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公开(公告)号：CN104646315B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510092630.0
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛农业大学 , 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司 , 青岛中科贝尔机器人有限公司
摘要： 本发明公开了一种具有黄曲霉素检测功能的农产品智能分选机，该装置核心是黄曲霉素分选检测单元，分选检测单元中安装有紫外和可见光源、双波长滤波片组、双镜面反射系统及线阵CCD相机等。物料经履带式输送装置送入分选检测单元，线阵CCD相机采集物料可见光图像和通过滤波片拍摄的两幅紫外荧光图像，通过计算机检测算法实现黄曲霉素污染籽粒的在线检测。本发明中使用的双滤波片的波长通过高光谱成像方法确定，更换不同的滤波片可检测不同农产品，特别的，437和537nm可用来检测玉米，420和450nm可用于检测花生，400和420nm可用于检测辣椒。该装置可广泛用于农产品加工贸易领域，提高黄曲霉素在线检测效率。
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公开(公告)号：CN108548786B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201810188918.1
申请日：2018-03-08
申请人： 青岛农业大学 , 青岛中科贝尔机器人有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/31
摘要： 本发明公开了一种使用多面转镜光谱检测花生黄曲霉毒素的装置与方法，所述的装置由物料滑道、365nm紫外光源、多面转镜、编码器、聚光镜、硅光电探测器SiPM、电磁阀气枪阵列及计算机组成，其中多面转镜每个面装有不同波长的反射镜，根据农产品籽粒品种和分选精度可设置为3‑10面不等，物料经物料滑道进入紫外光源照射区，对应波长的光经多面转镜反射，并通过聚光镜聚集到硅光电探测器，探测器将信号实时的传给计算机处理。所述的方法为计算机依次收集多面转镜面数的多光谱数据，建立识别模型，判断该物料籽粒是否被毒素污染，并通过控制气枪将污染籽粒打掉，实现在线分选，该装置检测效率高、速度快，对保障食品安全具有积极意义。
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公开(公告)号：CN108548786A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810188918.1
申请日：2018-03-08
申请人： 青岛农业大学 , 青岛中科贝尔机器人有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/31
摘要： 本发明公开了一种使用多面转镜光谱检测花生黄曲霉毒素的装置与方法，所述的装置由物料滑道、365nm紫外光源、多面转镜、编码器、聚光镜、硅光电探测器SiPM、电磁阀气枪阵列及计算机组成，其中多面转镜每个面装有不同波长的反射镜，根据农产品籽粒品种和分选精度可设置为3-10面不等，物料经物料滑道进入紫外光源照射区，对应波长的光经多面转镜反射，并通过聚光镜聚集到硅光电探测器，探测器将信号实时的传给计算机处理。所述的方法为计算机依次收集多面转镜面数的多光谱数据，建立识别模型，判断该物料籽粒是否被毒素污染，并通过控制气枪将污染籽粒打掉，实现在线分选，该装置检测效率高、速度快，对保障食品安全具有积极意义。
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公开(公告)号：CN108454939A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810553940.1
申请日：2018-06-01
申请人： 青岛农业大学 , 青岛中科贝尔机器人有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
发明人： 韩仲志
摘要： 本发明公开了基于计算机视觉的球形果蔬姿态自动调整方法与装置，所述的装置由相机、三个让位步进电机、单片机控制器及计算机组成，其中三个步进电机的转轮呈120度分布，相机安装在三个步进电机中心轴正上方，相机与计算机相连，单片机控制器一端计算机相连，另一端与三个步进电机相连；所述的方法是，通过相机对球形果蔬成像，计算机通过图像判断出果蔬头部所在水平面位置坐标，并分别计算出果蔬半径和需要旋转的角度，通过单片机控制器控制三个步进电机旋转，使得球形果蔬中心轴朝上与水平面垂直，实现球形果蔬的姿态自动调整。特别的通过旋转使得洋葱头或苹果果柄方向进行调整，为下一步自动化洋葱切脐、苹果自动套袋提供了良好的姿态。
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公开(公告)号：CN118858182A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411061829.2
申请日：2024-08-05
申请人： 青岛农业大学 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及食品安全人工智能检测领域，更具体的说，本发明涉及一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法。本发明提供一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法，包括：数据采集处理步骤：获取样本谷物的第一历史光谱数据并进行数据预处理以获得第二历史光谱数据；模型构建优化步骤：构建CNN‑BiLSTM模型，基于多元宇宙算法优化CNN‑BiLSTM模型，并通过第二历史光谱数据训练优化后的CNN‑BiLSTM模型，获取MVO‑CNN‑BiLSTM模型；对MVO‑CNN‑BiLSTM模型进行微调，获取黄曲霉毒素像素级检测模型；黄曲霉毒素检测步骤：将待测光谱数据输入黄曲霉毒素像素级检测模型，获取黄曲霉毒素像素级检测结果。
