公开(公告)号：CN117593739A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311476003.8

申请日：2023-11-07

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 曾山 ,  杨可 ,  王龙 ,  易扬 ,  李冰

IPC: G06V20/68 ,  G06V20/64 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明提供一种带核水果品质检测方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：采集带核水果低场磁共振图像，获取带核水果低场磁共振图像的水果组成部分标注结果；将带核水果低场磁共振图像和水果组成部分标注结果训练Swin UNet网络获取分割权重，基于分割权重分割带核水果低场磁共振图像，得到二维分割结果；利用视觉化工具函式库VTK包将二维分割结果重构为三维图像；根据二维分割结果，计算三维图像中的果肉占比结果。本发明通过将低场核磁共振运用于带核水果无损检测领域，基于Swin UNet分割的一系列二维图像，准确识别出带核水果的各组部分，基于分割结果计算带核水果的果肉占比，为带核水果的质量评价提供新的参考依据。

公开(公告)号：CN117455773A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311421172.1

申请日：2023-10-27

Applicant: 武汉轻工大学

Inventor： 曾山 ,  杨可 ,  易扬 ,  王龙 ,  李冰

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种超分辨率食品低场核磁图像生成方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：将扩散模型应用于目标图像生成，通过迭代去噪来实现对低场核磁图像的超分辨率。首先，结合食品低分辨率图像与纯高斯噪声组成噪声图像，输入到经过不同噪声量级训练的噪声预测模型中；其次，根据预测出的噪声不断迭代处理噪声图像，最终得到纹理细节清晰的超分辨率图像。本发明解决了传统方法所具有的模式易崩溃、模式易坍塌和模型参数量过大等问题，从而能更稳定的训练模型，生成可信度更高的食品低场核磁图像，依托本发明对低场核磁图像进行超分辨率处理，能大幅提升采集图像的纹理细节，并提升低场核磁仪器的采集效率。