公开(公告)号：CN109781905B

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN201910196937.3

申请日：2019-03-15

申请人： 安徽农业大学

发明人： 蔡永萍 ,  李国辉 ,  程曦 ,  张晴晴 ,  王涵 ,  孙燕铭 ,  江桃山 ,  金青 ,  林毅

IPC分类号： G01N30/02 ,  G01N30/06

摘要： 本发明涉及物质分离检测领域，提供了一种松柏醇和松脂醇的同步检测方法，首先，采用高效液相色谱法测定待测样品中的松柏醇与松脂醇的吸光度，其中，检测波长为280nm；所述高效液相色谱法采用梯度洗脱，梯度洗脱中的洗脱剂包括甲醇和水；然后根据松柏醇的标准曲线和待测样品中松柏醇的吸光度，得到所述待测样品中松柏醇的浓度；根据松脂醇的标准曲线和待测样品中松脂醇的吸光度，得到所述待测样品中松脂醇的浓度。本发明提供的方法能够有效分离待测样品中的松柏醇与松脂醇，并分别检测出松柏醇与松脂醇的相应浓度。

公开(公告)号：CN112131982A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010949092.3

申请日：2020-09-10

申请人： 安徽农业大学

发明人： 刘连忠 ,  宁井铭 ,  吴国栋 ,  江朝晖 ,  张晴晴 ,  李栋梁 ,  李孟杰

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提供一种基于卷积神经网络的茶树嫩芽识别方法，包括下列步骤：步骤1、使用图像采集设备进行目标茶树图像的连续采集；步骤2、对采集的茶树图像进行预处理得到待处理茶树图像；步骤3、构建用于嫩芽识别的卷积神经网络，使用不同场景条件下的训练输入图像对神经网络进行训练，建立茶树嫩芽识别模型；步骤4、利用所述茶树嫩芽识别模型识别待处理茶树图像中的嫩芽及其所在位置，并显示识别结果。其中，所用的卷积神经网络结构使用了多个池化窗口来提高对目标大小变化的适应能力。本发明的方法可以有效实现复杂场景下茶树嫩芽的准确识别，增强了对环境变化的适应能力，大大提高了嫩芽识别的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN109781905A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201910196937.3

申请日：2019-03-15

申请人： 安徽农业大学

发明人： 蔡永萍 ,  李国辉 ,  程曦 ,  张晴晴 ,  王涵 ,  孙燕铭 ,  江桃山 ,  金青 ,  林毅

IPC分类号： G01N30/02 ,  G01N30/06

摘要： 本发明涉及物质分离检测领域，提供了一种松柏醇和松脂醇的同步检测方法，首先，采用高效液相色谱法测定待测样品中的松柏醇与松脂醇的吸光度，其中，检测波长为280nm；所述高效液相色谱法采用梯度洗脱，梯度洗脱中的洗脱剂包括甲醇和水；然后根据松柏醇的标准曲线和待测样品中松柏醇的吸光度，得到所述待测样品中松柏醇的浓度；根据松脂醇的标准曲线和待测样品中松脂醇的吸光度，得到所述待测样品中松脂醇的浓度。本发明提供的方法能够有效分离待测样品中的松柏醇与松脂醇，并分别检测出松柏醇与松脂醇的相应浓度。