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公开(公告)号：CN106290359B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610589466.9
申请日：2016-07-22
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/84
摘要： 本发明涉及苹果脆片外部品质分级标准及计算机视觉技术对苹果脆片品质的无损分级方法，属于一种新型的苹果脆片品质无损分级技术。通过计算机视觉装置，获取脆片图像，对脆片图像进行处理，提取大小、形状、颜色和纹理特征参数，优选特征参数。利用模式识别技术对各等级苹果脆片图像特征进行分析，从而实现对苹果脆片的无损分级。本方法操作简便、检测迅速、分级准确，弥补了传统分级方式耗时、费力、费用高、易受主观因素影响、机械损伤较大等不足。
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公开(公告)号：CN105203467B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510598017.6
申请日：2015-09-17
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/25
摘要： 本发明是一种基于高光谱建立稻谷贮藏中主要腐败通用无损的真菌生长拟合曲线的方法，属于农产品质量安全快速检测和监测的无损技术。通过高光谱检测系统，分别获取真菌不同生长时间点的高光谱图像，提取400‑1000nm全波段的光谱平均值，波峰709nm处的光谱值和全波段光谱值的主成分得分三种光谱特征，分别构建了五种稻谷贮藏中常见真菌的Fourier函数通用拟合模型，相关系数在0.9432‑0.9996，有较好拟合效果。本发明为稻谷储藏真菌病害的准确检测和监测提供帮助。
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公开(公告)号：CN105203467A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510598017.6
申请日：2015-09-17
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/25
摘要： 本发明是一种基于高光谱建立稻谷贮藏中主要腐败通用无损的真菌生长拟合曲线的方法，属于农产品质量安全快速检测和监测的无损技术。通过高光谱检测系统，分别获取真菌不同生长时间点的高光谱图像，提取400-1000nm全波段的光谱平均值，波峰709nm处的光谱值和全波段光谱值的主成分得分三种光谱特征，分别构建了五种稻谷贮藏中常见真菌的Fourier函数通用拟合模型，相关系数在0.9432-0.9996，有较好拟合效果。本发明为稻谷储藏真菌病害的准确检测和监测提供帮助。
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公开(公告)号：CN106872396A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611236736.4
申请日：2016-12-28
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/359
CPC分类号： G01N21/359
摘要： 本发明公开了一种不同近红外仪器测定葡萄糖度模型转换的方法，对两种仪器的近红外数据进行了数学处理，并通过模型更新进行了两个仪器间的模型转换，具体包括以下步骤：1）获取两种近红外仪器下的光谱数据；2）光谱数据间的数学转换；3）对两个仪器的数据进行共有波长的筛选；4）计算转换后的光谱集sP`；5）转换后模型的构建。本发明基于两种不同近红外仪器获取不同波段的葡萄近红外光谱信息，同时测得葡萄的可溶性固形物含量，通过获取的光谱数据预测葡萄的品质指标，并完成两种不同原理近红外仪器间的数据转换，使得模型达到通用效果，为葡萄果园的管理及在线检测提供信息基础。
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公开(公告)号：CN106872396B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201611236736.4
申请日：2016-12-28
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/359
摘要： 本发明公开了一种不同近红外仪器测定葡萄糖度模型转换的方法，对两种仪器的近红外数据进行了数学处理，并通过模型更新进行了两个仪器间的模型转换，具体包括以下步骤：1）获取两种近红外仪器下的光谱数据；2）光谱数据间的数学转换；3）对两个仪器的数据进行共有波长的筛选；4）计算转换后的光谱集sP`；5）转换后模型的构建。本发明基于两种不同近红外仪器获取不同波段的葡萄近红外光谱信息，同时测得葡萄的可溶性固形物含量，通过获取的光谱数据预测葡萄的品质指标，并完成两种不同原理近红外仪器间的数据转换，使得模型达到通用效果，为葡萄果园的管理及在线检测提供信息基础。
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公开(公告)号：CN108760652A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810253596.4
申请日：2018-03-26
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/31
CPC分类号： G01N21/31 , G01N2201/127
摘要： 本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的葡萄多品质无损检测方法和检测装置，其中检测方法包括如下步骤：1、采集训练环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M；采集样本葡萄的光谱信息构成矩阵L；2、采集样本葡萄的品质信息构成矩阵Q；3、利用SVM算法，以矩阵L为输入，矩阵Q为输出，训练葡萄品质检测模型；4、采集检测环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M`，采集待检测葡萄的光谱矩阵N，利用PDS算法基于M和M`形成校正矩阵S；5、利用矩阵S校正待测样品光谱N形成N`，将N`输入到葡萄品质检测模型中，得到待检测葡萄的品质检测信息。该方法通过校正仪器误差可以获得更为准确的光谱数据，快速准确且无损地同时检测葡萄的多种品质指标。
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公开(公告)号：CN106290359A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610589466.9
申请日：2016-07-22
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/84
CPC分类号： G01N21/84 , G01N2021/8466
摘要： 本发明涉及苹果脆片外部品质分级标准及计算机视觉技术对苹果脆片品质的无损分级方法，属于一种新型的苹果脆片品质无损分级技术。通过计算机视觉装置，获取脆片图像，对脆片图像进行处理，提取大小、形状、颜色和纹理特征参数，优选特征参数。利用模式识别技术对各等级苹果脆片图像特征进行分析，从而实现对苹果脆片的无损分级。本方法操作简便、检测迅速、分级准确，弥补了传统分级方式耗时、费力、费用高、易受主观因素影响、机械损伤较大等不足。
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公开(公告)号：CN207937342U
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201820410249.3
申请日：2018-03-26
申请人： 南京农业大学
摘要： 本实用新型公开了一种葡萄光谱信息采集装置，包括光源(1)、Y型光纤(2)、样品池(3)、可见/近红外光谱仪(4)、数据采集卡(5)；所述Y型光纤(2)的三端分别连接光源(1)、样品池(3)和可见/近红外光谱仪(4)；所述可见/近红外光谱仪(4)的输出端与数据采集卡(5)连接；所述样品池包括不透光外壳(7)和样品架(8)。该葡萄光谱信息采集装置方法可以快速精确且无损地采集葡萄的光谱信息，为快速、无损的葡萄多品质检测研究奠定了基础。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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