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公开(公告)号：CN113049530A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110286296.8
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京工商大学 , 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/359 , G06F17/16 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种基于近红外高光谱的单粒玉米种子水分含量检测方法，步骤为：1)同批次采集不同水分含量的N个玉米种子样本，并测量样本的水分含量数据yi以及高光谱图像数据xi；2)对高光谱图像数据xi进行预处理得到预处理光谱图像数据x′i；3)提取预处理光谱图像数据x′i的特征光谱以及高光谱图像数据xi的纹理特征，将提取出的特征光谱和纹理特征拼接得到光谱图像融合矩阵Pi；4)将样本集划分为训练集与测试集，利用随机森林算法构建水分预测模型；5)待测样本预测：根据随机森林模型对待测样本的水分含量进行自适应加权预测。本发明利用近红外高光谱技术，将光谱和图像数据融合，构建单粒玉米种子水分含量检测模型，对于玉米精量播种技术的应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109225922B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201810910290.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农业机械技术领域，公开了一种西瓜自动称重和内部质量检测托盘式传输分级装置，包括：机架，在所述机架上构造有称重检测混合区；输送结构；托盘结构，设置在所述输送结构上并能承载西瓜；驱动结构，设置在所述机架上并能驱动所述输送结构携带所述托盘结构朝所述称重检测混合区进行运动；自动称重结构，设置在所述称重检测混合区并能对所述托盘结构中的西瓜进行称重；以及光谱获取光纤结构，设置在所述称重检测混合区并位于所述托盘结构的下方，所述光谱获取光纤结构能够对西瓜的内部质量进行检测。该传输分级装置具有能够在称重的同时对西瓜的内部质量进行检测并分级处理的优点。
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公开(公告)号：CN109759356B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910044320.X
申请日：2019-01-17
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农业机械技术领域，公开了一种转盘式水果质量分级分选装置，包括：转盘检测结构，用于装载待分级果品；驱动结构，设置在所述转盘检测结构的下方并能驱动所述转盘检测结构进行周向转动；水果品质检测结构，设置在所述转盘检测结构的上方，用于检测待分级果品的光谱信息，从而判断出所述分级水果的品质；以及水果分类回收结构，设置在所述转盘检测结构的卸果端，所述水果分类回收结构包括能承接分级后的待分级果品的输送结构和设置在所述输送结构的上表面的上方并能对分级后的所述待分级果品进行分选的轨道组。该转盘式水果质量分级分选装置具有分级分选过程中不会对果品造成损伤的优点。
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公开(公告)号：CN109248866B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810908865.6
申请日：2018-08-10
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农业机械技术领域，公开了一种大尺寸水果自动称重和内部质量检测托盘式分级装置，包括：机架，在机架上构造有称重检测混合区；输送结构；托盘结构，设置在输送结构上并能承载大尺寸水果；驱动结构，设置在机架的左端或右端并能驱动输送结构携带托盘结构朝称重检测混合区进行运动；自动称重结构，设置在称重检测混合区并能对托盘结构中的大尺寸水果进行称重；以及光谱质量检测结构，设置在称重检测混合区并位于托盘结构的下方，光谱质量检测结构能获取大尺寸水果内部的光谱信号并对大尺寸水果的内部质量进行检测。该托盘式分级装置具有能够在称重的同时对大尺寸水果的内部质量进行检测并分级处理的优点。
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公开(公告)号：CN104897671B
公开(公告)日：2018-09-11
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：CN108051398A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711474459.5
申请日：2017-12-29
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G05D3/12
