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公开(公告)号：CN106442561B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201610755270.2
申请日：2016-08-29
Applicant: 北京农业智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种用于检测柑橘表皮缺陷的在线图像采集系统及检测方法。所述系统包括紫外光检测设备，可见光检测设备和阻光外壳；阻光外壳设置在紫外光检测设备和可见光检测设备的外部，并且柑橘依次通过紫外光检测设备和可见光检测设备；紫外光检测设备用于向柑橘表皮照射紫外光以使柑橘腐败区域产生黄色荧光并实时获取柑橘旋转状态下不同位置的荧光图像；可见光检测设备用于向柑橘表皮照射可见光并获取柑橘旋转时不同位置的彩色图像；阻光外壳用于在柑橘通过紫外光检测设备和可见光检测设备时阻止杂散光进入。所述检测方法基于上文所述的在线图像采集系统实现。本发明能够快速识别出表皮缺陷果，能够降低工人的工作强度，提升产品竞争力。
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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：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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Patent Agency Ranking
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：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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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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