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公开(公告)号:CN110715918B
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN201910973739.3
申请日:2019-10-14
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/65 , G01N33/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及谷物种子分级筛选技术领域,公开了一种单籽粒玉米淀粉含量拉曼高光谱分级方法,包括:基于单籽粒玉米样本的胚面拉曼高光谱图像和非胚面拉曼高光谱图像,建立单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线;基于旋光法获取单籽粒玉米样本淀粉含量理化值;基于单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线和单籽粒玉米样本淀粉含量理化值,建立单籽粒玉米淀粉含量分级模型;基于单籽粒玉米淀粉含量分级模型,实现单籽粒玉米种子淀粉含量无损分级。本发明实施例提供的分级方法,通过单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线结合淀粉含量理化值,建立单籽粒玉米淀粉含量分级模型,提高分级模型准确性,实现单籽粒玉米种子淀粉含量的快速无损分级。
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公开(公告)号:CN110715918A
公开(公告)日:2020-01-21
申请号:CN201910973739.3
申请日:2019-10-14
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及谷物种子分级筛选技术领域,公开了一种单籽粒玉米淀粉含量拉曼高光谱分级方法,包括:基于单籽粒玉米样本的胚面拉曼高光谱图像和非胚面拉曼高光谱图像,建立单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线;基于旋光法获取单籽粒玉米样本淀粉含量理化值;基于单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线和单籽粒玉米样本淀粉含量理化值,建立单籽粒玉米淀粉含量分级模型;基于单籽粒玉米淀粉含量分级模型,实现单籽粒玉米种子淀粉含量无损分级。本发明实施例提供的分级方法,通过单籽粒玉米样本双表面标准拉曼光谱曲线结合淀粉含量理化值,建立单籽粒玉米淀粉含量分级模型,提高分级模型准确性,实现单籽粒玉米种子淀粉含量的快速无损分级。
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公开(公告)号:CN110530843A
公开(公告)日:2019-12-03
申请号:CN201910779522.9
申请日:2019-08-22
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明实施例提供一种玉米籽粒中淀粉含量的检测方法及系统,该方法包括:对待检测玉米样品中每一玉米籽粒的非胚面拉曼高光谱图像进行预处理,获取所述待检测玉米样品中每一玉米籽粒预处理后的拉曼高光谱图像;对于任一玉米籽粒,获取所述任一玉米籽粒在若干个特征波段处的单波段图像;根据每一玉米籽粒每一特征波段对应的胚乳区光谱值,获取所述待检测玉米样品每一特征波段对应的胚乳区平均光谱值;根据所述待检测玉米样品每一特征波段对应的胚乳区平均光谱值和最优定量模型,获取所述待检测玉米样品中的淀粉含量。本发明实施例所建立的玉米籽淀粉最优定量模型实现了淀粉含量的快速、无损检测,对玉米品质育种材料的筛选具有重要意义。
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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:CN110771533B
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN201910934884.0
申请日:2019-09-29
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
IPC: A01K43/00
Abstract: 本发明涉及农畜产品检测技术领域,尤其涉及一种鸡胚蛋的性别检测系统及方法,鸡胚蛋的性别检测系统包括:传输装置,用于将鸡胚蛋逐个输送至检测区域;图像采集装置,图像采集装置设置于检测区域,用于采集鸡胚蛋视频图像;处理装置,处理装置与图像采集装置连接,用于对鸡胚蛋视频图像进行一维心率信号提取和二维血管分布图像提取,根据一维心率信号和二维血管分布图像的特征分析判定鸡胚蛋的性别。本发明在不破坏蛋壳的前提下有效提取到鸡胚蛋视频图像,再配合后续处理装置通过对鸡胚蛋视频图像的处理获得鸡胚蛋性别检测结果,实现鸡胚蛋性别在线无损检测,降低雏鸡孵化能源成本,提高企业生产效率和检测效率,操作简单安全,适用于生产的需要。
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公开(公告)号:CN105158275B
公开(公告)日:2018-03-09
申请号:CN201510580510.5
申请日:2015-09-11
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种利用近红外编码点阵结构光检测苹果果梗/花萼的方法,所述方法包括生成近红外编码点阵结构光,分别投影后利用苹果图像和参考图像的对照,确定苹果图像中的果梗/花萼区域。本方法将对整张苹果图像的分析,转换为通过对图像中若干离散结构光光斑的分析来识别果梗/花萼的位置,从而大大降低计算时间,满足实际生产中高速在线检测的要求。
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公开(公告)号:CN105427274B
公开(公告)日:2017-12-26
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
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:CN105158275A
公开(公告)日:2015-12-16
申请号:CN201510580510.5
申请日:2015-09-11
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种利用近红外编码点阵结构光检测苹果果梗/花萼的方法,所述方法包括生成近红外编码点阵结构光,分别投影后利用苹果图像和参考图像的对照,确定苹果图像中的果梗/花萼区域。本方法将对整张苹果图像的分析,转换为通过对图像中若干离散结构光光斑的分析来识别果梗/花萼的位置,从而大大降低计算时间,满足实际生产中高速在线检测的要求。
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