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公开(公告)号：CN106546568B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610930204.4
申请日：2016-10-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种获取植物三维叶绿素荧光图像信息的方法及装置，其中方法包括以下步骤：对待测植物进行暗适应处理后，在激发光的诱导下，采集待测植物不同角度的叶绿素荧光图像和灰度图像信息；对不同角度采集的待测植物的叶绿素荧光图像和灰度图像信息进行预处理得到待重构的叶绿素荧光图像和灰度图像；载入待重构的叶绿素荧光图像和灰度图像，对待测植物叶绿素荧光图像和灰度图像重构，利用三维灰度图像纠正三维荧光图像，得到最终的三维叶绿素荧光图像。本发明不仅能够获取单片叶片的叶绿素荧光图像，而且能够从三维空间度上感知植物光合作用的异质性。
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公开(公告)号：CN106770417B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201710009191.1
申请日：2017-01-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核磁共振机器人的油菜干旱诊断方法及装置，其中油菜干旱诊断方法包括以下步骤：对双目立体视觉摄像机进行标定、校正和匹配后，采集均匀光照环境下油菜样本的图像信息并进行预处理；对油菜叶片进行图像分割，选出目标叶片，将目标叶片的形心坐标作为视觉定位的特征点；将特征点的图像坐标转换为空间三维坐标，根据空间三维坐标移动核磁共振传感器，使特征点处的目标叶片处于核磁共振传感器的检测范围内；通过核磁共振传感器对目标叶片进行CPMG脉冲序列测试，运用模式识别方法对其干旱程度进行判别分析。本发明克服了传统检测过程中需要的人工放置样本的弊端，提高检测速率的同时为核磁共振的在线监测应用提供可能。
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公开(公告)号：CN108226224A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810089147.0
申请日：2018-01-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机热成像技术的作物病害监测方法和系统，属于农业信息监测技术领域，检测系统包括安装有红外图像采集装置的无人机和用于照片处理并检测病害分布的处理器，无人机按设定的拍摄航线飞行并拍摄农田照片；处理器包括图像处理单元、建模单元和无线遥控单元。针对传统田间取样检测所存在的不足，利用红外热成像技术，通过物体自身各部分对红外热辐射的差异把红外辐射图像转换为可视图像，根据病害侵染作物叶片时，叶片表面温度会出现变化，从而判断作物是否发生病害。能够快速、有效且大范围采集农作物病害。具有检测速度快，省时省力的优点。
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公开(公告)号：CN107117291A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710283880.1
申请日：2017-04-26
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: B64C25/66 , B64C25/34 , B64C25/62 , B64C2201/187
Abstract: 本发明公开了一种助力运输脚架，包括与无人机机体连接的支撑脚，还包括：滚轮，安装在所述支撑脚的底部；矩形框架，一条框边的中部与所述支撑脚连接无人机机体一端可拆卸连接，与该框边相对的框边与所述支撑脚的支撑端铰接；本发明还公开了带有上述助力运输脚架的无人机；本发明的助力运输脚架以及带有该脚架的无人机，可拆卸的矩形框架一方面可以人工拖行无人机，省力方便；另一方面矩形框架可以保证脚架的稳定性，使得无人机着陆时，减少侧翻的几率，保证脚架的完好。
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公开(公告)号：CN106908062A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710266175.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01N21/6402 , G05D1/0231 , G05D1/0255 , G05D1/027
Abstract: 本发明涉及一种自走式叶绿素荧光图像采集机器人及其采集方法，属于植物病害自动检测技术领域。其中，采集机器人包括驱动系统及搭载在该驱动系统上的便携式叶绿素荧光成像系统、电源系统、导航系统与控制系统；驱动系统包括车体、安装在车体上受控制系统控制的动力装置及安装在车体两侧受动力装置驱动的车轮；便携式叶绿素荧光成像系统通过支架悬挂于车体的一侧；电源系统与动力装置、控制系统、便携式叶绿素荧光成像系统及导航系统电连接；控制系统与导航系统及便携式叶绿素荧光成像系统通讯连接。采用该机器人可对种植区域内被测植株的叶绿素荧光图像进行批次采集，在降低人工工作强度、提高工作效率的同时，能对植物病害进行及时检测预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106841173A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710054865.X
