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孙柯: 作品数：40 被引量：82H指数：6; 供职机构：南京农业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：轻工技术与工程农业科学自动化与计算机技术理学更多>>

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基于高光谱成像技术的草莓缺陷类型快速识别及多元分析: 机械损伤和霉变感染是采后草莓果实典型的两种缺陷类型,极易造成其品质快速劣变。本次试验采用380~1 010 nm波段范围的高光谱成像系统,结合图像噪声去除、光谱处理方式和支持向量机分类模型(SVM),实现了草莓缺陷部位的...; 刘强孙柯孙晔周丹丹潘磊庆屠康; 关键词：草莓 SVM; 文献传递

一种基于计算机视觉的双黄鸭蛋自动识别检测方法: 本发明公开了一种基于计算机视觉的双黄鸭蛋自动识别检测方法，属于农畜产品无损检测技术领域。利用CCD相机采集样品鸭蛋的透射图像，通过图像采集卡或USB数据线把透射图像输入计算机，并用计算机对所采集的图像进行处理，分割出蛋黄...; 屠康马龙孙柯潘磊庆; 文献传递

一种基于近红外光谱的鸡蛋新鲜度检测设备: 本实用新型公开一种基于近红外光谱的鸡蛋新鲜度检测设备，该设备由光纤(1)、光谱仪(2)、光纤固定架(3)、光纤固定架导轨(4)、导光筒(6)和卤素光源(7)组成，其中卤素光源(7)能够通过导光筒(6)为鸡蛋提供全光谱的透...; 潘磊庆孙柯白云殷跃屠康彭菁; 文献传递

基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测被引量：18: 2017年; 为了实现无损检测稻谷储藏中的霉变,该研究以引起稻谷霉变的5种常见真菌(米曲霉、黑曲霉、构巢曲霉、桔青霉和杂色曲霉)为对象,首先进行真菌培养,制成悬浮液,然后将悬浮液接种到稻谷样品中,对稻谷样品模拟储藏,确定不同霉变程度的稻谷类型,划分为对照组(无霉变)、轻微霉变组和严重霉变组。利用计算机视觉系统对三组稻谷样品进行图像采集和图像处理,提取灰度、颜色和纹理特征,共获取68个图像特征。采用支持向量机(support vector machines,SVM)和偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)构建模型,分别用于无霉变稻谷与霉变稻谷的区分和稻谷霉变类型区分。为了降低模型复杂度和数据冗余,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)来消除原始数据变量间的共线性,优选特征值。结果表明:利用所有参数构建的SVM模型能够很好的区分对照组与霉变组,其中建模集和验证集总体区分准确率分别为99.7%和98.4%;SVM模型对于稻谷严重霉变类型的区分效果要优于轻微霉变稻谷,其中对稻谷轻微霉变类型建模集和验证集总体区分的准确率分别为99.3%和92.0%,对稻谷严重霉变类型区分的总体准确率分别为100%和94%,且整体上SVM模型的效果要优于PLS-DA模型。而基于SPA优选特征构建的模型区分结果表明,SVM模型区分效果优于PLS-DA模型,其中,在建模集和验证集中,对无霉变和霉变稻谷总体区分准确率分别为99.8%和99.5%,对稻谷轻微霉变种类区分总体准确率分别为99.8%和90.5%,对稻谷严重霉变种类区分总体准确率分别为100%和95.0%。因此,基于计算机视觉对稻谷霉变检测是可行的,而且SPA优选特征能够较好反映稻谷霉变特征,基于优选特征和SVM模型能够较好地稻谷霉变进行识别和区分,结果较好,可以为实际应用提供技术支持和参考。; 潘磊庆王振杰孙柯贾晓迪都立辉袁建屠康; 关键词：计算机视觉图像处理特征提取稻谷霉变

基于线性逼近-直接分段校正的葡萄浆果可溶性固形物模型转换: 运用近红外光谱技术测定葡萄整粒浆果的可溶性固形物含量(SSC)，采取Rank-kennardstone(Rank-KS)划分建模集与预测集，利用Passing-Bablok 回归选择最佳的主仪器和从仪器，并基于传统的分段...; 肖慧孙柯李昂李美玉王哲屠康潘磊庆; 关键词：近红外光谱可溶性固形物

一种基于生物散斑技术无损检测苹果内部品质的方法: 本发明公开了一种基于生物散斑技术无损检测苹果内部品质的方法，属于农产品无损检测技术领域。通过构建的生物散斑测量装置，获取苹果散斑图像，提取图像特征参数，并相应地测定苹果内部品质指标(硬度和可溶性固形物)，分析图像特征参数...; 屠康徐苗吴海伦潘磊庆孙柯孙晔顾欣哲王卓; 文献传递

一种鸡蛋动态图像采集设备: 本发明公开一种鸡蛋动态图像采集设备，用于生产线上鸡蛋图像的连续采集。本设备由鸡蛋输送装置、高速工业摄像头、光源、近红外到位开关、近红外对射开关、继电器控制板、暗箱和计算机组成。本发明公开的鸡蛋动态图像采集设备可以稳定地进...; 屠康孙柯潘磊庆; 文献传递

葡萄光谱信息采集装置: 本实用新型公开了一种葡萄光谱信息采集装置，包括光源(1)、Y型光纤(2)、样品池(3)、可见/近红外光谱仪(4)、数据采集卡(5)；所述Y型光纤(2)的三端分别连接光源(1)、样品池(3)和可见/近红外光谱仪(4)；所述...; 潘磊庆肖慧孙柯孙晔屠康张燕芬

高光谱成像技术快速预测鸡蛋液菌落总数被引量：7: 2019年; 针对鸡蛋液中菌落总数分析方法操作繁琐、时效性低等问题,采用高光谱成像技术(400～1 000 nm)建立鸡蛋液中菌落总数的快速预测方法。于蛋清中接种铜绿假单胞菌后采集不同污染程度蛋液样本的原始高光谱信息,结合连续投影算法进行特征波段的提取,分别建立基于特征波段和全波段光谱信息下的偏最小二乘和支持向量机(support vector machine,SVM)预测回归模型。结果表明:标准化预处理效果相对最佳,蛋清、蛋黄以及全蛋液样本对应的相对最佳定量分析模型为基于特征波段下的SVM模型。其中蛋清预测集相关系数RP为0.81,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.63(lg(CFU/g));蛋黄预测集的R_P为0.82,RMSEP为0.47(lg(CFU/g));全蛋液样本中RP为0.75,RMSEP为0.75(lg(CFU/g))。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学方法,可以实现对鸡蛋内部微生物污染程度的定量预测。; 赵楠刘强孙柯王瑶潘磊庆屠康张伟; 关键词：鸡蛋液菌落总数高光谱成像

一种苹果脆片品质无损分级的方法: 本发明涉及苹果脆片外部品质分级标准及计算机视觉技术对苹果脆片品质的无损分级方法，属于一种新型的苹果脆片品质无损分级技术。通过计算机视觉装置，获取脆片图像，对脆片图像进行处理，提取大小、形状、颜色和纹理特征参数，优选特征参...; 潘磊庆魏康丽屠康王振杰孙柯肖慧赵保民陈飞

孙柯

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