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公开(公告)号：CN114112992A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202210064928.0
申请日：2022-01-20
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种奶油亮蓝色素的检测方法、装置及存储介质，属于数据检测技术领域，方法包括：S1：通过近红外光谱仪对待测奶油的数据采集得到原始光谱数据；S2：对原始光谱数据的预处理得到预处理后光谱数据；S3：对预处理后光谱数据的降维分析得到降维后光谱数据；S4：将所有的降维后光谱数据随机划分至训练集或测试集或验证集中；S5：构建训练模型，通过训练模型对训练集和测试集的训练分析得到目标检测模型；S6：通过目标检测模型对验证集的检测得到奶油亮蓝色素的检测结果。本发明提高了光谱的分辨率，降低了模型的复杂度，且提高了模型的稳健性，提高了光谱对人工色素浓度的敏感性，减少了计算成本与消耗，提高了精度。
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公开(公告)号：CN115564820B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211404837.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贪婪投影三角化的体积确定方法、系统、设备及介质，涉及体积计算技术领域，方法包括：获取多个针对于目标对象的原始点云数据，对每个所述原始点云数据进行预处理，得到多个目标点云数据；根据多个所述目标点云数据进行点云补全，得到完整点云数据，所述完整点云数据包括多个点云补全后的点云数据；利用贪婪投影三角化算法，对所述完整点云数据进行曲面重建，得到针对于所述目标对象的目标曲面模型，所述目标曲面模型包含多个目标面，每个所述目标面包括多个目标点，每个所述目标点表征一个点云数据；根据所述目标曲面模型包含的多个所述目标面，确定所述目标对象的体积。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115201144B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211114596.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种油菜籽的氨基酸及蛋白质定量检测方法、系统及介质，属于物质成分含量测定领域，其方法包括，使用近红外光谱仪扫描油菜籽待测样本以获取待测原始光谱数据，进行降噪处理得到待测目标输入光谱数据，输入至预先构建的注意力模块中进行处理，以获得待测目标输入光谱数据中多个波长权重，并将待测目标输入光谱数据分别与其中的每个波长权重相乘，以获得待测目标输入光谱数据中每个波长权重的加权光谱数据；将待测目标输入光谱数据中所有波长权重的加权光谱数据输入至预先建立的油菜籽氨基酸及蛋白质含量预测模型中进行处理，得到油菜籽待测样本的氨基酸及蛋白质含量检测结果。本发明节省了检测过程中的人力且提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN114112992B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210064928.0
申请日：2022-01-20
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种奶油亮蓝色素的检测方法、装置及存储介质，属于数据检测技术领域，方法包括：S1：通过近红外光谱仪对待测奶油的数据采集得到原始光谱数据；S2：对原始光谱数据的预处理得到预处理后光谱数据；S3：对预处理后光谱数据的降维分析得到降维后光谱数据；S4：将所有的降维后光谱数据随机划分至训练集或测试集或验证集中；S5：构建训练模型，通过训练模型对训练集和测试集的训练分析得到目标检测模型；S6：通过目标检测模型对验证集的检测得到奶油亮蓝色素的检测结果。本发明提高了光谱的分辨率，降低了模型的复杂度，且提高了模型的稳健性，提高了光谱对人工色素浓度的敏感性，减少了计算成本与消耗，提高了精度。
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公开(公告)号：CN113504198A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110662063.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06F17/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种苋菜红色素浓度检测方法、装置及存储介质，方法包括：从傅里叶红外光谱仪中导出待检测光谱数据以及多个原始光谱数据，集合所有原始光谱数据得到原始光谱数据集，并对原始光谱数据集的预处理得到目标光谱数据集，构建近红外估测模型，对目标光谱数据集和近红外估测模型的模型优化得到检测模型，通过检测模型对待检测光谱数据的检测得到检测结果。本发明节省了人力物力，解决了传统的人工色素检测方法中需要消耗大量人力并且需要检测人员具备专业知识才能进行检测的问题，不会对周围环境造成任何污染，且检测时间短，实验数据处理简单，检测成本低，检测效率高以及检测的稳定性强且准确率高，适合于普遍推广。
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公开(公告)号：CN115564820A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211404837.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贪婪投影三角化的体积确定方法、系统、设备及介质，涉及体积计算技术领域，方法包括：获取多个针对于目标对象的原始点云数据，对每个所述原始点云数据进行预处理，得到多个目标点云数据；根据多个所述目标点云数据进行点云补全，得到完整点云数据，所述完整点云数据包括多个点云补全后的点云数据；利用贪婪投影三角化算法，对所述完整点云数据进行曲面重建，得到针对于所述目标对象的目标曲面模型，所述目标曲面模型包含多个目标面，每个所述目标面包括多个目标点，每个所述目标点表征一个点云数据；根据所述目标曲面模型包含的多个所述目标面，确定所述目标对象的体积。
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公开(公告)号：CN115201144A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211114596.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种油菜籽的氨基酸及蛋白质定量检测方法、系统及介质，属于物质成分含量测定领域，其方法包括，使用近红外光谱仪扫描油菜籽待测样本以获取待测原始光谱数据，进行降噪处理得到待测目标输入光谱数据，输入至预先构建的注意力模块中进行处理，以获得待测目标输入光谱数据中多个波长权重，并将待测目标输入光谱数据分别与其中的每个波长权重相乘，以获得待测目标输入光谱数据中每个波长权重的加权光谱数据；将待测目标输入光谱数据中所有波长权重的加权光谱数据输入至预先建立的油菜籽氨基酸及蛋白质含量预测模型中进行处理，得到油菜籽待测样本的氨基酸及蛋白质含量检测结果。本发明节省了检测过程中的人力且提高了检测精度。
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