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公开(公告)号：CN114937266A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210451007.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院海洋研究所 , 天津农学院
IPC: G06V20/69 , G06T7/136 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOX‑S的硬壳蛤生物体征识别方法，包括以下步骤：S1、采集硬壳蛤图像构建数据集；S2、对YOLOX‑S模型进行改进，加入CBAM注意力机制；S3、输入待检测硬壳蛤图像，利用改进后的YOLOX‑S模型进行训练；S4、根据训练模型，输出预测图像，检测完成。本发明有益效果：利用机器视觉方法，实现硬壳蛤生物体征的快速识别，相较于传统人工方法，可以有效提高检测效率，减小人工误差；通过对传统的YOLOX‑S算法进行改进，通过加入CBAM注意力机制，有较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN114271241A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111600906.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 天津农学院 , 中国科学院海洋研究所
Abstract: 本发明提供了一种贝类收获机，包括机架、连接板、安装机构、挖掘装置、收集装置和驱动装置；机架下表面固定连接有两组连接板，两组连接板相对设置，连接板远离机架的一端固定连接有挖掘装置；机架上设有用于安装收集装置的安装机构；驱动装置与机架可拆卸连接，驱动装置用于驱动挖掘装置和收集装置，挖掘装置和收集装置配合设置。本发明所述的一种贝类收获机，结构简单,便于工业化生产制造，设计巧妙,通过汽油机与减速机的配合，进而带动收获机整体运转，在脱离纯人工作业的同时，大幅度的提高了贝类收获效率。
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公开(公告)号：CN114271241B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202111600906.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 天津农学院 , 中国科学院海洋研究所
Abstract: 本发明提供了一种贝类收获机，包括机架、连接板、安装机构、挖掘装置、收集装置和驱动装置；机架下表面固定连接有两组连接板，两组连接板相对设置，连接板远离机架的一端固定连接有挖掘装置；机架上设有用于安装收集装置的安装机构；驱动装置与机架可拆卸连接，驱动装置用于驱动挖掘装置和收集装置，挖掘装置和收集装置配合设置。本发明所述的一种贝类收获机，结构简单,便于工业化生产制造，设计巧妙,通过汽油机与减速机的配合，进而带动收获机整体运转，在脱离纯人工作业的同时，大幅度的提高了贝类收获效率。
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公开(公告)号：CN115777640A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211554634.2
申请日：2022-12-06
Applicant: 天津农学院 , 中国科学院海洋研究所
IPC: A01K80/00
Abstract: 本发明提供了一种底栖贝类收获机，包括机架以及安装在机架上的挖掘装置、收集装置、驱动装置；所述挖掘装置用于对待收获的贝类进行挖掘；所述收获装置用于对挖掘装置挖掘出的待收获的贝类进行收集；所述驱动装置用于为挖掘装置提供动力。本发明所述的一种底栖贝类收获机，通过挖掘钩能够高效的将池塘里的贝类挖掘出来，并通过挖掘钩之间设置的宽度对贝类的大小进行筛选，将筛选后的贝类通过挖掘装置的旋转传输至收集装置，本申请在脱离纯人工作业的同时，大幅度的提高了贝类收获效率。
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公开(公告)号：CN114937266B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210451007.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院海洋研究所 , 天津农学院
IPC: G06V20/69 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOX‑S的硬壳蛤生物体征识别方法，包括以下步骤：S1、采集硬壳蛤图像构建数据集；S2、对YOLOX‑S模型进行改进，加入CBAM注意力机制；S3、输入待检测硬壳蛤图像，利用改进后的YOLOX‑S模型进行训练；S4、根据训练模型，输出预测图像，检测完成。本发明有益效果：利用机器视觉方法，实现硬壳蛤生物体征的快速识别，相较于传统人工方法，可以有效提高检测效率，减小人工误差；通过对传统的YOLOX‑S算法进行改进，通过加入CBAM注意力机制，有较好的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN216452778U
