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          廣東工業(yè)大學(xué)王冠獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利果實(shí)缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN117011259B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202310958089.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)果實(shí)缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由王冠;李通;蘇澤彬;諸杰煜;陳國(guó)華設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2023-07-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          果實(shí)缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本申請(qǐng)涉及果實(shí)缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取待檢測(cè)果實(shí)在不同光源方向的多個(gè)果實(shí)圖像,基于全局閾值化算法對(duì)果實(shí)圖像進(jìn)行分割以確定果實(shí)圖像中的感興趣區(qū)域;根據(jù)特征提取與分類(lèi)算法提取出感興趣區(qū)域中的紋理特征,將紋理特征輸入至樸素貝葉斯分類(lèi)算法對(duì)果實(shí)進(jìn)行初步缺陷檢測(cè),確定多個(gè)果實(shí)圖像中的缺陷果實(shí)圖像;基于聚類(lèi)算法分割出缺陷果實(shí)圖像中的缺陷區(qū)域圖像,采用中值濾波算法對(duì)缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行濾波處理;計(jì)算缺陷區(qū)域圖像的中值濾波圖像面積與缺陷果實(shí)圖像面積之間的權(quán)重,檢測(cè)到權(quán)重超過(guò)預(yù)設(shè)閾值,將其相應(yīng)的果實(shí)分揀至第一傳送帶。本申請(qǐng)能夠準(zhǔn)確、快速地分揀出符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的果實(shí)、次品果實(shí)以及其他果實(shí)。

          本發(fā)明授權(quán)果實(shí)缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種果實(shí)缺陷檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟: 響應(yīng)果實(shí)缺陷檢測(cè)指令,獲取待檢測(cè)果實(shí)在不同光源方向的多個(gè)果實(shí)圖像,基于全局閾值化算法對(duì)所述果實(shí)圖像進(jìn)行分割以確定所述果實(shí)圖像中的感興趣區(qū)域; 根據(jù)特征提取與分類(lèi)算法提取出所述感興趣區(qū)域中的紋理特征,將所述紋理特征輸入至樸素貝葉斯分類(lèi)算法對(duì)所述果實(shí)進(jìn)行初步缺陷檢測(cè),確定所述多個(gè)果實(shí)圖像中的缺陷果實(shí)圖像,其中,根據(jù)特征提取與分類(lèi)算法提取出所述感興趣區(qū)域中的紋理特征的步驟,包括: 獲取所述果實(shí)圖像的感興趣區(qū)域的多個(gè)像素值,確定處于預(yù)設(shè)像素值區(qū)間內(nèi)的各個(gè)像素值之間的像素組合; 統(tǒng)計(jì)所述像素組合中的像素值所對(duì)應(yīng)的像素在所述果實(shí)圖像的感興趣區(qū)域出現(xiàn)的頻數(shù),確定所述像素的頻數(shù)集合,其包括:確定目標(biāo)距離和多個(gè)統(tǒng)計(jì)方向,獲取所述果實(shí)圖像的感興趣區(qū)域中的滿足所述目標(biāo)距離的像素;按照各個(gè)所述統(tǒng)計(jì)方向,分別統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述像素組合中像素值所對(duì)應(yīng)的像素與滿足所述目標(biāo)距離的像素所匹配的數(shù)量;將所述匹配的數(shù)量確定為頻數(shù),得到與所述統(tǒng)計(jì)方向相對(duì)應(yīng)的所述頻數(shù)集合; 將所述頻數(shù)集合中的頻數(shù)轉(zhuǎn)化為概率,根據(jù)所述像素在所述果實(shí)圖像的感興趣區(qū)域出現(xiàn)的概率以提取出所述感興趣區(qū)域中的紋理特征; 基于聚類(lèi)算法分割出所述缺陷果實(shí)圖像中的缺陷區(qū)域圖像,采用中值濾波算法對(duì)所述缺陷區(qū)域圖像進(jìn)行濾波處理,確定所述缺陷區(qū)域圖像的中值濾波圖像; 計(jì)算所述缺陷區(qū)域圖像的中值濾波圖像面積與所述缺陷果實(shí)圖像面積之間的權(quán)重,檢測(cè)到所述權(quán)重超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí),將所述缺陷果實(shí)圖像相對(duì)應(yīng)的果實(shí)分揀至第一傳送帶,檢測(cè)到所述權(quán)重小于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí),將所述缺陷果實(shí)圖像相對(duì)應(yīng)的果實(shí)分揀至第二傳送帶,以完成所述果實(shí)的缺陷檢測(cè)。

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