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公开(公告)号：CN115046363A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210768651.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉及光谱检测的智能冰箱及运行方法，包括至少一个视觉传感模块和至少一个光谱仪模块；这些视觉传感模块和光谱仪模块分布安装在保温箱体内，并朝向保温箱体内所存储的食材；视觉传感模块和光谱仪模块的输出端与核心控制器电气连接。利用机器视觉与深度学习相结合的图像识别方法，以及光谱无损检测食材新鲜程度技术来实现对冰箱内所存放食材的种类和新鲜度的判别，以解决人民在日常生活中对食材管理以及对食材新鲜度监控的需求，为后续的智能冰箱市场提供了一种新型的应用实例。
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公开(公告)号：CN115508315A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211157781.6
申请日：2022-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于自编码的超表面透射光谱预测系统，涉及到超表面结构电磁特性分析、深度学习及数据预处理等领域。它由1、光谱透射率转换模型2、AutoEncode(自编码)谱线预测模型3、结构参数—特征值预测模型组成。本发明是一种利用光谱学习谱线的人工智能学习系统，是一种基于谱线特征的学习。在很大程度上解决了传统神经网络(CNN)与超表面结构光谱预测结合过程中的因结构参数与电磁特性谱线数量级不匹配，而导致的学习效果差、模型不稳定、泛化能力弱等问题。从本发明可根据超表面的结构修改参数，达到预测该结构任意参数下的透射谱的效果，可广泛用于深度学习与超表面结合的相关电磁特性分析。
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公开(公告)号：CN115046363B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210768651.X
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉及光谱检测的智能冰箱及运行方法，包括至少一个视觉传感模块和至少一个光谱仪模块；这些视觉传感模块和光谱仪模块分布安装在保温箱体内，并朝向保温箱体内所存储的食材；视觉传感模块和光谱仪模块的输出端与核心控制器电气连接。利用机器视觉与深度学习相结合的图像识别方法，以及光谱无损检测食材新鲜程度技术来实现对冰箱内所存放食材的种类和新鲜度的判别，以解决人民在日常生活中对食材管理以及对食材新鲜度监控的需求，为后续的智能冰箱市场提供了一种新型的应用实例。
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