申请日：2017-01-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明公开一种基于K元素比值校正含水率的叶片重金属含量检测方法，包括：1)获取不同重金属含量的叶片样本，并对样本进行预处理；2)采用标准方法测得样本中的重金属含量；3)采集样本不同位置的LIBS谱线；4)对所获取的光谱信号进行预处理；5)提取所测重金属元素和K元素对应的LIBS谱线峰值强度；6)以测的重金属含量作为输出，以所测重金属元素与K元素的强度比作为输入，建立定标模型；7)采集待测样本的谱线，并在预处理后的光谱信号中提取重金属元素和K元素的LIBS谱线峰值强度输入所述的定标模型，得出重金属的含量。本发明通过校正样本中水分含量，消除了样本中水含量对重金属检测的影响，提高的检测的精度。
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公开(公告)号：CN106778888A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611230771.5
申请日：2016-12-27
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06T17/05 , G01N21/88 , G01N2021/8883 , G01N2021/8887 , G01N2201/102 , G06K9/32 , G06K9/40 , G06K9/4652 , G06K9/4671 , G06K9/6267 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的果园病虫害普查系统和方法，其中方法包括：利用无人机采集果树冠层的高光谱影像数据和RGB图像，对采集的高光谱影像数据进行校正处理；根据校正处理后的高光谱影像数据计算出果树冠层的光谱反射率、冠幅大小、叶片密度以及对应波段图像的纹理特征；根据RGB图像计算出果树上果实的大小、形状、颜色特征以及果树的颜色分布规律以及果园地表的三维视图；将果树冠层的光谱反射率、叶片密度、光谱图像的纹理特征，果实的大小、颜色特征输入到判别模型，实现对果园果树病虫害的识别。通过获取信息更加丰富的高光谱图像以及RGB图像，可满足果园虫情信息高频率定期监测需求，提高果园病虫害的普查效率。
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公开(公告)号：CN106546569A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610930241.5
申请日：2016-10-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种高通量的植物抗旱性突变体的筛选方法及装置，其中方法包括：(1)对具有不同抗旱程度的植物抗旱性突变体进行干旱处理，建立建模样本；(2)将建模样本暗适应后，分别采集建模样本的叶绿素荧光图像和RGB图像，对叶绿素荧光图像和RGB图像进行预处理并计算特征值；(3)将计算得到的特征值最为输入变量，将建模样本已知的抗旱程度作为输出变量，建立突变体抗旱程度判别模型；(4)对待筛选植株进行干旱处理，采集叶绿素荧光图像和RGB图像并提取特征值，代入突变体抗旱程度判别模型确定待筛选植株的抗旱程度。本发明应用成像技术，相较于单点或多点测量，获取的数据信息更丰富，结合图像处理技术的分析使测量精度大大提高。
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公开(公告)号：CN106365242A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610949327.2
申请日：2016-10-25
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: C02F1/285 , B01J20/3475 , C02F1/42
Abstract: 本发明公开了一种吸附介质的再生方法以及印染废水的脱色处理方法，该再生方法为将再生溶液流经吸附介质，所述的吸附介质为离子交换树脂或/和大孔吸附树脂，所述的再生溶液中包含：质量分数为2～8％的NaCl、质量分数为2～8％的NaOH和浓度为100～300ppm的鼠李糖脂。该脱色处理方法中采用上述再生方法对吸附介质进行再生。本发明的吸附介质的再生方法采用特殊的再生溶液对树脂进行短周期快速再生，大大延长了树脂脱色的使用寿命，提高废水脱色的效率和降低运行成本，树脂处理1500BV废水后，其吸附性能基本没有变化，脱色效率能长期达到80％以上。
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公开(公告)号：CN105678793A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610108118.5
申请日：2016-02-26
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06T2207/10024 , G06T2207/10048 , G06T2207/20221 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于图像融合的猕猴桃溃疡病的早期诊断方法，包括以下步骤：红外热图像进行校正和预处理得到图像I0；RGB图像进行校正和预处理得到图像V0；图像I0和图像V0进行图像匹配和图像融合，得到图像F；采用算法分割图像F得到植株冠层区域的融合图像F1；选取多组已知诊断结果的猕猴桃样本，所述猕猴桃样本包括患溃疡病和健康的猕猴桃，通过上述步骤采集猕猴桃样本的图像F1，以图像F1的几何参数为变量建立溃疡病的判定模型；将待测猕猴桃的几何参数代入步骤判定模型进行早期诊断；本发明还公开了一种基于图像融合的猕猴桃溃疡病的早期诊断装置；本发明方法可以在猕猴桃溃疡病的叶片症状显现前进行无损检测，方便快捷。
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