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公开(公告)号：CN112730269A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011433931.2
申请日：2020-12-10
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的黄曲霉毒素智能检测方法，首先，获取单粒霉变谷物高光谱数据，用液相色谱法对每粒谷物进行毒素含量标定，然后，搭建一维深度学习网络，定义网络层数和结构，导入每粒谷物的平均光谱，不断调整网络超参数，选择准确率最高的超参数作为分类模型，本发明与现有的黄曲霉毒素识别模型相比，具有准确率高、灵活度大的优点。
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公开(公告)号：CN112718549A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011433912.X
申请日：2020-12-10
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种计算机视觉通用球形果智能分选机，包括进料装置、托辊传送带、识别装置、次品剔除装置、以及大小分选装置组成，其中识别装置包括相机、灯箱、智能决策系统组成，次品剔除装置包括气枪控制模块与气枪阵列组成，大小分选装置包括牛筋条式传送带、机架、分级收集箱组成。球形果从进料斜装置槽滑下，进入托辊传送带，旋转式前进进入灯箱区域，相机拍摄球形果三个面的图像，将图像传给智能决策系统判断是否为次品，并将控制信息传送给气枪阵列，球形果在托管区末端滑落，气枪开启将次品打入次品分级箱，正常果落入牛筋条传送带，多条牛筋条传送带间距逐渐变宽，不同大小直径的球形果分别在不同的分级口滑落，最大号球形果在末端滑落。本发明结合计算机视觉分选和根据直径的机械分选，同时实现了次品和不同大小等级的球形果的分选，改变牛筋条传送带间距可适应于不同种类球形果的通用，具有巨大的应用价值。
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公开(公告)号：CN111165176A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010203669.6
申请日：2020-03-20
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种茶叶人工智能采摘机器人，由茶叶图像采集装置、5G图像传输模块，云端决策平台，控制电路、智能采茶机器手、茶叶回收装置、自走式作业平台等组成。通过图像传感器进行茶叶冠层图像的实时采集，然后通过5G基站快速将冠层图像上行传输到云端，在云端通过YoLo深度学习的图像处理方法进行嫩芽、新梢采摘点的目标定位，并输出决策信号，决策信号通过5G下行反馈至执行控制电路，带动机器手、末端执行器阵列实现茶叶采摘，茶叶回收装置通过负压吸附方式将茶叶吸附到收集箱内，完成采摘过程。本发明结合5G云端决策和迁移学习，通过二维蜘蛛手结构实现了茶叶嫩芽新梢的实时采摘，具有巨大应用价值。
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公开(公告)号：CN112730269B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011433931.2
申请日：2020-12-10
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/28 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的黄曲霉毒素智能检测方法，首先，获取单粒霉变谷物高光谱数据，用液相色谱法对每粒谷物进行毒素含量标定，然后，搭建一维深度学习网络，定义网络层数和结构，导入每粒谷物的平均光谱，不断调整网络超参数，选择准确率最高的超参数作为分类模型，本发明与现有的黄曲霉毒素识别模型相比，具有准确率高、灵活度大的优点。
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公开(公告)号：CN112718548A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011433911.5
申请日：2020-12-10
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种深度学习通用型农产品智能分选机，包括平抛式分选机、5G传输与云端存储模块、深度学习算法决策系统组成。分选过程分为两个阶段，机器训练调试阶段、机器测试工作阶段，在机器训练阶段，训练阶段依次将人工分选好的农产品物料依次放入平抛式分选机，相机采集图像后通过5G传输模块上传给云端存储模块，通过迁移学习依次对物料图像进行终生学习，得到决策神经网络模型。机器工作阶段，直接将待分选物料放入平抛式分选机，相机采集图像后上传云端，通过决策系统得出分选指令，下行至平抛分选机控制气枪阵列，从而完成分选，本发明结合5G云端决策和迁移终生学习，通过平抛分选机结构实现了通用农产品的分选，具有巨大应用价值。
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