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题名基于深度卷积神经网络的产品无损分级检测方法
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作者
孙雯
张龙青
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机构
广东科技学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第2期251-256,共6页
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基金
广东省普通高校特色创新类项目立项(No.2023KTSCX191)。
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文摘
为实现自动化生产、优化产品分级,提高生产效率和产品质量控制水平,研究基于深度卷积神经网络的产品无损分级检测方法。依据激光吸收光谱技术原理,设计一种近红外激光吸收光谱采集装置,利用该装置采集待测产品的近红外激光吸收光谱;采用Savitzky-Golay方法对采集到的吸收光谱实施预处理,降低光谱之间的干扰,增强光谱的纯净度与灵敏度;构建包含4层隐含层的深度卷积神经网络模型,将交叉熵作为代价函数,对该网络模型实施反向传播训练,将经过预处理的待测产品近红外激光吸收光谱输入至训练好的深度卷积神经网络模型中,其输出的结果即待测产品的无损分级检测结果。实验表明,该方法可以有效实现产品的无损分级检测,针对不同类型的产品分级识别率可达97%以上,检测耗时最高为1.11 s,其检测效率更高。
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关键词
近红外激光
吸收光谱
吸光度
图像预处理
深度卷积神经网络
无损分级检测
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Keywords
near infrared laser
absorption spectrum
absorbance
image preprocessing
deep convolutional neural network
nondestructive classification testing
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分类号
TN212
[电子电信—物理电子学]
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题名草莓悬挂输送无损分级系统的设计与试验
被引量：1
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作者
蔡健荣
夏中岩
孙力
许骞
梁小祥
乔宇
靳家欣
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机构
江苏大学食品与生物工程学院
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出处
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2024年第3期52-60,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2002204)。
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文摘
为解决目前鲜食草莓人工分级效率低,自动化分级易损伤的问题,设计一套草莓悬挂输送无损分级系统。在要求草莓留梗采摘的基础上,设计果梗夹持机构;根据分级功能需求,设计转移上料机构、双链循环输送机构、缓存下料机构,以实现草莓的无损输送。再配合内、外观品质检测模块,即可实现草莓品质分级。以直径30~50 mm,质量20~50 g的草莓为研究对象,根据内、外品质检测结果,将其划分为7个等级,并分别下料包装。草莓外部品质检测采用机器视觉,提取草莓大小、颜色、形状等外观信息;内部品质检测采用近红外光谱,检测可溶性固形物含量;根据分级结果,将其分别输送至对应下料机构进行下料包装。研究为草莓类柔嫩果皮果实的无损分级装备开发提供新的解决方案。
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关键词
草莓
悬挂输送
循环输送
无损分级
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Keywords
strawberry
suspension conveying
circular conveying
non-destructive grading
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分类号
TS255.35
[轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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题名基于微压痕硬度的水蜜桃成熟度无损分级方法研究
被引量：3
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作者
尚海涛
朱麟
崔燕
林旭东
宣晓婷
凌建刚
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机构
宁波市农业科学研究院宁波市农产品保鲜工程重点实验室
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出处
《保鲜与加工》
CAS
2022年第7期1-8,共8页
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基金
宁波市农科院-中国农科院科技合作创新工程项目(2019CXGC004)。
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文摘
以“湖景蜜露”水蜜桃为试验材料,研究了色泽参数、穿刺硬度与人工成熟度分级之间的对应关系,建立了成熟度的微压痕硬度分级法,并通过模拟物流试验研究了其对物流品质的影响。结果表明:水蜜桃非红色区域色泽参数a*、h°与穿刺硬度的一致性较高,但着色对色泽分级法的干扰很大,色泽参数分级法较适用于低成熟度果实分级,而不适用于高成熟度。无论成熟度高低,微压痕硬度与穿刺硬度一致性都较高,呈显著性指数关系(R2=0.9312),微压痕硬度分级以下压距离0.5 mm为宜,不会对果实表面造成实质性损伤,成熟度区间接近等分,在44~69.6 g之间,有利于进一步等级划分。水蜜桃成熟度对物流品质有显著影响,成熟度越低,物流寿命越长,但过低成熟度的果实后熟后达不到正常成熟品质。微压痕硬度分级法提高了分级精准度,有利于调控果实后熟进程,提高物流品质,为水蜜桃成熟度无损分级和实际应用提供了理论依据。
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关键词
水蜜桃
成熟度
无损分级
色泽
微压痕硬度
物流品质
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Keywords
peach fruits
maturity
non-destructive classification
color
micro-indentation hardness
logistics quality
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分类号
S662.1
[农业科学—果树学]
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题名一种基于PLC的高速远程控制果蔬智能分选技术研究
被引量：5
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作者
张颖
程如岐
陈绍慧
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机构
南开大学电子信息与光学工程学院
天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室
天津市农业科学院信息研究所
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出处
《保鲜与加工》
CAS
2021年第12期111-117,共7页
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基金
天津市科技计划项目(20YDTPJC00760)
天津市农业科技成果转化与推广项目(201901090)
+4 种基金
南开大学2020年本科教育教学改革项目(NKJG2020326)
南开大学2019年实验教学课程改革项目(2019NKSYJXKCGG02)
南开大学2019年一流本科教育教学改革项目(NKJG2019012)
2020年自制实验教学仪器项目(20NKZZYQZ1)
天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室。
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文摘
果蔬分选是农业果蔬产后不可缺少的重要环节,以可编程逻辑控制技术为核心的自动化生产线为现代农业的智能化发展提供了新途径。为提高果蔬的分选效率,减少本地分选的人工成本,将数据采集、数据处理、无线通讯、智能控制等技术深度融合,研究一种可远程控制的果蔬智能分选机制,并通过可编程逻辑控制器(PLC)自动化数据采集与机械控制和.NET Core架构的分布式网络控制方法两方面对远程控制分选方案进行研究,配合合适的糖度-质量等果蔬品质模型,实现高速远程在线果蔬智能分选。基于该分选技术的软硬件方案进行试验,对控制策略和分选精确度进行仿真。结果表明,与传统的果蔬分选技术相比,该系统从系统成本、反应速度、分拣精度、管理效率等方面均有优势,果蔬分选精度能达93%以上,可以实现远程故障排查,节省了人工成本,具有推广应用价值。
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关键词
果蔬分选
可编程逻辑控制
无损化分级
智慧农业
远程控制
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Keywords
fruit and vegetable sorting
programmable logic control
nondestructive classification
intelligent agriculture
remote control
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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