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公开(公告)号：CN116364275A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310289482.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的家蚕微粒子病无损检测方法及系统，该方法包括：采集家蚕蚕卵样品的拉曼光谱数据并进行数据预处理，构建家蚕微粒子病拉曼光谱数据集；引入密集连接块与转换层，构建基于R‑DenseNet的深度学习分类模型；基于R‑DenseNet的深度学习分类模型对家蚕微粒子病拉曼光谱数据集进行分类训练，得到家蚕微粒子病分类学习结果。该系统包括：采集模块、构建模块和分类模块。通过使用本发明，通过构建基于R‑DenseNet的深度学习分类模型实现对家蚕微粒子病拉曼光谱的快速、准确且无损的检测。本发明作为一种基于深度学习的家蚕微粒子病无损检测方法及系统，可广泛应用于拉曼光谱数据分类技术领域。
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公开(公告)号：CN110800700A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911195004.9
申请日：2019-11-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种家蚕种茧雌雄自动化分拣系统，包括：自动剥鲜茧机、排序上线装置、核心光谱鉴别装置和自动分拣装置；所述自动剥鲜茧机的出料口伸入所述排序上线装置的种茧料斗；所述种茧料斗中的种茧通过所述自动分拣装置进行传输，并利用所述核心光谱鉴别装置对种茧的雌雄进行鉴别。本发明提供了一种家蚕种茧雌雄自动化分拣系统，无需削茧，对种蚕进行无损检测和自动分选，可以显著降低对人工作业的依赖和人工劳动成本，提高蚕种生产的生产效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN109939961A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910340890.3
申请日：2019-04-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，包括：机架、振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器；振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器均安装在机架上；其中，振动排列装置将种茧依次纵向排列后通过种茧夹持装置逐个转移到种茧传送装置；种茧传送装置中的种茧先后经过光谱检测装置和气力分拣装置，由光谱检测装置判断种茧雌雄，并将种茧雌雄信息传输给控制器；控制器根据种茧雌雄信息控制气力分拣装置进行分拣。本发明提供了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，无需削茧，对种蚕进行无损检测和自动分选，可以显著降低对人工作业的依赖和人工劳动成本，提高蚕种生产的生产效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN110227658A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910368271.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，包括：机架、振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器；振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器均安装在机架上；其中，振动排列装置将种茧依次纵向排列后通过种茧夹持装置逐个转移到种茧传送装置；种茧传送装置中的种茧先后经过光谱检测装置和气力分拣装置，由光谱检测装置判断种茧雌雄，并将种茧雌雄信息传输给控制器；控制器根据种茧雌雄信息控制气力分拣装置进行分拣。本发明提供了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，无需削茧，对种蚕进行无损检测和自动分选，可以显著降低对人工作业的依赖和人工劳动成本，提高蚕种生产的生产效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN110178801A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910368825.1
申请日：2019-05-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01K67/04
Abstract: 本发明公开了一种家蚕种茧雌雄自动化分拣系统，包括：自动剥鲜茧机、排序上线装置、核心光谱鉴别装置和自动分拣装置；所述自动剥鲜茧机的出料口伸入所述排序上线装置的种茧料斗；所述种茧料斗中的种茧通过所述自动分拣装置进行传输，并利用所述核心光谱鉴别装置对种茧的雌雄进行鉴别。本发明提供了一种家蚕种茧雌雄自动化分拣系统，无需削茧，对种蚕进行无损检测和自动分选，可以显著降低对人工作业的依赖和人工劳动成本，提高蚕种生产的生产效率和自动化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107238587A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710321569.1
申请日：2017-05-09
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/64 , G01N21/65 , G01N21/3563 , G01N21/359
CPC classification number: G01N21/6486 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/65
Abstract: 本发明涉及基于光谱技术的蚕蛹雌雄快速无损检测方法，步骤为：1)甄选不同品种的蚕样品进行光谱扫描；2)对光谱扫描过的该不同品种蚕样品进行破茧雌雄检测；3)构建成茧蚕样本的光学模型；4)搭建光谱采集模块进行光谱采集；5)分离采集到的光谱；6)将分离后的光谱进行预处理并提取特征波长，建立单源光谱的判别模型；7)多源信息融合，得出蚕蛹性别的无损检测结果。本发明以参考数据挖掘、光学技术、光谱分析技术、计算机技术和蚕桑科学已有的研究为基础，采用理论分析和实验验证相结合的方法，对基于拉曼、荧光和近红外光谱多源信息融合的茧壳内蚕蛹雌雄进行无损检测；具有检测精确度高、检测速度快、不会损伤到蚕蛹等优点。
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公开(公告)号：CN114445817A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210089310.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。
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公开(公告)号：CN108802002B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201810433746.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明属于拉曼光谱检测技术领域，本发明公开了一种快速无损鉴别解除滞育的蚕卵拉曼光谱模型构建方法。该方法通过拉曼光谱检测技术和PLS_DA分类算法，主要包括甄选样品、数据采集、数据挖掘、结论分析等。所述甄选样品包括甄选大造和9芙×7湘两个品种滞育卵与解除滞育卵的筛选，所述数据采集通过微区激光拉曼光谱仪进行光谱数据采集，并对拉曼光谱数据的进行预处理，进行PLS_DA定性分析拉曼光谱模型的构建，该方法能快速无损地识别出滞育或解除滞育的蚕卵，最终实现了快速无损家蚕卵解除滞育的鉴别分析。
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公开(公告)号：CN110899146A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911193055.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，包括：机架、振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器；振动排列装置、种茧夹持装置、种茧传送装置、气力分拣装置、光谱检测装置和控制器均安装在机架上；其中，振动排列装置将种茧依次纵向排列后通过种茧夹持装置逐个转移到种茧传送装置；种茧传送装置中的种茧先后经过光谱检测装置和气力分拣装置，由光谱检测装置判断种茧雌雄，并将种茧雌雄信息传输给控制器；控制器根据种茧雌雄信息控制气力分拣装置进行分拣。本发明提供了一种茧中蚕蛹自动分拣装置，无需削茧，对种蚕进行无损检测和自动分选，可以显著降低对人工作业的依赖和人工劳动成本，提高蚕种生产的生产效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN108802002A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810433746.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N21/65
Abstract: 本发明属于拉曼光谱检测技术领域，本发明公开了一种快速无损鉴别解除滞育的蚕卵拉曼光谱模型构建方法。该方法通过拉曼光谱检测技术和PLS_DA分类算法，主要包括甄选样品、数据采集、数据挖掘、结论分析等。所述甄选样品包括甄选大造和9芙×7湘两个品种滞育卵与解除滞育卵的筛选，所述数据采集通过微区激光拉曼光谱仪进行光谱数据采集，并对拉曼光谱数据的进行预处理，进行PLS_DA定性分析拉曼光谱模型的构建，该方法能快速无损地识别出滞育或解除滞育的蚕卵，最终实现了快速无损家蚕卵解除滞育的鉴别分析。
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