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[发明专利]一种基于改进型Transformer网络的小麦样本图像参考超分方法-CN202310549038.3在审
发明人：翁士状;张巧巧;施金鹏;朱睿;汪聪;潘美静;谭羽健;张盛羽 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进型Transformer网络的小麦样本图像参考超分方法，包括：获取小麦样本的LR‑HSI图、HR‑HSI图和HR‑RGB图，组成图像对；对获取的图像对进行预处理，得到训练样本，将训练样本划分为训练集和测试集；搭建改进型Transformer网络，利用训练样本训练改进型Transformer网络；将待处理的小麦样本的LR‑HSI图和HR‑RGB图导入训练好的改进型Transformer网络，输出参考超分HR‑HSI图像。本发明通过双分支特征提取模块对训练样本有针对性的处理，通过多水平特征融合模块对训练样本多样特征细节的补充，使得改进型Transformer网络在小麦样本图像参考超分中拥有更加锐利的边缘与更精细的细节。
一种基于改进型 transformer 网络小麦样本图像参考方法

[发明专利]基于高光谱成像的番茄植株干旱胁迫检测方法-CN202211472750.X在审
发明人：翁士状;马俊杰;施金鹏;潘美静;谭羽健;张巧巧;郑玲;赵晋陵;黄林生 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于高光谱成像的番茄植株干旱胁迫检测方法，包括如下步骤：采集待识别番茄叶片的高光谱图像，根据高光谱图像提取叶片的反射光谱数据；利用遗传算法筛选特征波长，根据特征波长对应的反射率图像间的相关性确定最佳的反射率图像集；利用卷积神经网络提取最佳反射率图像集深层次的图像特征；融合叶片的光谱和图像特征后输入至训练好的植株干旱胁迫识别模型中进行识别得到待识别番茄的干旱胁迫等级。采用光谱和图像结合的方式来选择反射率图像，降低数据冗余度，实现了信息的最大利用；通过卷积神经网络实现图像特征的自动提取，简单有效，避免复杂的数学计算；融合光谱和图像特征提升模型识别效果，提供互补信息，避免信息损失。
基于光谱成像番茄植株干旱胁迫检测方法

[实用新型]果品图像光谱采集装置-CN202222338687.2有效
发明人：潘美静;谭羽健;汤乐;王景红;翁士状 -专利权人：安徽工业技术创新研究院六安院
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本实用新型特别涉及一种果品图像光谱采集装置，包括置物模块和图像采集模块，所述的置物模块用于容纳被测果品，图像采集模块安装在置物模块上方，图像采集模块包括铝壳以及容纳与铝壳中的光照单元和摄像单元，光照单元发出的光线照射在被测果品上，摄像单元包括摄像头以及摄像头前方设置的滤波片，滤波片有多个且参数相异，各滤波片分别位于摄像头前方时摄像头采集对应波长的被测果品的反射光线。该装置成本低，易于推广，同时使用起来非常的方便，无需专业人员也能完成操作，通过本装置，可以方便的获取到被测果品的多个波长的反射光信息，有利于后续的超分处理，且该采集过程非常的迅速，耗时少，能够快速的实现被测果品数字图像的采集。
果品图像光谱采集装置

[发明专利]基于多项式校正去除光谱检测中操作者误差的方法-CN202211106044.3在审
发明人：翁士状;汪聪;储昭结;赵晋陵;朱睿;谭羽健;潘美静;张巧巧 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于多项式校正去除光谱检测中操作者误差的方法，包括如下步骤：标准操作者获取样本的光谱数据参考值XA和指标参数参考值YA‑R并建立回归模型；应用操作者获取同类样本的光谱数据XB和指标参数参考值YB‑R；将光谱数据XB代入回归模型中得到指标参数预测值YB‑P；根据指标参数参考值YB‑R和指标参数预测值YB‑P拟合得到k阶校正多项式；应用操作者获取待检测的同类样本的光谱数据XC经过回归模型和k阶校正多项式校正后得到最终指标参数输出值。本方法只需少量校正样本即可缓解操作者误差对光谱分析的影响，且该方法有望校准由测量仪器或环境引起的光谱分析差异；还可以提升光谱在食品测定、药物鉴定和植物病害检测方面的应用效果，确保了测量结果的准确性。
基于多项式校正去除光谱检测操作者误差方法

[发明专利]融合结构光的果品表面损伤检测方法-CN202211129757.1在审
发明人：翁士状;谭羽健;潘美静;张巧巧;胡康;吴叶杭;张盛羽;郑玲;赵晋陵;黄林生 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种融合结构光的果品表面损伤检测方法，包括如下步骤：利用投影仪向参考平面和被测水果表面投射正弦条纹图，并用摄像机采集调制后的形变条纹图；利用结构光四步相移法计算得到水果表面三维结构；提取水果表面三维结构的二值特征；采用基于贝叶斯理论的特征融合算法将均匀光照图像的特征与二值特征进行融合；采用支持向量机的方法对融合后的特征进行分类得到水果表面损伤情况。整个检测过程都是自动的，降低了人力成本，增加了检测的效率；采用无损检测技术，避免了由检测造成的损伤；整个装置只需要用到投影仪、摄像机以及计算机，实现低成本的工业要求；采用结构光和均匀光照融合的方法，提高了损伤检测的准确度。
融合结构果品表面损伤检测方法

[实用新型]融合多波长响应的反射光测量系统-CN202221191652.4有效
发明人：翁士状;朱睿;王景红;汤乐;潘美静;谭羽健 -专利权人：安徽工业技术创新研究院六安院
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本实用新型特别涉及一种融合多波长响应的反射光测量系统，包括多波长光源、光谱反演单元、微控制单元以及物体放置平台，所述的物体放置平台用于托撑待检测物体，微控制单元控制多波长光源依次打开不同波长的LED灯，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应，接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元，微控制单元对响应检测单元输出的模拟信号进行预处理后输出。使用多个不同波长的LED灯依次照射物体获得多个反射光响应，降低了检测成本且操作简单，利用多个反射光响应，就可以进一步的进行反射光谱的反演操作。
融合波长响应反射光测量系统

[发明专利]融合多波长响应的反射光谱测量方法及系统-CN202210539426.9在审
发明人：翁士状;朱睿;王景红;汤乐;潘美静;谭羽健 -专利权人：安徽工业技术创新研究院六安院
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种融合多波长响应的反射光谱测量方法，包括如下步骤：S100、将被测物体放在物体放置平台上；S200、依次打开多波长光源中不同波长的LED灯，被测物体被照射后形成不同波长的反射光响应；S300、响应检测单元接收反射光响应并转换成模拟信号输出至微控制单元；S400、微控制单元对响应检测单元输出的模拟信号进行预处理；S500、预处理后的数据通过训练好的神经网络进行光谱反演后输出反射光谱数据。使用多个不同波长的LED灯依次照射物体获得多个反射光响应，降低了检测成本且操作简单；通过训练好的神经网络建立反射光响应和参考反射光谱的反演模型并将反射光响应反演为高光谱分辨率的反射光谱，解决了物体反射光谱的准确高效获取。
融合波长响应反射光谱测量方法系统

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