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龍圖騰網獲悉河北工業大學申請的專利基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114354637B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210098250.8，技術領域涉及：G01N21/88；該發明授權基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法和裝置是由楊澤青;李志蒙;胡寧;孫凌宇;丁湘燕;齊正磐;段書用設計研發完成，并于2022-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明為基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法和裝置，該方法首先采集待分級水果的外觀圖像，計算果面缺陷、果形大小和色澤三種特征的特征值，依據因子分析法和專家經驗將水果外觀劃分為多個等級，對水果外觀圖像進行標注并生成標簽；其次，搭建外觀分級網絡，將訓練后的外觀分級網絡作為第一初級分類器；然后采集待分級水果的X射線圖像并標注，基于人工特征和CNN特征構建三個分類器，采用決策級融合方式對三個分類器的結果進行融合建立第二初級分類器；最后根據水果品質綜合分級規則建立次級分類器輸出分級結果。將外觀品質和內部缺陷信息相結合，完成了水果品質的綜合分級，分級指標更加全面，滿足了對高品質水果的分級需求。

本發明授權基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺和X射線的水果品質綜合分級方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 第一步、通過CCD圖像采集模塊獲取待分級水果的外觀圖像，對外觀圖像進行預處理，大量的外觀圖像構成外觀圖像數據庫；提取預處理后的外觀圖像的缺陷區域，得到外觀缺陷圖像數據庫； 第二步、計算果面缺陷、果形大小和色澤三種特征的特征值，果面缺陷包含的特征有：缺陷總面積、缺陷個數、缺陷總面積與缺陷個數之比；果形大小包含的特征有：橢圓度、周長、投影面積、高度、寬度、長寬比以及矩形度；色澤包含的特征有：R通道均值與方差、G通道均值與方差、R通道均值與G通道均值之比； 針對外觀缺陷圖像數據庫中的外觀缺陷圖像，提取各個果面缺陷特征的特征值；針對外觀圖像數據庫中的外觀圖像，提取果形大小特征和色澤特征的特征值，得到果面缺陷、果形大小和色澤這三個特征的特征值數據表；利用因子分析法對外觀圖像進行標注，包括使用主成分分析法提取特征值數據表中各個特征的主成分，并計算各個主成分的方差貢獻率，計算各個外觀圖像的綜合得分，綜合得分為各個主成分與其相應方差貢獻率的線性組合，然后將各個外觀圖像的綜合得分由高到低進行排序，并依據專家經驗將待分級水果的外觀品質分為優等、一等、二等共三個等級，根據此分級結果對外觀圖像進行標注并生成標簽； 第三步、搭建外觀分級網絡，將訓練后的外觀分級網絡作為第一初級分類器； 第四步、通過X射線圖像采集模塊獲取待分級水果的X射線圖像，建立X射線圖像數據庫；對X射線圖像進行預處理，得到預處理后的X射線圖像；對經過X射線成像的水果樣本進行切片處理，依據切片反應的缺陷信息對預處理后的X射線圖像進行標注，標注信息為是否存在缺陷，得到標注后的X射線圖像； 第五步、提取預處理后的X射線圖像的HOG特征和LBP特征，利用SVM模型對這兩個特征分別構建分類器；針對預處理后的X射線圖像，基于神經網絡構建CNN分類器；將三個分類器的分類結果進行決策級融合得到第二初級分類器，對待分級水果內部缺陷進行分類； 第六步、制定水果品質綜合分級規則，基于集成學習策略，將第一初級分類器和第二初級分類器的輸出作為次級分類器的輸入，次級分類器根據水果品質綜合分級規則輸出分級結果，至此完成整個分級過程。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河北工業大學，其通訊地址為：300130 天津市紅橋區丁字沽光榮道8號河北工業大學東院330#；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。