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公开(公告)号：CN115046363B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210768651.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉及光谱检测的智能冰箱及运行方法，包括至少一个视觉传感模块和至少一个光谱仪模块；这些视觉传感模块和光谱仪模块分布安装在保温箱体内，并朝向保温箱体内所存储的食材；视觉传感模块和光谱仪模块的输出端与核心控制器电气连接。利用机器视觉与深度学习相结合的图像识别方法，以及光谱无损检测食材新鲜程度技术来实现对冰箱内所存放食材的种类和新鲜度的判别，以解决人民在日常生活中对食材管理以及对食材新鲜度监控的需求，为后续的智能冰箱市场提供了一种新型的应用实例。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120046099A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510076527.0
申请日：2025-01-17
Applicant: 南宁桂电电子科技研究院有限公司 , 亚波光子(深圳)科技有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2137 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G16C20/20 , G16C20/70
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于卷积和注意力机制的拉曼光谱特征提取方法及建模方法，拉曼光谱特征提取方法包括：获取对发酵的目标生物过程进行监控生成的拉曼光谱时间序列数据以及物理化学时间序列数据；对所述拉曼光谱时间序列数据与所述物理化学时间序列数据进行融合，以生成发酵特征序列数据；对所述发酵特征序列数据进行预处理并增强，得到增强特征序列数据；基于所述拉曼光谱特征提取模型，从所述增强特征序列数据中提取拉曼光谱特征，以预测拉曼光谱特征并据此确定所述生物在发酵过程产生的成分及其物理量。
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公开(公告)号：CN117609747A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311597978.6
申请日：2023-11-27
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁纹析生物科技有限公司
IPC: G06F18/21 , G01N21/65 , G06F18/2415 , G06N20/20 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及模型矫正与优化领域，公开了基于Tradaboost算法的拉曼光谱发酵过程模型快速矫正方法，包括光谱数据预处理、初始化模型训练参数和算法的迭代训练，本方法首先采用Tradaboost算法调整训练样本的权重分布，特别是增加前一轮分类错误样本的权重，并有效地集成多个弱分类器。接着，利用贝叶斯优化方法进行模型参数的精细调整，确保最佳的性能。这使得在有限的新数据条件下，模型可以迅速矫正。此策略不仅提高了模型的预测准确性，还显著减少了数据采集的时间和成本需求。
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公开(公告)号：CN119619055A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411266267.5
申请日：2024-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 亚波光子(深圳)科技有限公司
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577 , G01N21/3554 , G01N21/01 , B81B7/02 , G06F18/2135 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及近红外在线检测技术，其提供的是一种基于MEMS(微机电系统)的傅里叶变换近红外光谱仪(FTNIR)在线检测化工液体水分含量的方法及系统。其特征是：它由输出功率可调的卤素灯光源、基于MEMS结构的FTNIR、比色皿或浸入式透射探头和计算机组成。本发明采用自行搭建的基于近红外吸收的光学系统对常见化工液体的水分含量进行测定。通过采集不同水分含量的液体样品的近红外光谱，采用偏最小二乘法建立水分浓度预测模型并进行验证，使用验证过的模型计算未知样品的水分含量。本发明的检测技术能够用于现场原位检测常见化工液体中的微量含水量，提供一种低成本快速检测化工液体含水量的测试方案。
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公开(公告)号：CN118430685A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410508034.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 华东理工大学 , 桂林电子科技大学 , 亚波光子(深圳)科技有限公司
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , C12Q3/00
Abstract: 本发明公开了一种酿酒酵母乙醇发酵过程智能反馈补料控制方法，包括对光谱进行采样，获取采样光谱；将所述采样光谱输入基于光谱扩增的二维卷积神经网络中；采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器在训练拉曼浓度预测模型时更新网络权重，得到最优解，对拉曼浓度预测模型进行更新。本方法通过拉曼浓度预测模型能够学习、调整，提高分类准确率，对生物反应器中酿酒酵母乙醇发酵过程中的葡萄糖浓度、甘油浓度和乙醇浓度进行实时在线预测。相对比常规检测方法，检测快速且对发酵过程几乎没有影响，减少染菌风险，并且能够实现在线监测如乙醇等挥发性物质浓度，还可以在线监测葡萄糖和甘油等非挥发性物质浓度，弥补了检测原理上的不足。
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公开(公告)号：CN115046363A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210768651.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉及光谱检测的智能冰箱及运行方法，包括至少一个视觉传感模块和至少一个光谱仪模块；这些视觉传感模块和光谱仪模块分布安装在保温箱体内，并朝向保温箱体内所存储的食材；视觉传感模块和光谱仪模块的输出端与核心控制器电气连接。利用机器视觉与深度学习相结合的图像识别方法，以及光谱无损检测食材新鲜程度技术来实现对冰箱内所存放食材的种类和新鲜度的判别，以解决人民在日常生活中对食材管理以及对食材新鲜度监控的需求，为后续的智能冰箱市场提供了一种新型的应用实例。
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