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公开(公告)号:CN115254655B
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202210664786.1
申请日:2022-06-14
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法,针对拍摄百香果生产线中的视频数据,通过百香果皱缩情况判别模型(即MobileNetV3神经网络)与传统图像处理相结合,实现对百香果大小、成熟度、果皮是否皱缩三个指标进行检测,结合百香果分级标准DB45/T 2100‑2019将百香果分为三个等级,三个等级包含是否皱缩、是否成熟以及果径范围情况。本发明解决了人工分级成本高、效率低、主观性大等问题。本发明基于视频分析,更能适应自动化流水线上作业,即百香果在传送带运送过程中即可实现的无损、快速、准确的等级划分。本发明综合百香果大小、成熟度及皱缩情况三个指标进行综合分级,分级精度更高。
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公开(公告)号:CN119997305A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510317678.0
申请日:2025-03-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: H05B47/105 , H05B45/325 , H05B47/165 , H05B47/11 , A01G7/04
Abstract: 本发明公开了一种多波长协同LED植物光源实时动态调控方法及系统,包括步骤,S1、获取基础数据;S2、构建光源实时动态调控模型;S3、采用Levenberg‑Marquardt算法进行迭代优化训练,获得优化后的光源实时动态调控模型;S4、采用组合调制获得多波长协同LED植物光源实时动态调控模型;S5、基于多波长协同LED植物光源实时动态调控模型计算出各波段通道的最优PWM调光信号;S6、根据各波段通道的最优PWM调光信号获得植物光环境的调控策略,实现对植物生长光环境中多波长协同智能调控。本发明能够有效解决现有植物光源系统存在的光谱调控静态、适配性不足,调控实时性和精度较差,导致植物对光源利用效率低和能耗大的问题。
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公开(公告)号:CN115254655A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210664786.1
申请日:2022-06-14
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法,针对拍摄百香果生产线中的视频数据,通过百香果皱缩情况判别模型(即MobileNetV3神经网络)与传统图像处理相结合,实现对百香果大小、成熟度、果皮是否皱缩三个指标进行检测,结合百香果分级标准DB45/T 2100‑2019将百香果分为三个等级,三个等级包含是否皱缩、是否成熟以及果径范围情况。本发明解决了人工分级成本高、效率低、主观性大等问题。本发明基于视频分析,更能适应自动化流水线上作业,即百香果在传送带运送过程中即可实现的无损、快速、准确的等级划分。本发明综合百香果大小、成熟度及皱缩情况三个指标进行综合分级,分级精度更高。
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