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公开(公告)号：CN106076890B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201610645051.9
申请日：2016-08-08
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: B07C5/342
Abstract: 本发明提供了一种早期水果腐败果在线检测系统及方法，本发明利用水果输送部将水果输送到图像采集部中，在电控部的控制下，在水果旋转进入图像采集部形成的紫外线光照环境时图像采集部采集水果的荧光图像，并传递给电控部，由电控部根据荧光图像自动检测对应的水果是否为腐败果，若是，则控制卸果电磁阀对对应的腐败果进行卸果，从而实现了早期腐败果的在线，自动化检测以及自动化分离，不仅能够在很大程度提高效率，并且不再需要人工在紫外线下进行操作，从而使人体免受紫外线的危害。
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公开(公告)号：CN106076890A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610645051.9
申请日：2016-08-08
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: B07C5/342
CPC classification number: B07C5/3422 , B07C2501/009
Abstract: 本发明提供了一种早期水果腐败果在线检测系统及方法，本发明利用水果输送部将水果输送到图像采集部中，在电控部的控制下，在水果旋转进入图像采集部形成的紫外线光照环境时图像采集部采集水果的荧光图像，并传递给电控部，由电控部根据荧光图像自动检测对应的水果是否为腐败果，若是，则控制卸果电磁阀对对应的腐败果进行卸果，从而实现了早期腐败果的在线，自动化检测以及自动化分离，不仅能够在很大程度提高效率，并且不再需要人工在紫外线下进行操作，从而使人体免受紫外线的危害。
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公开(公告)号：CN105548070A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511031809.1
申请日：2015-12-31
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明提供一种苹果可溶性固形物近红外检测部位补偿方法及系统，所述方法包括：获取苹果的预设部位的吸光度光谱；获取所述苹果的预设部位的可溶性固形物含量；根据所述吸光度光谱和所述可溶性固形物含量，应用特征波长筛选算法从全波段光谱范围内挑选与苹果可溶性固形物相关的特征波长，建立苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型。本发明通过融合苹果多个部位的光谱信息，结合特征波长筛选算法，建立苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型，克服了光谱检测部位的变化对苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的影响，提高了模型的稳定性，为实际生产中苹果可溶性固形物含量的便携检测和在线检测奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN105427274A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510714053.4
申请日：2015-10-28
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0008 , G06T2207/10024 , G06T2207/20212
Abstract: 本发明提出一种由青霉感染引起腐烂的柑橘图像检测方法，包括步骤：A采集待测柑橘水果4个特征波长处的单波长光谱图像，B对图像进行表面亮度不均校正；C：校正后叠加得到特征波长组合图像I；D特征波长组合图像I转换为索引图像F1；E提取索引图像F1三基色分量的R分量图像并对其进行图像预处理；F再次转换为索引图像F2并提取索引图像三基色分量的R分量图像；G对步骤F中获得的R分量图像进行目标区域分割、进行圆形度判定。本发明提出的方法，通过采集待测柑橘水果4个特征波长处的单波长光谱图像，结合图像组合公式和图像处理方法实现了难以察觉的柑橘真菌感染区域清晰可视化显示，从而更为有效、准确地对青霉感染引起的腐烂柑橘进行识别。
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公开(公告)号：CN104897671A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510230771.4
申请日：2015-05-07
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开一种水果果梗花萼的识别系统，包括：CCD相机、与CCD相机连接的计算机、线阵激光器、传送装置以及至少一个光源；其中，CCD相机与线阵激光器设置在传送装置的中心线上方的相同高度，且CCD相机、线阵激光器与传送装置的中心线构成的平面垂直于传送装置；线阵激光器发出的激光在传送装置上形成的激光线条与传送装置的中心线垂直，且激光线条在CCD相机的正下方；光源，用于向传送装置上的水果提供光照；计算机，用于接收CCD相机采集的水果图像，并根据水果图像，识别水果果梗花萼。本发明的系统克服了机械装置定位方法确定果梗花萼的复杂性，避免了模式识别方法识别果梗花萼所需要的反复训练以及点阵结构光技术复杂的编码解码运算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102854192B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210300784.0
