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公开(公告)号：CN117589700A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311556502.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 浙江大学 , 浙江开浦科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于曲率角时变特征的苹果初期损伤无损检测方法及装置。方法基于高光谱图像提取曲率角θ，采用Lorentz函数拟合曲率角θ与图像采集时刻t的关系，得到拟合曲线；拟合曲线与未损伤区域标准曲线求差，得到最大值Kmax；将Kmax分布数据归一化后转化成灰度图，并利用最小外接矩形进行损伤定位；装置包括高光谱成像仪器和旋转拍摄平台，旋转拍摄平台旋转带动各个凹槽中的苹果经过高光谱成像仪器的内部进行检测。本发明的方法利用苹果在机械损伤敏感波段提取的特征值(曲率角θ)在时间维度上存在变化，对苹果初期进行无损检测，检测精度高，损伤区域定位准确。
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公开(公告)号：CN118429630A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410326457.5
申请日：2024-03-21
Applicant: 浙江大学 , 浙江开浦科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种超像素特征驱动的柑橘表面缺陷分割方法。方法包括：将柑橘样品图像输入到以Unet模型为基准模型构建的柑橘表面缺陷分割模型中生成预测标签，根据柑橘样品图像对应的真实标签和预测标签构建损失函数后，对柑橘表面缺陷分割模型进行训练；将待测柑橘样品图像输入到训练好的柑橘表面缺陷分割模型，得到待测柑橘样品分割结果图像。本发明通过生成多尺度超像素来聚合图像中不同尺度目标的关键特征，形成区域特征提高模型对于目标关键特征的学习，并利用超像素网格对于目标边界的捕获能力，用于约束预测标签的边界误差，从而提高模型分割能力实现柑橘表面缺陷的准确分割，为柑橘品质评估及分选提供可靠的基础。
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公开(公告)号：CN116385782A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310345379.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/68 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种稀疏通道识别与邻域增强分类相融合的苹果缺陷分类方法。本发明包括苹果单果定位和表面缺陷检测两个处理模块。本发明通过建立稀疏通道个体识别模型和线性邻域增强苹果缺陷分类模型，实现了对包含多个苹果的图像的单果快速分割和多种类型缺陷的准确分类。本发明采用双模型链式结构异步缺陷分类方法进行多果图像中苹果缺陷分类，提高了识别效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117670750A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311688857.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 浙江大学 , 浙江开浦科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通道颜色校正和曲线映射驱动的无监督水果亮度校正方法。本发明通过设计特定的损失函数和网络结构，能够快速生成所需的亮度增强曲线参数，并通过增强曲线进行快速亮度校正，较好适应多变的曲率并保留表面颜色信息。本发明克服了训练深度学习亮度校正方法需要大规模数据集的问题，同时也无需建立低光条件与正常光照配对数据集，降低了数据收集和处理的难度。本发明建立了类球形水果图像曲线估计网络模型结构，通过跳层连接获取不同尺度亮度信息，通过稀疏的卷积核加快模型运算速度，同时避免模型过拟合。
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