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[发明专利]一种基于改进型Mask R-CNN的化肥颗粒实例分割方法-CN202310602846.1在审
发明人：周林立;王涛;熊建巧;李锦程;吴迪;水加豪 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进型Mask R‑CNN的化肥颗粒实例分割方法。该方法主要包括四个步骤：采集化肥颗粒图像并构建图像库；对图像进行增强、预处理和标注数据集，然后划分训练集和测试集；改进Mask R‑CNN网络并训练基于该网络的化肥颗粒分割模型；基于训练好的分割模型对测试集中的化肥颗粒图像进行实例分割，并得到实例分割结果。相较于传统的分割网络，本发明改进后的Mask R‑CNN网络大大提升的了化肥颗粒分割的准确性。本发明提供的方法可以解决现有技术对化肥颗粒分割的缺点和不足，并为化肥颗粒的粒径统计分析提供基础。
一种基于改进型 mask cnn 化肥颗粒实例分割方法

[发明专利]一种基于物联网的氨酸法复合肥造粒生产管理系统及方法-CN202310011441.0有效
发明人：周林立;熊建巧;李锦程;吴迪 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于物联网的氨酸法复合肥造粒生产管理系统及方法，此系统包括检测子系统、执行子系统、数据显示传输子系统、工控机与WEB云平台；所述检测子系统测量原料的流量、造粒温度以及拍摄复合肥图像，执行子系统控制水蒸气的流量，数据显示传输子系统实时显示传感器测量值，并将数据发送到WEB云平台，检测—控制工控机采集复合肥图像，通过基于改进后的AlexNet网络的复合肥颗粒度检测模型和水蒸气补给量计算模型来控制比例流量调节阀，最终控制水蒸气的流量，扫码工控机记录已包装成袋的复合肥产品信息。本发明实现了生产数据实时、集中显示，并实现了水蒸气流量的自动调节，增强了生产管理的简便性，提高了生产质量、效率。
一种基于联网氨酸复合肥造粒生产管理系统方法

[发明专利]一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置-CN202310148193.4在审
发明人：周林立;王涛;水加豪;熊建巧 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01N15/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置。所述方法包括控制工业相机定时拍摄化肥造粒过程中的图像，对图像进行预处理，利用深度学习进行检测模型训练并优化，将训练的检测模型部署至WEB物联网平台，工控机实时拍摄造粒图像上传至平台进行造粒检测。此外本发明提供了造粒检测的配套装置，包括：化肥传送带、固定支架、工业相机、补光灯、工控机、WEB物联网云平台。固定支架设于化肥传送带上，架设工业相机，支架两侧设有补光灯，工控机通过光纤连接相机，获取造粒图像，再经过HTTP上传至WEB物联网云平台，得到造粒检测结果，进一步给出预警。本发明通过深度学习实现化肥造粒粒度检测的智能化，降低成本，提高安全性。
一种基于深度学习化肥粒粒检测方法装置

[发明专利]一种基于参数自优化LSTM网络的化肥价格预测方法及系统-CN202211694593.7在审
发明人：周林立;李锦程;吴迪;熊建巧 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于参数自优化LSTM网络的化肥价格预测方法及系统，该方法包括：采集化肥价格及相关因素原始数据，构建多维序列向量；进行归一化处理，然后采用EMD方法分解出多组模态分量；以每组所述模态分量为输入，构建多输入的LSTM网络模型；赋予LSTM网络模型初始超参数，并通过基于神经元状态的参数自优化方法对所述超参数进行优化；根据参数自优化LSTM网络模型，提取该组模态分量的特征信息；融合多个LSTM网络模型提取的特征信息，获取最终的化肥价格预测结果。本发明采用多变量预测和EMD方法结合，提高化肥价格预测的准确性；使用基于神经元状态的参数自优化方法，提升网络模型参数的优化效率。
一种基于参数优化 lstm 网络化肥价格预测方法系统

[发明专利]基于机器视觉的复合肥颗粒粒度检测方法、系统及存储介质-CN202211316936.6在审
发明人：周林立;熊建巧;王涛;水加豪 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的复合肥颗粒粒度检测方法、系统及介质，通过工业摄像头定时拍摄生产过程中的复合肥，读取工业摄像头的RGB图像并进行图像处理：图像先进行灰度化、降噪，采用灰度阈值法进行图像分割，将复合肥颗粒相互区分开来，再对图像进行形态学处理；采用双图像合成法对白色连通域中的“空洞”进行填充；对填充后的二值图进行白色连通域计数，采用深度优先搜索算法计算白色连通域的面积；对大小合格的复合肥颗粒与其对应的白色连通域面积进行标定，计算检测指标；最后对检测结果进行反馈与上传。本发明通过机器视觉方法实现了复合肥造粒粒度检测的无人化与智能化，减少人力成本，提高安全性。
基于机器视觉复合颗粒粒度检测方法系统存储介质

[发明专利]基于深度学习模型的化肥价格预测方法、设备及存储介质-CN202211395756.1在审
发明人：周林立;水加豪;汤才国;王涛;熊建巧 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习模型的化肥价格预测方法、设备及存储介质，包括数据采集、数据预处理、搭建深度学习模型、训练网络并优化模型、显示预测结果五个步骤；数据采集：依托于本实验室的项目，登录中国化肥价格大数据平台，从平台上下载原始数据；数据预处理：如处理缺失值、数据标准化、特征选取等，并将原始数据转换为有监督学习需要的数据；搭建深度学习模型：本发明使用基于注意力机制的双向长短期记忆网络A‑Bi‑LSTM；训练网络并优化参数：通过对比实验，修改如训练批次、学习率、梯度下降算法等超参数来获取最优的模型参数；显示预测结果：将模型应用于中国化肥价格大数据平台，在平台上显示未来若干个周期的化肥价格。
基于深度学习模型化肥价格预测方法设备存储介质