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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118950488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411047199.3，技术领域涉及：B07C5/00；该发明授权一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统是由郭志明;黎帅;桑伟兴;邹小波;石吉勇;尹丽梅;王陈;孙婵骏设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统，包括果托及轨道、输送机构、理料机构、检测机构、分类机构、收集机构；理料机构包括两个引导面板，检测机构包括接近传感器A和多光谱相机，多光谱相机根据损伤特征波长定制，接近传感器A检测的待测水果信息传输给控制单元，进而控制主动光源工作以及输送带的运行速度和张力，多光谱相机获取待测水果的光谱图像，由YOLOv8模型进行损伤图像识别；分类机构包括一对电磁铁阵列系统，电磁铁阵列系统后侧设有接近传感器B，电磁铁阵列系统能够接收控制单元的指令并对果托施加精确的磁场力，将轻微损伤水果和完好水果移动至不同侧。本发明能够快速、准确地检测出各类水果的轻微损伤。

本发明授权一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统在权利要求书中公布了：1.一种水果表面轻微损伤的多光谱成像在线识别系统，其特征在于，包括： 输送机构102，包括支架一112、支架三113和输送链组，所述输送链组包括输送带和电机，多个轨道等间距固定在输送带上； 沿输送带运动方向，依次设置理料机构103、检测机构104、分类机构105以及收集机构106； 所述检测机构104包括接近传感器A108、多光谱相机109和主动光源111，所述接近传感器A108检测的待测水果信息传输给控制单元，控制单元控制主动光源111工作，并根据接近传感器A108的信号控制输送带的运行速度和张力，确保每个待测水果都能在最佳状态下被多光谱相机109捕捉；所述多光谱相机109是根据筛选得到的损伤特征波长定制的多镜头型多光谱相机，多个镜头内嵌不同的滤光片，每个镜头配备一个CMOS图像传感器；所述多光谱相机109获取待测水果的光谱图像，发送给检测终端，检测终端中的YOLOv8模型进行损伤图像识别； 所述筛选得到的损伤特征波长，具体为：将健康水果按照编号顺序，依次采集高光谱图像数据，每个水果完成两次高光谱图像采集后，对采集的图像进行黑白校正，并提取每个水果健康区域的平均反射率光谱；然后，人为对上述健康水果进行轻微损坏，同样进行两次高光谱图像采集、黑白校正，提取每个水果损伤区域的平均反射率光谱；所述平均反射率光谱数据用于筛选水果损伤特征波长； 所述筛选水果损伤特征波长，具体是：使用子窗口镜像置换分析算法和聚类随机跳蛙算法两类算法，分别对健康水果、损伤水果的平均反射率光谱进行分析，子窗口镜像置换分析算法得到COSS值排名前三的波段光谱、聚类随机跳蛙算法得到SR值排名前三的波段光谱，分别作为两类算法筛选出的损伤特征波长； 所述子窗口镜像置换分析算法得到COSS值排名前三的波段光谱，具体为：设置光谱变量个数j与重复次数N；假定通过第一步蒙特卡洛对水果平均反射率光谱采样获得的子数据集中，所有包含光谱变量个数j的光谱子数据集共有J个；在第二步建立PLS-LDA分类模型时，存在J个PLS-LDA分类模型中含有光谱变量个数j，此时J个模型的预测集预测误差称为正常预测误差NPE，此外，对J个模型的预测集的光谱矩阵进行镜像置换，挑选j个光谱变量中某个变量为置换变量，再次使用模型进行预测的误差称为置换预测误差PPE；在第三步中，对J个NPE和PPE分别求平均值，记为MNPE和MPPE，当MNPEMPPE时，置换变量被作为无信息或干扰变量剔除，当MNPE≤MPPE时，置换变量被保留，对于保留变量，检验J个NPE和PPE之间的分布是否显著，得出保留变量的p值，评价保留变量所采用的条件协同得分COSS，对于COSS值小于1的保留变量，直接丢弃，对于COSS值大于1并小于1.5的保留变量，进行保留并返回镜像置换，再增加一个置换变量，继续执行第三步，直至所有保留变量的COSS值大于等于1.5；最后，将所有保留变量按照COSS值进行降序排列，COSS值排名前三的保留变量为损伤特征波长； 所述镜像置换具体分为：在某个波段下，对于单个样本的平均反射率，如果它大于总体的平均反射率，则将其减去该值与总体的平均反射率之间差的两倍，如果它小于总体的平均反射率，则将其加上该值与总体的平均反射率之间差的两倍，若恰好等于总体的平均反射率，则保持不变。

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