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公开(公告)号：CN110084194B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910345604.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于高光谱成像与深度学习的籽棉地膜在线识别方法，利用高光谱成像仪获取籽棉地膜反射光谱图像，构建堆叠加权自编码器和粒子群优化的极限学习机组成的深度学习网络对高光谱图像在线识别，本发明利用深度学习中的堆叠加权自编码器与极限学习机构成的网络对籽棉地膜的高光谱图像进行分类，在每层自编码器中引入加权机制，在保证多通道输入优势的同时，降低噪声的影响；极限学习机的权值和偏置是随机确定的，容易产生过拟合，利用粒子群算法优化极限学习机的权值和偏置，在保证识别速度的同时，提高分类精度。堆叠加权自编码器与极限学习机构成的深度学习网络可以用于籽棉地膜的在线识别。
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公开(公告)号：CN111330861A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010268968.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术公开了一种旋转式木材等级分选装置，包括传送带机构、电动升降台和分选机构，传送带机构的后方设有电动升降台，传送带机构和电动升降台之间设有间隙，且间隙处上方和下方均设有相机一，分选机构位于电动升降台一侧；分选装置包括分选台、立柱、顶部结构和吸盘搬运结构，分选台的中部通过立柱与顶部结构连接，分选台的圆周方向上开设有多个收集槽，每个收集槽处均对应有一个收集筐，顶部结构的圆周方向上设有一圈圆形轨道，吸盘搬运结构与圆形轨道滑动连接。本技术可以机器自主识别并划分板材的等级，然后自主实现板材的分选。可以完全地由机械实现分选功能，将工人从重复繁琐的劳动中解放出来，还可以大大提高生产的效率。
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公开(公告)号：CN109675819A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910087104.3
申请日：2019-01-29
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: B07C5/02 , B07C5/3422 , B07C5/3425 , B07C2501/0081
Abstract: 本发明公开一种基于深度相机的黑果枸杞分选装置，包括可旋转的圆锥台，在圆锥台的外周设置有挡圈，在挡圈与圆锥台之间形成容纳槽，在容纳槽上间隔均匀的设置有外侧开口的黑果枸杞大小的凹槽，凹槽向外侧向下倾斜；在挡圈上设置有与凹槽外侧开口相对应的出料口，出料口外连接有传送带，传送带下方设置有分选机构。本发明还公开一种基于深度信息的黑果枸杞识别与分类算法，由三台深度相机通过三维卷积神经网络和极限学习机来实现；本发明采用机器全自动分拣，提高效率和筛选准确率，通过深度相机在穹顶光源和白色背景板的配合下采集到黑果枸杞的RGB图像以及深度信息图像，进而能够达到黑果枸杞合理的分选以及有效的提高分选精度，完成全自动分选模式。
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公开(公告)号：CN105699324A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610211551.1
申请日：2016-04-06
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种快速检测青钱柳叶中黄酮含量的方法，包括：1）取多个不同的青钱柳叶样品，测定各样品的近红外光谱值和黄酮含量；2）建立青钱柳叶中黄酮含量值与近红外光谱之间的校正模型；3）采集待测样品的近红外光谱值，用所建模型检测出待测样品的黄酮含量。本发明的快速检测青钱柳叶中黄酮含量的方法，利用漫反射近红外光谱分析技术分析青钱柳叶的黄酮含量，结合PLS方法建立青钱柳叶黄酮含量与近红外光谱的校正模型，通过预测未知样品，结果可靠、理想，具有简单、快速、环保无污染等优点。
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公开(公告)号：CN119016320A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411157010.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于木材薄板共振激发的激振器，该激振器包括外壳，外壳分为可拆卸连接的上壳体和下壳体，上壳体与下壳体之间卡接有压电陶瓷片，压电陶瓷片的一侧固定设有弹簧，弹簧的另一端延伸至外壳外部，压电陶瓷片另一侧设有导线与信号发生器连接，通过信号发生器给压电陶瓷片输出频率使压电陶瓷片产生的振动通过弹簧传递给与弹簧接触的木材薄板，使木材薄板产生相同频率的振动。本发明激振器安装简单方便，连接紧密，可以达到对木板进行激励的目的，同时未对木板造成损伤与破坏。