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公开(公告)号：CN114377997A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210035385.X
申请日：2022-01-12
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于COMS和高光谱相机的杆状物分选装置及方法，属于物料分选技术领域，包括进料装置、传送装置、超高速图像预处理单元、工控机、喷阀控制单元和多级分选装置，相机采集物料图像，图像经超高速图像预处理单元处理后，发送至工控机，工控机通过迁移学习算法提取图片特征，使用实例分割算法分析特征图片得到物料中杆状物及异物的特点、位置信息，对物料中杆状物及异物进行识别分割，完成杆状物的分选工作。本发明将分选系统模块化，根据不同物料，自行搭配使用；CMOS工业线阵相机及高光谱相机通过深度学习的方法对图像进行识别分割可以提升杆状物识别的准确率，实现精准分选，成功的解决了人工分选的低精度、高成本的难题。
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公开(公告)号：CN111242359B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010011980.0
申请日：2020-01-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据漂移的太阳辐射在线动态预测方法，属于光伏预测技术领域。将测量的L个样本分为两段，计算两段平均值I(u1)和I(u2)；|I(u1)‑I(u2)|＞Td采用MB预测，若I(t)为连续发生的数据漂移，将X′(t)存储到DC中，若DC数据个数达上限，DC替换DA，并训练更新MA；若I(t)时第一次发生数据漂移，清空DC，并将X′(t)添加或替换到DB中，并训练更新MB；|I(u1)‑I(u2)|≤Td采用MA预测，将X′(t)添加或替换到DA中，训练更新MA；输出结果进入下个循环。本发明实现太阳辐射在线动态预测和模型更新。
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公开(公告)号：CN119125180A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411298438.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于非简谐激振的层合板脱粘缺陷无损检测方法，包括对待测层合板进行扫频激励并通过散斑干涉仪采集待测层合板的散斑干涉图像，扫频激励信号采用非简谐波，如方波、三角波或者脉冲；检测前，将散斑干涉仪的相机调整为实时相减模式；扫频时，观察实时相减画面，当检测到环形条纹时，标记条纹处为层合板脱粘位置；继续增加激振频率并观察实时相减画面是否有新的位置出现环形条纹，如果出现，继续标记；继续扫频并检测条纹，直到不再出现条纹为止，将标记缺陷位置的图片进行保存，检测结束。本发明采用非简谐激振，层合板脱粘缺陷检测耗时短、效率高，能够降低漏检，尤其是存在多处缺陷时，效果更为明显。
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公开(公告)号：CN115760642B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211560453.0
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T5/77 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开一种用于太阳辐射预测的地基云图修复方法，首先对地基云图进行太阳位置定位、覆盖掩膜的预处理；将预处理后的地基云图以及同时刻的气象和天文测量数据基于时间形成序列；通过多头部分卷积网络、监督注意力模块，再结合具有动量特性的压缩激励模块对太阳辐射做出预测。本发明公开的算法在设备正常运行中按太阳方位角旋转拍摄得到的地基云图，固定设备的遮光板位置，利用训练后的神经网络，形成不受遮光板影响并且便于太阳辐射预测或后续气象学分析的地基云图。
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公开(公告)号：CN117058116B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202311079010.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于木地板表面缺陷检测的方法，该方法的具体处理步骤包括对采集的木地板图像进行缩放和标准化处理、应用深度分离可卷积提取特征、将提取的特征输入到特定计算模块进行处理实现更进一步的特征提取及特征融合、对生成的预测框应用非极大值屏蔽、置信度屏蔽的方法筛选木地板缺陷边界框。该方法基于缺陷检测常用的目标检测算法的结构，并进行适用于木地板表面缺陷检测的改进，包括设计C‑ELAN、R‑SAM、Mini‑Head、RCU、CCG‑NORM模块或方法，达到提高识别缺陷类别的准确率以及定位精度、减少计算量的有益效果，有效降低木地板表面缺陷检测的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118111862A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410144392.