一种基于卷积神经网络的果蔬纳米污染分级方法及系统

    公开(公告)号:CN114792380B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202210374247.4

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的蔬菜纳米污染分级方法及系统,涉及一种深度学习算法对图像分类的技术,包括:获取果蔬表皮的显微镜图像及其相同位置的红光波段图像,利用红光波段图像对显微镜图像进行纳米污染级别划分;划分后,将显微镜图像分为训练图片和测试图片,利用训练图片和测试图片对现有的卷积神经网络模型进行训练和测试,获得训练好的污染分级模型;将待分级的果蔬表皮显微镜图像输入训练好的污染分级模型,获得待分级果蔬的纳米污染级别。本发明利用已进行纳米污染级别划分的果蔬表皮显微镜图像,结合深度学习技术,实现对大批量果蔬表皮纳米污染程度的快速分级,节省人力、时间和检测成本,为水果蔬菜的食品安全提供有效保障。

    一种基于卷积神经网络的果蔬纳米污染分级方法及系统

    公开(公告)号:CN114792380A

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202210374247.4

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的蔬菜纳米污染分级方法及系统,涉及一种深度学习算法对图像分类的技术,包括:获取果蔬表皮的显微镜图像及其相同位置的红光波段图像,利用红光波段图像对显微镜图像进行纳米污染级别划分;划分后,将显微镜图像分为训练图片和测试图片,利用训练图片和测试图片对现有的卷积神经网络模型进行训练和测试,获得训练好的污染分级模型;将待分级的果蔬表皮显微镜图像输入训练好的污染分级模型,获得待分级果蔬的纳米污染级别。本发明利用已进行纳米污染级别划分的果蔬表皮显微镜图像,结合深度学习技术,实现对大批量果蔬表皮纳米污染程度的快速分级,节省人力、时间和检测成本,为水果蔬菜的食品安全提供有效保障。

    一种植物组织培养系统
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115281088B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202210901616.0

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明涉及植物组织培养技术领域,公开一种植物组织培养系统,包括支架、转移装置、消毒装置和培养装置,支架包括立架和顶架,立架竖直设置,顶架水平设置,顶架的一端与立架的顶端连接;转移装置包括基座、夹持机构和剪苗机构,基座可滑动地与顶架连接,夹持机构包括安装座和两个夹臂,安装座可上下移动地连接在基座上,两个夹臂的顶端与安装座连接且可相互靠近或远离地设置,夹臂的中部相对于其两端更远离另一夹臂,剪苗机构包括两个切割刀片,切割刀片与夹臂连接,且切割刀片连接于夹臂靠近另一夹臂的一侧,切割刀片可靠近或远离其连接的夹臂设置。本发明的消毒、剪苗和放入培养基均由转移装置完成,无需人工,自动化程度高、效率高。

    一种植物组织培养系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115281088A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210901616.0

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明涉及植物组织培养技术领域,公开一种植物组织培养系统,包括支架、转移装置、消毒装置和培养装置,支架包括立架和顶架,立架竖直设置,顶架水平设置,顶架的一端与立架的顶端连接;转移装置包括基座、夹持机构和剪苗机构,基座可滑动地与顶架连接,夹持机构包括安装座和两个夹臂,安装座可上下移动地连接在基座上,两个夹臂的顶端与安装座连接且可相互靠近或远离地设置,夹臂的中部相对于其两端更远离另一夹臂,剪苗机构包括两个切割刀片,切割刀片与夹臂连接,且切割刀片连接于夹臂靠近另一夹臂的一侧,切割刀片可靠近或远离其连接的夹臂设置。本发明的消毒、剪苗和放入培养基均由转移装置完成,无需人工,自动化程度高、效率高。

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