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公开(公告)号：CN108872143A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810664254.1
申请日：2018-06-25
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的小麦感染赤霉病等级检测方法，步骤如下：从待检测小麦中选取样品并放置在密封袋中标记编号；去除杂物并使得小麦籽粒的含水量处于12%‑13%之间，每份样品取等质量的小麦籽粒进行研磨，获得的麦粉样品放入培养皿中等待光谱采集；采用Nirquest512便携式光谱仪对麦粉样品进行扫描，获得近红外光谱曲线；d、剔除反射率大于100%的异常样本和波长为900nm‑1700nm之外的数据，确定建模样本和预测样本并选择进行特征波段提取；e、采用特征波段‑支持向量机模型和/或全波段‑偏最小二乘法确定样本的DON浓度并分级。本发明能够快速检测麦粉样本中的DON毒素等级且不使用化学试剂。
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公开(公告)号：CN119096748A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411415493.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京农业大学
IPC: A01C1/02
Abstract: 本发明提供基于动态时间序列的单粒大豆种子活力检测方法，包括S1、建立单粒大豆种子活力检测模型；包括：S1.1、采集大豆种子发芽过程中的图像；S1.2、将图像输入到YOLOv7‑OBB大豆种子识别模型，输出椭圆掩膜和锚框中心点坐标；S1.3、大豆提取模块基于S1.2得到单粒大豆种子二值图；S1.4、根系提取模块S1.3实现子叶与幼苗的图像分离、断根修复及主根与侧根的图像分离，并计算表型参数；S1.5、通过S1.4、主成分分析确定单粒大豆的活力指数；S1.6、构建单粒大豆种子活力检测模型；S2、根据单粒大豆种子活力检测模型，进行待测大豆种子活力检测。本发明实现对单粒大豆活力的量化评估和预测。
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公开(公告)号：CN104635146B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201510062994.4
申请日：2015-02-06
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于随机正弦信号测试和HMM的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：A.采用随机正弦信号激励待测模拟电路，其中随机正弦信号的幅值、相位和频率是满足高斯分布的随机变量。B.采集待测模拟电路的输出数据样本，提取数据样本的时域特征和谱特征构成特征分量。C.将每类特征分量分别输入一个随机时间序列的隐马尔科夫模型诊断系统，采用ECOC纠错输出编码方法，对多个诊断结果进行融合，实现故障的诊断。该方法将随机正弦信号作为模拟电路的测试激励，可增加输出样本的频率分量，降低模糊故障组的重叠性，结合隐马尔科夫模型的时间序列分析方法，可提高模拟电路模糊故障的诊断精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104635146A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510062994.4
申请日：2015-02-06
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于随机正弦信号测试和HMM的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：A.采用随机正弦信号激励待测模拟电路，其中随机正弦信号的幅值、相位和频率是满足高斯分布的随机变量。B.采集待测模拟电路的输出数据样本，提取数据样本的时域特征和谱特征构成特征分量。C.将每类特征分量分别输入一个随机时间序列的隐马尔科夫模型诊断系统，采用ECOC纠错输出编码方法，对多个诊断结果进行融合，实现故障的诊断。该方法将随机正弦信号作为模拟电路的测试激励，可增加输出样本的频率分量，降低模糊故障组的重叠性，结合隐马尔科夫模型的时间序列分析方法，可提高模拟电路模糊故障的诊断精度。
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公开(公告)号：CN119618074A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411748106.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01B11/02 , G06V10/12 , G06T17/00 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01B11/24 , G01B11/28
Abstract: 本发明提供一种种子多参数表型检测装置及其检测方法，包括机械臂，机械臂用于吸取种子；相机一，相机一用于获取旋转时种子各个角度的图片；培养皿，培养皿用于集装并培养种子；链式输送机，链式输送机用于输送集装种子的培养皿；补水组件，补水组件用于对培养皿内的种子补水；图像获取模块，图像获取模块包括相机二、激光测距模块和光电传感器二；计算机，连接相机一和图像获取模块，完成对种子的三维重建，实现种子子叶表型参数的提取、种子根系提取与断根修复和建立种子活力预测模型。因此本发明实现对种子的形态特征(结构、颜色、大小等)、生化特性(活力指数等)的实时动态无损检测，从而建立大豆种子的基本信息数据库以及活力预测模型。
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公开(公告)号：CN119246527A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411416078.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供基于快速空间频域成像技术的大豆种子质量检测方法，包括S1、确定大豆种子虫害等级分类模型，包括：S1.1、获得大豆种子的虫害损伤面积；S1.2、获得大豆种子发芽后的损伤面积，并根据发芽后的损伤面积的占比进行等级划定；S1.3、建立SVM、GRNN、MLR三个模型，通过SVM、GRNN、MLR以及利用多臂老虎机对三个模型的参数：(kernel,C)、sigma和alpha进行优化调整，将以X为虫害损伤面积、种类和吸收系数数组，Y为对应品种发芽后损伤面积占比等级作为训练输入数据构建大豆种子虫害等级分类模型；本发明为种子质量检测领域提供了一个更为快速、无损、非接触地检测技术。
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公开(公告)号：CN104502834A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410844746.0
申请日：2014-12-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，包括以下各步骤：A.采用多频正弦信号u(t)激励待测非线性模拟电路，采集非线性模拟电路的输出数据样本y(t)；B.根据输出频域响应函数OFRF理论，以多频正弦信号u(t)与输出数据样本y(t)之间的联系建立非线性系统的OFRF数学模型，非线性模拟电路输出和元件参数之间的关系；C.采用蚁群算法进化出非线性模拟电路的元件参数值，并与正常元件参数值比较，辨识出故障元件的参数值。该方法将多频正弦信号作为非线性模拟电路的测试激励，采用OFRF系统模型，可以提高非线性模拟电路中故障元件的参数值辨识的效率和精度。
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公开(公告)号：CN208420696U
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201820982553.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本实用新型公开了一种基于近红外光谱技术的小麦感染赤霉病等级在线检测系统，所述的系统包括样品台（13），样品台（13）的正上方设有Y型光纤（11）且Y型光纤（11）的探头正对样品台（13）设置，探头通过Y型光纤（11）的照明光纤与近红外光源（9）相连且通过Y型光纤（11）的探测光纤与光谱仪（10）相连，近红外光源（9）和光谱仪（10）分别通过线路与主控模块（7）相连接，且主控模块（7）通过线路分别与触摸显示屏（8）和信息传输模块（14）相连，且主控模块（7）能够通过信息传输模块（14）与信息集中平台相连。本实用新型能够快速检测麦粉样本中的DON毒素等级，不需要使用化学试剂，不污染环境，省时省力。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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