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公开(公告)号：CN117388292B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311681758.1
申请日：2023-12-08
Abstract: 本发明涉及农产品无损检测技术领域，尤其涉及一种榴莲内部品质无损快速检测、分级方法及系统。包括：待检测区；传送装置包括旋转台和载物传送带；重力感应机械臂用于抓取榴莲并放置在旋转台上，载物传送带带动其向前运动；X‑ray射线探测装置用于实现待测样品的自动X射线成像，对待检测榴莲进行探测、采集全角度投影图并回传至所述计算机系统；计算机系统分别控制载物传送带、重力感应机械臂、X‑ray射线探测源、分级标签枪和机械臂，用于使其执行计算机系统发出的指令；分级标签枪用于将分级标签打在待检测榴莲上，机械臂将检测完的榴莲放置于分级样品存储区的对应区域。优点在于实现对榴莲内部品质及分级自动化、高通量无损检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117388292A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311681758.1
申请日：2023-12-08
Abstract: 本发明涉及农产品无损检测技术领域，尤其涉及一种榴莲内部品质无损快速检测、分级方法及系统。包括：待检测区；传送装置包括旋转台和载物传送带；重力感应机械臂用于抓取榴莲并放置在旋转台上，载物传送带带动其向前运动；X‑ray射线探测装置用于实现待测样品的自动X射线成像，对待检测榴莲进行探测、采集全角度投影图并回传至所述计算机系统；计算机系统分别控制载物传送带、重力感应机械臂、X‑ray射线探测源、分级标签枪和机械臂，用于使其执行计算机系统发出的指令；分级标签枪用于将分级标签打在待检测榴莲上，机械臂将检测完的榴莲放置于分级样品存储区的对应区域。优点在于实现对榴莲内部品质及分级自动化、高通量无损检测。
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公开(公告)号：CN116612178A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310900787.6
申请日：2023-07-21
IPC: G06T7/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体提供了一种一体化水稻穗部谷粒粒型性状的提取方法，包括如下步骤：S1：穗部谷粒检测；S11：采集原始稻穗图像，构建稻穗图像数据集；S12：对稻穗图像数据集进行训练、验证与测试；S2：遮挡谷粒修复；S21：对遮挡谷粒图像进行采集并获得成对谷粒图像训练集；S22：对成对谷粒图像训练集进行训练与测试；S3：谷粒粒型性状提取，得到谷粒长度、宽度、周长以及谷粒投影面积；S4：获取一体化穗部谷粒检测修复模型及一体化穗部谷粒粒型性状提取模型。本方案可对自然形态下受到遮挡的水稻穗部谷粒进行修复而解决穗部谷粒间相互遮挡的问题，提高了水稻穗部谷粒粒型性状提取的效率与精度。
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公开(公告)号：CN117378318B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311681759.6
申请日：2023-12-08
Abstract: 本发明涉及农产品技术领域，尤其涉及一种基于X光的椰子种子萌发检测、分拣方法及系统。包括：待检测区、传送带、载物台、第一机械臂、X射线成像装置、第二机械臂、样品存储区、计算机系统；载物台放置在传送带上，用于放置待测样品；传送带用于承载待测样品并接受计算机系统的指令实现平移；X射线成像装置包括X射线源、X射线检测板，分别置于传送带的两侧；第一机械臂用于抓取待检测的椰子种子样品后，放置在所述载物台上；第二机械臂用于接收所述计算机系统发出的操作指令，将待测样品抓取并放置到样品存储区。优点在于：自动成像后采集检测样品的成像图像，基于计算机系统深度学习获取椰子果实内部结构，自动识别萌发过程中的关键特征。
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公开(公告)号：CN117378318A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311681759.6
申请日：2023-12-08
Abstract: 本发明涉及农产品技术领域，尤其涉及一种基于X光的椰子种子萌发检测、分拣方法及系统。包括：待检测区、传送带、载物台、第一机械臂、X射线成像装置、第二机械臂、样品存储区、计算机系统；载物台放置在传送带上，用于放置待测样品；传送带用于承载待测样品并接受计算机系统的指令实现平移；X射线成像装置包括X射线源、X射线检测板，分别置于传送带的两侧；第一机械臂用于抓取待检测的椰子种子样品后，放置在所述载物台上；第二机械臂用于接收所述计算机系统发出的操作指令，将待测样品抓取并放置到样品存储区。优点在于：自动成像后采集检测样品的成像图像，基于计算机系统深度学习获取椰子果实内部结构，自动识别萌发过程中的关键特征。
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公开(公告)号：CN116046814A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310112695.1
申请日：2023-02-13
Applicant: 海南大学
IPC: G01N23/046 , G01N35/04 , G06T17/00 , G06T11/00 , G06V10/26
Abstract: 本发明提供一种基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法，其中的方法包括S1、使用搬运机构将坚果搬运至载物旋转台上；S2、保持微焦斑射线源与平板探测器静止不动，通过PLC控制器控制载物旋转台等间歇旋转，实现微焦斑射线源对坚果的全角度照射；S3、在载物旋转台的间歇停止时，通过平板探测器采集坚果各个角度的面阵列图像，得到坚果的全角度面阵列图像，并传输至计算机；S4、计算机基于全角度面阵列图像进行断层重建及图像处理，获得坚果的品质性状参数。本发明能够通过视觉识别技术实现对坚果的品质性状参数的无损检测，相比人工的性状检测方式与传统的培养法检测霉菌侵染的方式，能够大幅度提升检测精度与效率。
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