SP2，利用BP神经网络实现对苹果内外品质的检测。通过上述方法和基于该方法的系统，本发明能够实现苹果品质的准确快速无损检验。
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公开(公告)号：CN113836784A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110835761.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及水果鉴别技术领域，具体公开了一种基于信息融合技术的苹果鉴别系统，所述系统具体包括样本剔除模块，用于获取各苹果的光谱数据和理化值数据，并剔除异常样本；预处理模块，用于对所述光谱数据进行预处理，得到预处理后的数据；根据所述理化值数据对预处理后的数据进行特征波段筛选，得到筛选后的数据；模型建立模块，用于基于原始光谱数据、预处理光谱数据以及筛选后的光谱数据分别建立品种分类模型、产地识别模型；融合模块，用于融合所述品种分类模型和产地识别模型，得到苹果身份融合模型。本发明融合品种鉴别、产地鉴别模型对苹果进行身份识别，识别准确度极高，在原有的化学手段上增加了物理手段，便于推广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113218885A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110491603.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及黄萎病严重度测估技术领域，公开了一种基于特征提取法和分类算法的黄萎病严重度测估方法，包括以下步骤，步骤1：选取三组盛放皿，分为叶枯型棉花叶盛放皿、黄斑型棉花叶盛放皿和落叶型棉花叶盛放皿，步骤2：再采用特征提取法和分类算法对病株棉花叶进行选取，棉花叶片边缘上卷的放入黄斑型棉花叶盛放皿内，棉花叶片表现为局部或掌状枯斑的放入叶枯型棉花叶盛放皿内，棉花叶片萎垂的放入落叶型棉花叶盛放皿内。本发明通过采用特征提取法和分类算法对病株棉花叶进行选取，再配合光谱仪进行测估，通过反射光谱数据可以快速的了解到不同类型的病株棉花叶的黄萎病严重程度，从而可以精确的获取到黄萎病严重度测估信息。
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公开(公告)号：CN113203725A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110491622.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及苹果监测技术领域，公开了一种基于拉曼光谱技术与化学计量法的苹果身份识别方法，包括以下步骤：步骤1：构建苹果指纹图谱数据库；步骤2：构建苹果外貌图谱数据库；步骤3：将需要鉴别的苹果通过拉曼光谱技术检测出拉曼光谱，通过拍照将需要鉴别的苹果记录下来。本发明通过需要鉴别的苹果通过拉曼光谱技术检测出拉曼光谱和苹果外貌记录下来，并与构建苹果指纹图谱数据库苹果外貌图谱数据库进行识别对比，得到苹果出产地和品种的信息，实现多个产地、品种苹果的身份自动识别，从而为推动苹果品质研究、进行食品安全质量追溯、保护果农利益及维护交易秩序奠定理论基础和技术支撑。
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公开(公告)号：CN112285054A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010932453.3
申请日：2020-09-08
Applicant: 塔里木大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/31
Abstract: 本发明涉及苹果身份识别模型建立方法及系统、苹果身份识别方法及系统，包括：A1、选取样本获取初始光谱信息；A2、预处理以提取对应的有用光谱信息；A3、提取有用光谱信息中满足预设要求的有效光谱特征参数；A4、建立PSO‑SVM模型，并任选部分有效光谱特征参数；A5、通过部分有效光谱特征参数对该初始PSO‑SVM模型进行训练，根据训练结果获取c和g的最佳值以获取初始预测模型；A6、通过初始预测模型对剩余有效光谱特征参数进行预测判断预测结果是否准确，若是，则执行A7，若否，则执行A5；A7、将初始预测模型作为最终预测模型。实施本发明能实现快速识别苹果身份，对规范交易市场，具有重要的理论意义与现实意义。
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公开(公告)号：CN117907328A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311712517.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明涉及农业检测技术领域，具体涉及基于图像处理的苹果病虫害检测装置及方法，使用时通过两个支撑杆可以放置到种植场的不同的位置以提供稳定的支撑，然后将连接绳安装到两个支撑杆上，然后可以安装安装组件和移动组件，具体方式是将连接绳穿过支板和安装壳之间，然后转动支板靠近安装壳，使得驱动轮和压紧轮与连接绳接触，此时转动压紧螺杆带动转板向上移动，以通过驱动轮和连接绳保持紧密接触，此时可以启动驱动电机带动驱动轮转动，从而可以通过摩擦力反向带动安装壳在连接绳上来回移动，此时可以通过检测组件对覆盖范围内的苹果树进行拍照，收集图像数据，从而可以更好地对更大范围的苹果树进行拍摄检测，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN113567347B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110849190.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 塔里木大学
Abstract: 本发明公开了农产品检测技术领域的一种农产品无损检测装置，包括底板，所述底板顶面通过两组支撑柱转动连接有两个呈左右分布的传动辊，两个所述传动辊共同传动连接有传动带，所述传动带上固定连接有三个呈前后等距分布的承载台，所述承载台的底端贯穿传动带的顶部，三个所述承载台的正右侧均设置有淋洗喷头，三个所述淋洗喷头的顶端共同固定连接有与其连通的进水管，所述进水管通过两个竖直布置的第一安装板固定连接在底板的顶部；本发明可以在检测结束后自动对检测箱进行清洗，可以保证检测箱每次在进行检测时都保持清洁。
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