为利用电子散斑干涉技术测量木板弹性模量提供一个稳定的激振装置，使用方便，便于拆装，整体尺寸较小，加工难度较低，可使用如3D打印等多种方式加工，节约成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118701427A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410862547.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种刨花板摞纸护角安装装置，能够吸附纸护角并放置在刨花板摞的竖直角部，并以压角杆把纸护角压紧在刨花板摞上，它动作可靠准确，作用高效，可以避免对刨花板产生较大冲击、碰撞损坏刨花板。包括机械臂、压角机构、缠绕膜装置。刨花板摞的一个角部转动到靠近机械臂时，机械臂用于从纸护角料仓吸取纸护角后放置在刨花板摞的该角部，该角部对应的最近的压角机构动作，把该纸护角压紧在刨花板摞上，随后机械臂复位，缠绕膜装置对刨花板摞的外周缠绕薄膜，把纸护角固定在刨花板摞上，压角板复位离开纸护角，缠绕膜装置对刨花板摞外周继续缠绕薄膜。
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公开(公告)号：CN116721345A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310692211.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法，包括：采集马尾松图像并进行矫正；将采集到图像重建为3D点云并对点云作预处理；制作马尾松点云语义分割的数据集，计算数据集中不同类别的类平衡权重；构建密集加权语义分割网络模型；将类平衡权重赋值到模型的损失函数中；通过数据集训练密集加权语义分割网络模型；根据密集加权语义分割网络模型分割的马尾松点云中茎的点，获取茎的原始骨架点，并精细化提取茎的骨架点；根据茎的精细化骨架点，提取待测马尾松的形态指标值。本发明可以准确测量出马尾松苗木的形态指标，不再依赖人工和专业仪器测量设备，减少了测量成本和测量难度。
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公开(公告)号：CN114913302B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210386639.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T17/20 , G06F30/27 , G06F30/10 , G01D21/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的旋转接头寿命预测系统及方法，属于工业设备寿命预测领域。对旋转接头在空间中进行三维网格状划分，同时对多传感器设定数据采集频率，按照数据采集频率进行旋转接头指标数据采集，建立数据库，随后建立旋转接头寿命预测模型，预测每个子网格的使用寿命，最后对所有子网格使用寿命取最小值，作为旋转接头整体使用寿命。本发明既能了解到旋转接头整体的情况，又能对局部细节进行观察，获得的信息更全面；从多个角度反应旋转接头的实际情况，用多种指标数据有助于提升预测的准确度，实现对旋转接头的状态从多维度进行准确的评价与预测，且预测结果准确可靠，有利于减少故障发生的概率。
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公开(公告)号：CN109675819B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910087104.3
申请日：2019-01-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度相机的黑果枸杞分选装置，包括可旋转的圆锥台，在圆锥台的外周设置有挡圈，在挡圈与圆锥台之间形成容纳槽，在容纳槽上间隔均匀的设置有外侧开口的黑果枸杞大小的凹槽，凹槽向外侧向下倾斜；在挡圈上设置有与凹槽外侧开口相对应的出料口，出料口外连接有传送带，传送带下方设置有分选机构。本发明还公开一种基于深度信息的黑果枸杞识别与分类算法，由三台深度相机通过三维卷积神经网络和极限学习机来实现；本发明采用机器全自动分拣，提高效率和筛选准确率，通过深度相机在穹顶光源和白色背景板的配合下采集到黑果枸杞的RGB图像以及深度信息图像，进而能够达到黑果枸杞合理的分选以及有效的提高分选精度，完成全自动分选模式。
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公开(公告)号：CN112766229B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110171946.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的人脸点云图像智能识别系统，包括点云数据转化模块、特征提取模块、注意力机制模块、图像融合模块、数据集样本划分以及孪生神经网络模块。本发明中提出将点云数据转化为人脸深度图，并对深度图进行特征提取，加入注意力机制，能够更好地提取出反映人脸的特征区域；本发明提出对数据样本划分为正样本和负样本，并使用孪生神经网络模块对正负样本进行训练，利用对比损失函数能够更好地对人脸特征向量进行误差计算，最后找到最接近的人脸类别，能够更加准确、迅速地进行人脸识别。
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