一种群养生猪体温监测方法及系统

    公开(公告)号:CN119418365A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411346796.6

    申请日:2024-09-26

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明涉及畜牧养殖以及生猪测温技术领域,公开了一种群养生猪体温监测方法及系统,包括采集群养生猪的双光谱视频数据,然后隔时抽帧操作挑选的帧图像输入离线训练好的生猪耳根部位识别模型,获得每头生猪的预测图像以及耳根部位检测结果;用线性插值法直接提取耳根部位预测框对应的温度值,通过标准差对比左右耳根部位预测框,选择出最优预测框的温度来表征生猪体温。本发明先进行左右耳根区域最优预测框识别,然后通过相关性分析选用左右耳根区域最优框内相关性最大的统计特征表征生猪体温的方法,提高了群养生猪体温检测的精度,且同时一次性提取群养多个生猪的体温,对群养生猪目标检测和群养生猪红外热成像测温领域具有重要的应用价值。

    一种可实现原子精度制造的化学气相沉积自动化装备

    公开(公告)号:CN117660944B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202410122778.3

    申请日:2024-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种可实现原子精度制造的化学气相沉积自动化装备,属于原子层沉积技术领域。该装备集成了压力系统、温度系统和流量系统,实现了化学气相沉积过程的全程自动化控制,在压力控制上,引入阀门经验开启角度,能够快速的接近目标压力,大大提高响应时间;进一步设计了非连续角度控制算法,针对化学气相沉积过程的大压力控制,也能够实现较高的控制精度。进一步的,该装备还设置有原位表征系统,通过相应的装置实现了化学沉积过程中样品沉积情况的实时检测。进一步的,本申请设置了炉膛移动轨道,可以在完成生产过程等待散热的环节移动炉膛将加热区彻底暴露在空气中,达到最大化散热效率,提升了整体生产效率。

    一种基于吸收光谱的CVD在线原位表征系统和方法

    公开(公告)号:CN117647490B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202410122785.3

    申请日:2024-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于吸收光谱的CVD在线原位表征系统和方法,属于半导体生产设备技术领域。该CVD原位表征系统包括吸收光谱检测装置、光谱移动与光路校准装置和管式CVD设备,通过对现有管式CVD设备进行改进并配合所提出的环境补偿方法,实现了对于高温低压环境下的化学气相沉积过程的准确检测,而且由于本申请可以实现实时检测,因此可以获得样品或反应体系随时间变化的规律,结合系统温度和压力的变化,进一步获得样品或反应体系随温度、压力等环境变化的规律,从而能够确定最佳沉积条件。另外通过自动光路校准使得该系统可以在化学气相沉积过程对石英管内任意位置处的样品的沉积情况进行就检测,进而可以快速确定样品准确的生长窗口。

    一种原子级精度的CVD设备压力自动控制方法及系统

    公开(公告)号:CN117646198B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202410122780.0

    申请日:2024-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种原子级精度的CVD设备压力自动控制方法及系统,属于半导体制造技术领域。该方法通过在薄膜沉积过程中引入蝶阀经验开启角度,能够快速的接近目标压力,大大提高响应时间。而且可以在很大程度上避免自动调节程序失效的概率,对于高压力调节(>20kPa)直接调节很容易出现自动调节失效的情况,导致压力跑崩,而本申请引入经验值可以迅速达到目标压力附近,避免大角度调节。进一步的,本申请通过针对不同的压力值,采用周期性非连续角度控制算法和连续角度控制算法两种不同的算法进行自动控制,能够达到较高的控制精度,而且可以避免压力长时间内的波动。

    一种原子级精度的CVD设备压力自动控制方法及系统

    公开(公告)号:CN117646198A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202410122780.0

    申请日:2024-01-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种原子级精度的CVD设备压力自动控制方法及系统,属于半导体制造技术领域。该方法通过在薄膜沉积过程中引入蝶阀经验开启角度,能够快速的接近目标压力,大大提高响应时间。而且可以在很大程度上避免自动调节程序失效的概率,对于高压力调节(>20kPa)直接调节很容易出现自动调节失效的情况,导致压力跑崩,而本申请引入经验值可以迅速达到目标压力附近,避免大角度调节。进一步的,本申请通过针对不同的压力值,采用周期性非连续角度控制算法和连续角度控制算法两种不同的算法进行自动控制,能够达到较高的控制精度,而且可以避免压力长时间内的波动。