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202123414451.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 天津农学院 , 中国科学院海洋研究所
Abstract: 本实用新型提供了一种硬壳蛤收获设备，包括机架，以及安装在机架上的挖掘装置、收集装置、筛选传输装置、传动装置和驱动装置；传动装置包括第一支撑架、第二支撑架、前辊和后辊，第一支撑架一端与机架固定连接，另一端与前辊转动连接，第二支撑架一端与机架固定连接，另一端与后辊转动连接，后辊设置在收集装置下方；所述驱动装置用于驱动拨辊、后辊和筛选传输装置；挖掘装置和筛选传输装置配合设置，筛选传输装置和收集装置配合设置。本实用新型所述的一种硬壳蛤收获设备，结构简单,便于工业化生产制造，设计巧妙，在摆脱纯人工作业的同时，大幅度的提高了贝类收获效率。
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公开(公告)号：CN116755313A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310296621.8
申请日：2023-03-24
Applicant: 天津农学院
Abstract: 本发明涉及数字全息显微成像的研究领域，尤其是高分辨成像方法，本发明提供一种基于数字全息显微的高分辨成像方法，通过在数字全息显微系统中加入小孔结构（圆孔中心在光轴上，位于被测微结构和显微物镜之间，圆孔直径为1mm），利用小孔结构的成像特点，提高光收集效率，优化像差，实现高分辨远场成像。本发明使用加入小孔结构的数字全息显微系统获取样本的全息图和参考图，使用角谱法和数字重聚焦算法得到样本聚焦的强度图。这种方法从光收集效率和像差两个角度出发，在光路中将两种方法相统一，使光路同时具有两种优化分辨力的功能，进一步提高成像分辨率。
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公开(公告)号：CN111693486A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010314843.4
申请日：2020-04-21
Applicant: 天津农学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/3577 , G16C20/20 , G16C10/00
Abstract: 本发明属于检测方法领域，涉及掺伪牛奶的检测，尤其是一种减小品牌对掺杂尿素牛奶判别模型影响的同步近红外相关切谱检测方法，相对于一般的建模思路，仅让研究体系共有的信息，即掺杂物尿素和不同品牌牛奶固有组分信息进入模型，从而降低了品牌对判别模型的影响，提高了判别正确率；本发明，利用同步近红外相关谱在特征谱带处的切谱进行建模分析，不仅可减小牛奶品牌对模型的影响，提高了判别正确率，而且相对整个同步二维相关谱矩阵，特征数据少，建模效率高；本发明所用的方法简易、科学、分析效率和判别正确率高，可推广到其它食品掺假检测中。
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公开(公告)号：CN111650152A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010319486.0
申请日：2020-04-21
Applicant: 天津农学院
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明属于检测方法领域，涉及掺伪牛奶的检测，尤其是一种减小品牌对掺杂尿素牛奶判别模型影响的异步近红外相关切谱检测方法，相对于一般的建模思路，仅让研究体系共有的信息，即掺杂物尿素和不同品牌牛奶固有组分信息进入模型，从而降低了品牌对判别模型的影响，提高了判别正确率；本发明，利用异步近红外相关谱在特征谱带处的切谱进行建模分析，不仅可减小牛奶品牌对模型的影响，提高了判别正确率，而且相对整个异步二维相关谱矩阵，特征数据少，建模效率高；本发明所用的方法简易、科学、分析效率和判别正确率高，可推广到其它食品掺假检测中。
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公开(公告)号：CN111351767A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010314786.X
申请日：2020-04-21
Applicant: 天津农学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/3577 , G16C20/20 , G16C20/70
Abstract: 本发明属于检测方法领域，尤其是一种基于二维近红外相关谱应用特征切谱判别牛奶中掺杂尿素的判别方法，包括如下步骤：1、准备纯尿素粉末、纯牛奶以及不同浓度的掺杂尿素牛奶；2、得到纯尿素粉末、纯牛奶以及不同浓度掺杂尿素的牛奶一维近红外光谱数据；3、确定纯尿素粉末的特征近红外波带；4、进行二维相关计算得到实验用掺杂尿素牛奶二维近红外相关谱；5、得到所有样品的特征切谱；6、得到所有样品的特征切谱矩阵X；7特征光谱矩阵X与类别变量矩阵Y采用多维偏最小二乘判别法建立判别模型；8、得到未知样品的特征切谱，并根据步骤6对其按行排列，得到未知样品的特征切谱矩阵R，并将其代入判别模型，实现未知样品是否掺杂的判定。
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