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公开(公告)号：CN102445429A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110279754.1
申请日：2011-09-20
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种快速测定肉制品中山梨酸钾和苯甲酸钠含量的方法，包括收集、酸化、萃取、吸附等步骤，通过酸化的方法，将易溶于水的山梨酸钾、苯甲酸钠酸化为易溶于有机溶剂的山梨酸、苯甲酸，使用有机溶剂萃取后，再使用吸附剂进行吸附，提高近红外对测定物质的敏感性，收集光谱数据，进行处理和建模。与现有定量测定山梨酸钾和定性测定苯甲酸钠的方法相比，该测定方法简单、快速，定量结果准确度高，具有很好的实用性，能够产生很好的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN111182190B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202010087174.1
申请日：2020-02-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术公开了一种青梅单角度图像采集装置，包括相机、相机固定支架、电磁铁固定装置、电磁铁、平面镜、载物台和旋转装置；相机设置在相机固定支架的中部；相机固定支架的中部旋转连接有旋转装置，旋转装置底部连接有载物台，载物台左右两端为金属材料，载物台的初始位置位于相机的正下方，载物台初始位置的正下方设有呈V型的平面镜；载物台左上侧和右上侧均设有电磁铁固定装置，电磁铁固定装置顶端与相机固定支架连接且底端连接有电磁铁。本技术可以利用旋转装置获取青梅上表面以及左、右表面信息，与手动转动青梅相比，大大提高了青梅表面信息采集效率；且每次相机只采集一个角度的图像，减少计算量。
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公开(公告)号：CN119125180A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411298438.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于非简谐激振的层合板脱粘缺陷无损检测方法，包括对待测层合板进行扫频激励并通过散斑干涉仪采集待测层合板的散斑干涉图像，扫频激励信号采用非简谐波，如方波、三角波或者脉冲；检测前，将散斑干涉仪的相机调整为实时相减模式；扫频时，观察实时相减画面，当检测到环形条纹时，标记条纹处为层合板脱粘位置；继续增加激振频率并观察实时相减画面是否有新的位置出现环形条纹，如果出现，继续标记；继续扫频并检测条纹，直到不再出现条纹为止，将标记缺陷位置的图片进行保存，检测结束。本发明采用非简谐激振，层合板脱粘缺陷检测耗时短、效率高，能够降低漏检，尤其是存在多处缺陷时，效果更为明显。
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公开(公告)号：CN114694140B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210286878.0
申请日：2022-03-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/68 , G06V10/28 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于光谱成像的定向训练桔梗杂质识别方法，属于深度学技术领域，首先建立多维标签体系；然后针对每个标签构建模型分支结构，在进行模型数据训练的过程中，先对多维标签的每个维度分别进行二分类训练，再对整体的进行误差调优，从而实现针对桔梗杂物的不同的色彩属性进行二分类判别。本发明引入多维度标签体系，使得光谱数据归属于多个类别，从类别标签的角度引入先验知识，使得算法在分类过程中能够更加具有可解释性。采用不同的属性标签来划分光谱所属类别，使得光谱的分类结果更加具有可解释性，并可以依据相应的属性进行训练，从而提高模型的最终分类精度；实现高精度的识别并分类与桔梗具有不同光谱特性的杂质。
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公开(公告)号：CN118111862A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410144392.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种木材薄板弹性模量的在线检测系统及方法。该系统包括壳体、薄板传送模块、多传感器采集模块、数据处理模块。薄板传送模块负责将木材薄板平稳地传输至检测区域。多传感器采集模块包括超声波传感器、微波传感器、红外传感器、高精度电子秤、相机以及板材厚度测量夹紧装置。微波传感器用于测量木材薄板中的含水率，红外传感器用于测定木材薄板的表面温度。电子秤、尺寸测量相机和夹紧装置则用于测量板材的重量与体积。通过多传感器采集模块收集的数据，数据处理模块可以计算木材薄板的弹性模量。本发明能够实时、高效且准确地估算木材薄板的弹性模量，显著提高木材加工的质量与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111330861B
公开(公告)日：2024-05-10
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：CN117102079A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311096269.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种木材旋切薄板分级分拣系统及其方法，木材旋切薄板分级分拣系统包括进料模块、板材识别分级模块、板材分拣打包模块、传送模块；具体包括：木板进料机构、送料传送带、激光测量传感器、三维深度相机、上光源、下光源、摆动传送带、出料传送带、出料工位、板材对齐机构、板材推出机构、捆扎机构。板材通过木板进料机构进入传送带，通过激光测量传感器与三维深度相机对板材进行识别分级后，由摆动电缸与摆动传送带对板材进行分拣，最终实现对板材的分级分拣，显著提高板材分级和分类的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN116596891A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310578316.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/32 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/044 , G06N3/082 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督多任务检测的木地板颜色分类及缺陷检测方法，属于图像处理领域。该方法包括：对输入图像进行缺陷色彩校正；标记少量图像作为数据集输入Color‑RCNN模型训练，实现颜色分类和缺陷检测；训练半监督预测监视网络判别伪标签是否准确的；用Color‑RCNN模型预测剩余的未标记图像，实现颜色分类，生成伪标签，用半监督预测监视网络对伪标签进行判别，将正确的检测框留下，过滤掉错误的检测框；将识别正确的图像加入数据集，重新输入Color‑RCNN模型训练，预测剩余的未标记图像，直至未标记图像全部获得正确标签，实现半监督学习。本发明在图像识别的过程中，通过半监督学习，使用少量人工标记和大量未标记的木地板图像训练出模型，提高了分选的效率。
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公开(公告)号：CN116309375A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310159967.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种实木板材双面缺陷检测及智能加工坐标确定方法，包括：采集N块实木板材样本双面图像，对图像进行预处理；对图像进行缺陷标注，并将其作为数据集用来训练实木板材缺陷检测深度学习离线网络模型；在线采集实木板材双面图像，并进行预处理，将实木板材双面图像按行对齐；将实木板材图像输入至训练好的模型内，获得实木板材缺陷坐标；优化实木板材缺陷坐标，获得实木板材图像上的加工位置坐标；将加工位置坐标从实木板材图像上转换至实际板材上。本发明通过集成双目视觉获取实木板材双面图像并进一步地进行缺陷检测，对检测到的双面缺陷坐标进行基于图像的工艺优化，实现实木板材的双面缺陷检测，并获取实际板材的加工坐标点。
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公开(公告)号：CN114882291B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210607623.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于高光谱图像像素块机器学习的籽棉地膜识别分类方法，利用高光谱成像设备获取杂质混合后的物料高光谱图像，将高光谱图像切割为与剔除要求对应的像素块，并提取空间纹理特征结合光谱特征作为像素块的特征，构建机器学习模型，构建杂质对接矩阵，提升对于连续像素块的识别精度，最终实现对像素块中物料进行在线分类识别。本发明利用极限梯度提升算法对原始光谱特征重要性进行排序，引入加权光谱特征值概念，构建随机森林分类器对籽棉与地膜进行在线分类识别；有效解决了地膜由于透光性产生异物同谱问题导致识别像素点过少、分类精度不高的问题。
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