    基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法

    公开(公告)号:CN103177445B

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201310079921.7

    申请日:2013-03-13

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法,在计算归一化色差Cd及颜色分量比rGB后,运用分段阈值图像分割实现番茄非光斑区域分割Rr;运用光斑区域分割算法提取候选番茄光斑区域Rb,Rr和Rb构成初始番茄区域Rt;对Rt进行区域标记及去噪处理;统计初始番茄区域面积At及候选番茄光斑区域面积Ab;同一番茄区域中,若Ab小于At的三分之一,则将Rb作为番茄区域予以保留,否则将Rb作为背景光斑区域予以去除,而只保留Rr;对最后得到的番茄区域进行区域标记和去噪。本发明的采用分段阈值和光斑识别相结合的方法,克服了自然光照变化的影响,实现了不同自然光照条件下果实的实时识别。

    一种基于双目立体视觉的成簇状番茄识别方法

    公开(公告)号:CN103336946A

    公开(公告)日:2013-10-02

    申请号:CN201310242891.7

    申请日:2013-06-17

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双目立体视觉的成簇状番茄识别方法。双目立体相机获取成簇番茄立体图像对;对立体图像对进行图像分割,提取番茄待识别番茄簇边界;多果匹配;立体匹配;三角测距获得深度图;使用8邻域众数滤波法实现深度图去噪;对深度图用迭代Otsu法实现成簇类型识别;对粘连区域,直接对待识别番茄簇边界使用边缘曲率分析的识别方法;对重叠区域,分割出最前番茄区域后,重新进行区域标记等操作,提取出番茄重叠区域深度图边缘后对待识别番茄簇边界进行分割,再使用边缘曲率分析的识别方法;根据番茄区域深度均值识别出最前番茄。应用本发明可实现对不同类型的成簇番茄使用不同的识别方法,及重叠比例较高情况下的成簇番茄识别。

    一种群养生猪左右耳根部位提取方法

    公开(公告)号:CN119229357B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411769058.2

    申请日:2024-12-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种群养生猪左右耳根部位提取方法。方法包括:搭建生猪视频数据采集装置并实时采集群养生猪的视频数据,进行图像提取后添加耳根部位标签,然后构建为标签数据集并划分为训练集和验证集,然后对生猪耳根部位识别模型进行训练;通过训练完成的模型获得群养生猪的耳根部位位置和左右耳根类别识别后的图像,然后使用极坐标系法对左右耳根类别进行优化,最终实现对群养生猪左右耳根部位的提取。本发明方法可提高耳根部位预测框的位置精确率,并利用极坐标系法对模型识别进行了优化,可以提高左右耳根类别的识别准确率。本发明可应用于生猪群养环境下生猪个体耳根部位检测,进而可为群养生猪体温的精准监测和生猪个体识别提供了应用基础。

    一种群养生猪左右耳根部位提取方法

    公开(公告)号:CN119229357A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411769058.2

    申请日:2024-12-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种群养生猪左右耳根部位提取方法。方法包括:搭建生猪视频数据采集装置并实时采集群养生猪的视频数据,进行图像提取后添加耳根部位标签,然后构建为标签数据集并划分为训练集和验证集,然后对生猪耳根部位识别模型进行训练;通过训练完成的模型获得群养生猪的耳根部位位置和左右耳根类别识别后的图像,然后使用极坐标系法对左右耳根类别进行优化,最终实现对群养生猪左右耳根部位的提取。本发明方法可提高耳根部位预测框的位置精确率,并利用极坐标系法对模型识别进行了优化,可以提高左右耳根类别的识别准确率。本发明可应用于生猪群养环境下生猪个体耳根部位检测,进而可为群养生猪体温的精准监测和生猪个体识别提供了应用基础。

    基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法

    公开(公告)号:CN103177445A

    公开(公告)日:2013-06-26

    申请号:CN201310079921.7

    申请日:2013-03-13

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法,在计算归一化色差Cd及颜色分量比rGB后,运用分段阈值图像分割实现番茄非光斑区域分割Rr;运用光斑区域分割算法提取候选番茄光斑区域Rb,Rr和Rb构成初始番茄区域Rt;对Rt进行区域标记及去噪处理;统计初始番茄区域面积At及候选番茄光斑区域面积Ab;同一番茄区域中,若Ab小于At的三分之一,则将Rb作为番茄区域予以保留,否则将Rb作为背景光斑区域予以去除,而只保留Rr;对最后得到的番茄区域进行区域标记和去噪。本发明的采用分段阈值和光斑识别相结合的方法,克服了自然光照变化的影响,实现了不同自然光照条件下果实的实时识别。

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