公开(公告)号：CN112394150A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202011170696.4

申请日：2020-10-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王岩 ,  何凯 ,  李大琳 ,  谢旭平 ,  黄岚

IPC: G01N33/02

Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的梨原料质量识别装置及其识别方法，其结构包括支撑架，所述支撑架上设置有轴承座和固定架，所述轴承座通过螺钉与所述支撑架的上端固定连接，所述固定架通过螺钉与所述支撑架的右端固定连接，所述轴承座上设置有传送电机、支撑杆和固定轴，所述传送电机通过螺钉与所述轴承座的左端固定连接，所述支撑杆通过螺钉与所述轴承座的上端固定连接，所述固定轴的两端嵌合在所述轴承座的内侧。本发明能够自动对梨原料进行质量识别，并且对梨原料质量与标准质量进行对比，加快了梨原料质量识别时的速度，减少了梨原料质量识别时人员的使用量，降低了梨原料质量识别时的成本，提高了梨原料质量识别时的效率。

公开(公告)号：CN112288265A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011168862.7

申请日：2020-10-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王岩 ,  谢旭平 ,  何凯 ,  李大琳 ,  黄岚

IPC: G06Q10/06 ,  G06T17/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G01B11/24 ,  G01N3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于深度可分离卷积的去皮土豆的质量识别方法，包括以下步骤：步骤一：先利用三维扫描机构对没有质量问题的土豆进行扫描，在工控电脑里采用深度可分离卷积建立没有质量问题的土豆模型，三维扫描机构包括固定框板、工控电脑、固定板、固定杆和三维扫描摄像头，所述固定框板底部左右两侧均焊接有固定板，且两个固定板之间固定连接有固定杆，所述固定杆底部中间固定连接有三维扫描摄像头。本发明采用深度可分离卷积技术，通过增加深度可分离卷积神经网络,对模型输入的不同粒度序列进行卷积运算,提取更多的特征数据,相比传统卷积降低了模型的理论计算量，提升了模型的比对速度，而且经过更多的特征数据，具有更好的比对准确性。