Abstract: 本发明涉及农产品检测技术领域，公开了一种用于全透射光在农产品中探测距离的测量系统，其包括主机、光源控制器及与其光源光纤探头、光谱仪及与其光谱仪光纤探头、暗箱箱体以及设在箱体内的固定单元和切片单元，固定单元包括设在箱体中部的样本平台，样本平台上设有切割挡板，切割挡板与样本平台之间设有开口，固定单元还包括压紧件；切片单元包括刀具和位移驱动机构，位移驱动机构能够驱动刀具在竖直、水平方向上移动并穿过开口；光源光纤探头和光谱仪光纤探头中分别固定在样本平台的下方和下方，样本平台上设有通孔，且光源光纤探头、光谱仪光纤探头和通孔位于一竖直线上。该装置能够有效检测近全透射光例如近红外光在农产品中的探测距离。
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公开(公告)号：CN105046700B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510401682.1
申请日：2015-07-09
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于亮度校正与颜色分类的水果表面缺陷检测方法及系统，该方法包括：提取待检测水果的RGB图像中的R分量图像，对R分量图像进行亮度校正，使R分量图像的亮度均匀；将RGB图像进行HSI变换，获取RGB图像中每个像素点对应的HSI变换中的H值，并将H值与预设颜色的H值进行比较判断所述每个像素点的颜色；根据每个像素点的颜色分别与颜色对应的预设阈值进行判断，在亮度校正后的R分量图像中获取待确认的缺陷区域，并在R分量图像中将除待确认的缺陷区域以外的像素点的灰度值置零，通过进一步判断将待确认的缺陷区域中识别出的果梗/花萼区域的灰度值置零，最终获得水果表面的缺陷区域，提高了检测水果缺陷的准确度。
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公开(公告)号：CN104014488B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410150603.X
申请日：2014-04-15
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农业机械领域，尤其涉及一种用于水果无损检测和称重卸料的果杯机构及水果处理系统。该果杯机构包括支撑卡座、爪式拨件、第一支撑导轨、称重导轨组件、第二支撑导轨及至少一对滚轮体，爪式拨件包括托爪和设置在托爪两侧的支撑臂；托爪的爪齿与滚轮体的环形凹槽相配合，果杯机构经过无损检测工位时，滚轮体被抬起并托起水果，并带动水果翻转，在重量测量工位，爪式拨件的支撑臂通过称重导轨组件支撑，在卸果工位，爪式拨件绕浮动铰接组件翻起，可将水果卸下，这样，水果的无损检测、称重及卸料通过本发明的果杯机构均可实现，水果在视觉检测工位、重量检测工位和传输卸果工位之间无缝平稳过渡，水果不会出现机械碰撞损伤。
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公开(公告)号：CN103697833B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310747003.7
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明提供一种农产品形状检测方法及装置，涉及农产品形状检测与分级技术领域。该方法通过线阵结构光光源和面阵成像装置先行采集农产品投射线上各像素点的坐标信息以及基准面投射线上各像素点的基准坐标信息，并计算像素偏离距离，得到成像投射点与其对应的基准面投射线上投射点的距离，再计算农产品投射线上各像素点的高度，绘制出农产品投射线相对于基准面的高度图，完成农产品投射线上的形状检测。本发明克服了以提取农产品边界轮廓代表农产品形状的传统机器视觉形状检测方法的片面性，同时也避免了双目相机三维立体检测匹配困难和检测精度不高的问题。本发明实现了农产品形状的全面检测，在农产品形状检测中具有较大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN113484278A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110558741.1
申请日：2021-05-21
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/359 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱和主成分分析的番茄综合品质无损检测方法，包括：获得番茄样本的可见/近红外光谱数据；获得所述番茄样本的品质指标数据；利用主成分分析方法对所述品质指标数据进行分析，计算得到每个番茄样本的主成分得分值(PC值)数据；采用连续投影算法对光谱数据进行特征波长提取，并采用偏最小二乘回归分析法(PLSR)建立所述特征波长光谱数据与所述主成分得分值(PC值)数据的预测模型；获得待测番茄样品的可见/近红外光谱数据，利用所述预测模型获得所述待测番茄样品的综合品质。本发明将可见/近红外光谱漫透射光谱技术与主成分分析技术相结合，可以实现番茄内部综合品质的快速无损检测。
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