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公开(公告)号:CN113887309B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202111027701.0
申请日:2021-09-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/69 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于Mask R‑CNN的淀粉颗粒识别方法,该方法将热台‑偏光显微观察与计算机图像识别技术相结合,智能识别淀粉糊化过程中颗粒数量变化:基于热台‑偏光显微观察的淀粉糊化图像数据采集,通过算法依次进行淀粉糊化数据集构建,Mask R‑CNN模型构建及训练,淀粉糊化过程颗粒检测,淀粉颗粒数量统计。其中,算法由淀粉图像二值化算法、淀粉糊化数据集构建算法、神经网络训练算法、淀粉颗粒检测算法等。本发明利用Mask R‑CNN对淀粉糊化进行智能检测,自动化程度高,检测效率好,颗粒检测准确率达95%以上。本发明提供了一种智能化检测淀粉颗粒,评估淀粉糊化的定量新方法。
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公开(公告)号:CN113887309A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111027701.0
申请日:2021-09-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Mask R‑CNN的淀粉颗粒识别方法,该方法将热台‑偏光显微观察与计算机图像识别技术相结合,智能识别淀粉糊化过程中颗粒数量变化:基于热台‑偏光显微观察的淀粉糊化图像数据采集,通过算法依次进行淀粉糊化数据集构建,Mask R‑CNN模型构建及训练,淀粉糊化过程颗粒检测,淀粉颗粒数量统计。其中,算法由淀粉图像二值化算法、淀粉糊化数据集构建算法、神经网络训练算法、淀粉颗粒检测算法等。本发明利用Mask R‑CNN对淀粉糊化进行智能检测,自动化程度高,检测效率好,颗粒检测准确率达95%以上。本发明提供了一种智能化检测淀粉颗粒,评估淀粉糊化的定量新方法。
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公开(公告)号:CN115850806A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211638468.4
申请日:2022-12-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了氮掺杂氧化还原石墨烯量子点导电淀粉薄膜及其制备方法与应用。该制备方法将一水柠檬酸和尿素混合,油浴,加入抗坏血酸,升温至200~250℃反应4~6小时,得氮掺杂氧化还原石墨烯量子点;所得的氮掺杂氧化还原石墨烯量子点中与玉米淀粉、甘油和蒸馏水混合,加热至完全糊化,混合搅拌均匀,得成膜液;成膜液倾倒在成膜器上,烘干,冷却至室温,得到氮掺杂氧化石墨烯量子点导电淀粉薄膜。本发明利用石墨烯量子点提高了淀粉复合膜的硬度和电导率,以氮掺杂进一步提高了量子点的转移速率,抗坏血酸还原提高了量子点的电导率,制得导电淀粉薄膜呈现出不同的电信号反馈,可用作人体柔性传感器。
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