公开(公告)号：CN117972527A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410170777.6

申请日：2024-02-06

Applicant: 南开大学云南研究院 ,  云南安防科技有限公司

Inventor： 徐晓轩 ,  孙建松 ,  王斌 ,  许静 ,  韩芳 ,  任兴平

IPC: G06F18/241 ,  G01N21/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种基于改进ResNet和二维光谱数据的鱼类识别方法，属于光谱检测技术领域，包括：获取鱼类样本的一维光谱数据；对一维光谱数据进行多元散射矫正处理，获取预处理光谱数据；根据预处理光谱数据，基于平均光谱法获取二维光谱数据；将二维光谱数据输入到基于注意力机制的ResNet网络模型，获取鱼类样本的分类结果。上述方法结合光谱检测和深度学习技术，应用于鱼类品种的识别，解决了基于形态特征检测方法，依赖于人为经验，存在判断误差的问题，并且方法中基于网络模型的分类识别，有效地提高了识别的效率和准确性，解决了基因测序检测方法，检测费时费力、检测成本高的问题，进而能够实现对鱼类样品的快速检测，获取准确性较高的分类结果。

公开(公告)号：CN117990651A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410175194.2

申请日：2024-02-07

Applicant: 南开大学云南研究院 ,  云南安防科技有限公司

Inventor： 许静 ,  梁菁 ,  徐晓轩 ,  王斌 ,  韩芳 ,  任兴平

IPC: G01N21/359 ,  G01N21/3563 ,  G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开一种农产品中营养物质含量的检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：对待检农产品进行光谱检测，得到一维近红外光谱数据；对一维近红外光谱数据进行滤波预处理；基于二维相关光谱2D‑COS算法，将预处理后的一维近红外光谱数据转换为二维相关光谱图像；将二维相关光谱图像输入到训练完成的目标营养含量预测模型中，得到待检农产品中目标营养物质的含量，其中，目标营养含量预测模型建立了待检农产品对应的二维相关光谱图像与该农产品中目标营养物质的含量之间的关联关系。通过采用上述技术方案，在利用便携式光谱仪进行近红外光谱检测时，提高了农产品中营养物质含量的检测精度。

公开(公告)号：CN118329822A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410177564.6

申请日：2024-02-08

Applicant: 南开大学云南研究院

Inventor： 王斌 ,  王一帆 ,  张天瑞 ,  徐晓轩 ,  梁菁 ,  韩芳

IPC: G01N21/3563 ,  G01N21/359 ,  G06V20/68 ,  G06V10/58 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G16B25/00

Abstract: 本发明实施例公开一种面粉中蛋白质含量的预测方法、装置、光谱仪及介质，其中，该方法包括：确定待识别面粉的种类信息；获取待识别面粉对应的待识别光谱数据；将待识别光谱数据转换为二维相关光谱数据，其中，二维相关光谱数据包括二维相关同步谱数据；基于特征波长选取算法对待识别光谱数据进行特征波长选取，得到目标波长点；确定与待识别面粉的种类信息对应的预设蛋白质含量预测模型，并基于预设蛋白质含量预测模型对目标波长点对应的二维相关同步谱数据进行特征识别，得到待识别面粉中的蛋白质含量信息。通过采用上述技术方案，实现了快速、方便、无损且高效的面粉蛋白质含量识别。

公开(公告)号：CN117723498A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311665527.1

申请日：2023-12-06

Applicant: 南开大学云南研究院 ,  天津市产品质量监督检测技术研究院 ,  云南安防科技有限公司 ,  天津谱芯科技有限公司

Inventor： 徐晓轩 ,  肖楠 ,  任兴平 ,  戴锡康 ,  韩芳 ,  杨红飞 ,  王斌

IPC: G01N21/31

Abstract: 本发明实施例公开一种基于光纤探头的液体浓度检测方法、装置和光纤探头，该方法包括：当光纤探头置于待测液体中时，对于入射光通过入射光纤进入光纤探头中的待测液体并从出射光纤射出的传播过程，确定光在待测液体中的光程；基于光程与待测液体浓度之间的非线性回归模型，得到待测液体浓度，通过采用上述技术方案，解决了在利用光纤探头在进行液体浓度检测时效率低下的问题。

公开(公告)号：CN117990647A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410170824.7

申请日：2024-02-06

Applicant: 南开大学云南研究院 ,  云南安防科技有限公司

Inventor： 徐晓轩 ,  陈世达 ,  王斌 ,  许静 ,  韩芳 ,  任兴平

IPC: G01N21/3563 ,  G01N21/359 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明提供了一种基于二维光谱数据和CARS算法的梨硬度识别方法，属于光谱检测技术领域，包括：采集梨样品的近红外光谱数据，构建动态光谱矩阵，获取二维同步光谱数据；基于Savitzky‑Golay滤波器对二维同步光谱数据进行预处理，获取预处理光谱数据；基于竞争性自适应重加权采样算法对预处理光谱数据进行特征筛选；将获取的特征光谱数据向基于梯度提升算法构建的梨硬度预测模型传输，获取硬度预测结果。上述方法通过采集梨样品的近红外光谱数据，并通过Savitzky‑Golay滤波器和竞争性自适应重加权采样算法进行处理，基于梨硬度预测模型，实现对梨硬度的预测，进而实现对梨样品的大规模实时评价，并且不会对梨造成物理损失，检测步骤简便，能够满足梨行业快速分级的效率要求。