申请日：2012-08-22
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种使用苹果表面缺陷检测系统进行苹果表面缺陷检测的方法，所述方法包括：S1，获取每个近红外点阵结构光光斑在参考平面的位置；S2，获取传送装置上的苹果的彩色图像，并通过阈值分割的方法去除苹果的背景区域以及分割出苹果区域中灰度值较低的感兴趣区域；S3，利用带有滤光片的黑白工业相机获取投射在苹果表面上的近红外结构光光斑图像，对图像逐列进行扫描，在非感兴趣区域搜索两个距离最近光斑，通过将苹果表面的光斑位置信息与参考平面的光斑位置信息进行对比，获取苹果表面深度变化的信息以得到凹陷区域；S4，将S2中的感兴趣区域与S3中的凹陷区域相比较，将感兴趣区域中与凹陷区域不重合的区域视为苹果表面的缺陷区域。
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公开(公告)号：CN103979266A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410227986.6
申请日：2014-05-27
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: B65G21/22
Abstract: 本发明涉及农业机械领域，尤其涉及一种农产品物料传输机构。该物料传输机构包括依次设置在传输链条上的多个物料处理单元，物料处理单元包括支撑卡座、旋转轮架、旋转轮、撑料部件、第一支撑导轨、第二支撑导轨及称重导轨组件；旋转轮架下部浮动铰接在支撑卡座上，旋转轮的滚轴穿在旋转轮架两侧壁的长槽孔中，旋转轮的下方被第二支撑导轨抬起，旋转轮在升起的过程中将农产品物料抬起；旋转轮架侧边的凸边由称重导轨组件支撑，可对传输物料进行称重；在下料工位，旋转轮架通过翻转驱动组件而被顶起，进而旋转轮架翻转。这样，本发明即实现了物料传输、翻滚、快速测重和下料为一体化且本发明的农产品物料传输机构不会造成水果的机械和碰撞损伤。
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公开(公告)号：CN107064056B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710135754.1
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/47 , G01N21/49
Abstract: 本发明的实施例公开了一种水果无损检测的方法及装置，该方法获取进行检测的水果的第一全漫反射光谱，从第一全漫反射光谱中提取出用于对果皮中果皮成分含量进行预测的第一漫反射光谱，并去除第一全漫反射光谱中的第一漫反射光谱，得到第二漫反射光谱，从第二漫反射光谱中提取用于对果肉中的果肉成分含量进行预测的第三漫反射光谱。由于第一漫反射光谱仅和果皮中果皮成分相关，第三漫反射光谱仅和果肉中果肉成分相关，因此通过第二漫反射光谱对果皮中果皮成分进行预测避免了果肉中的成分产生的光谱的影响，通过第三漫反射光谱对果肉中果肉成分进行预测也避免了果皮中的成分产生的光谱的影响，从而提高了对水果中成分含量进行预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111157484A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010039074.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/00
Abstract: 本发明涉及水果糖度检测设备技术领域，公开了一种用于水果糖度检测设备的近红外光谱模型传递方法，该方法利用标准光源对主机和从机进行校正，然后分别利用主机和从机对校正集进行光谱采集并对光谱进行预处理；基于校正集的糖度实测值和预设波段范围内的主机光谱，建立糖度检测模型；基于标准集的预设波段范围内的从机光谱和主机光谱，结合分段直接校正算法，得到从机光谱到主机光谱的转换关系；基于目标水果的从机光谱和从机光谱到主机光谱的转换关系，获取目标水果的主机光谱，将目标水果的主机光谱带入糖度检测模型，得到目标水果的糖度预测值。该方法保证了糖度检测模型在同类型仪器间的有效传递，实现水果糖度的有效检测。
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公开(公告)号：CN109632650A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811533254.4
申请日：2018-12-14
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/25 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N2201/127
Abstract: 本发明实施例提供一种可溶性固形物含量的在线检测速度补偿方法及装置，属于农产品检测技术领域。该方法包括：基于可溶性固形物含量的预设模型，检测目标水果的可溶性固形物含量；其中，可溶性固形物含量的预设模型是将校正集放置在传送带上后，基于多种传送速度下校正集的透射光谱数据建立得到的，校正集中包括用于建立模型的样本水果，预设模型为可见光谱检测模型和/或近红外光谱检测模型。由于可溶性固形物含量的预设模型是将校正集放置在传送带上后，基于多种传送速度下校正集的透射光谱数据建立得到的，从而可减小光谱检测速度变化对基于单一速度光谱信息建立的检测模型的影响，借助从多速度下光谱信息中筛选出的特征波长，得到较优的预测精度。
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