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种木材薄板弹性模量的在线检测系统及方法。该系统包括壳体、薄板传送模块、多传感器采集模块、数据处理模块。薄板传送模块负责将木材薄板平稳地传输至检测区域。多传感器采集模块包括超声波传感器、微波传感器、红外传感器、高精度电子秤、相机以及板材厚度测量夹紧装置。微波传感器用于测量木材薄板中的含水率，红外传感器用于测定木材薄板的表面温度。电子秤、尺寸测量相机和夹紧装置则用于测量板材的重量与体积。通过多传感器采集模块收集的数据，数据处理模块可以计算木材薄板的弹性模量。本发明能够实时、高效且准确地估算木材薄板的弹性模量，显著提高木材加工的质量与效率。
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公开(公告)号：CN117102079A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311096269.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种木材旋切薄板分级分拣系统及其方法，木材旋切薄板分级分拣系统包括进料模块、板材识别分级模块、板材分拣打包模块、传送模块；具体包括：木板进料机构、送料传送带、激光测量传感器、三维深度相机、上光源、下光源、摆动传送带、出料传送带、出料工位、板材对齐机构、板材推出机构、捆扎机构。板材通过木板进料机构进入传送带，通过激光测量传感器与三维深度相机对板材进行识别分级后，由摆动电缸与摆动传送带对板材进行分拣，最终实现对板材的分级分拣，显著提高板材分级和分类的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117058116A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311079010.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于木地板表面缺陷检测的方法，该方法的具体处理步骤包括对采集的木地板图像进行缩放和标准化处理、应用深度分离可卷积提取特征、将提取的特征输入到特定计算模块进行处理实现更进一步的特征提取及特征融合、对生成的预测框应用非极大值屏蔽、置信度屏蔽的方法筛选木地板缺陷边界框。该方法基于缺陷检测常用的目标检测算法的结构，并进行适用于木地板表面缺陷检测的改进，包括设计C‑ELAN、R‑SAM、Mini‑Head、RCU、CCG‑NORM模块或方法，达到提高识别缺陷类别的准确率以及定位精度、减少计算量的有益效果，有效降低木地板表面缺陷检测的成本。
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公开(公告)号：CN116596891A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310578316.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/32 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/044 , G06N3/082 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督多任务检测的木地板颜色分类及缺陷检测方法，属于图像处理领域。该方法包括：对输入图像进行缺陷色彩校正；标记少量图像作为数据集输入Color‑RCNN模型训练，实现颜色分类和缺陷检测；训练半监督预测监视网络判别伪标签是否准确的；用Color‑RCNN模型预测剩余的未标记图像，实现颜色分类，生成伪标签，用半监督预测监视网络对伪标签进行判别，将正确的检测框留下，过滤掉错误的检测框；将识别正确的图像加入数据集，重新输入Color‑RCNN模型训练，预测剩余的未标记图像，直至未标记图像全部获得正确标签，实现半监督学习。本发明在图像识别的过程中，通过半监督学习，使用少量人工标记和大量未标记的木地板图像训练出模型，提高了分选的效率。
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公开(公告)号：CN114882291B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210607623.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于高光谱图像像素块机器学习的籽棉地膜识别分类方法，利用高光谱成像设备获取杂质混合后的物料高光谱图像，将高光谱图像切割为与剔除要求对应的像素块，并提取空间纹理特征结合光谱特征作为像素块的特征，构建机器学习模型，构建杂质对接矩阵，提升对于连续像素块的识别精度，最终实现对像素块中物料进行在线分类识别。本发明利用极限梯度提升算法对原始光谱特征重要性进行排序，引入加权光谱特征值概念，构建随机森林分类器对籽棉与地膜进行在线分类识别；有效解决了地膜由于透光性产生异物同谱问题导致识别像素点过少、分类精度不高的问题。
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