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公开(公告)号：CN113824875B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN113824875A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113970552B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111128074.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01N21/88 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
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公开(公告)号：CN118840742A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410821414.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G06V20/64 , G06V20/50 , G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及水果自动化采摘技术领域，具体涉及一种结合力学模型的运动水果自动抓取方法；该方法首先捕获三维场景，随后在三维点云上进行水果的识别和定位，再采用简谐运动方程对水果未来位置进行第一次预测，同时设计并训练LSTM神经网络模型对水果未来位置进行第二次预测，对两次预测结果进行加权平均得到融合后的预测结果，最后控制机械手进行水果的自动摘取；本方法结合力学模型和神经网络技术提高了对水果轨迹预测的准确性，且能够直接在三维点云数据上进行水果的识别定位，减少了数据预处理的复杂性，通过融合的多种预测方法，增强了整体方案的鲁棒性，能够适用于各种不同的水果以及摘取环境。
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公开(公告)号：CN119887648A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411892811.7
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于板材缺陷检测技术领域，具体地说，涉及一种基于深度学习回归算法的自适应PVC板缺陷检测系统及方法；本系统通过算法模型训练、参数设置以及缺陷检测三个模块实现全流程质量控制；采用改进的深度学习回归算法，实现图像采集参数和缺陷检测参数阈值的动态优化；显著提升了图像质量和缺陷识别的准确性和鲁棒性；本方案可以自适应处理多种类型的已知和未知PVC板材，减少人工干预，并可推广应用于其他材料的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN113971435A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111001520.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明属于果蔬检测技术领域，涉及一种融合糖度和霉心病光谱信息的果蔬无损检测方法，包括：分别采集糖度和霉心病光谱数据；对光谱数据标注标签，构建数据集；设置以数据集作为输入的双模态神经网络回归模型；采用训练集训练双模态神经网络回归模型，并优化，得到训练好的双模态神经网络回归模型；利用训练好的双模态神经网络回归模型对苹果是否存在霉心病和苹果的糖度值进行预测。本申请实现同时检测糖度和霉心病的功能，与单一检测糖度或霉心病的其他方法比较，利用了更多的光谱信息，能够得到更准确的预测结果；只需一次检测，即可同时得到糖度和霉心病的信息，有利于简化检测流程。
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公开(公告)号：CN113970552A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111128074.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
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