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龙图腾网获悉中国农业科学院蔬菜花卉研究所申请的专利一种水果果肉颜色测量方法及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：CN120563863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510664402.X，技术领域涉及：G06V10/56；该发明授权一种水果果肉颜色测量方法及系统是由高建昌;谢露露;张凯;张思远;赵艺帆设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水果果肉颜色测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水果果肉颜色测量方法及系统，涉及计算机视觉和图像处理技术领域，本发明通过深度相机在特定光照条件下采集原始水果果肉图像，标注生成掩膜图像，结合元数据构建数据集，通过旋转和翻转扩展数据集，经色彩校正、特定变换和标准化处理后存入数据库，将数据集划分为训练集与测试集，将训练集输入优化YOLOv8s深度学习模型训练，满足设定阈值后得到果肉区域图像，通过转换色彩空间获取CIELAB参数，对三维网格模型进行切片操作生成三维切片，获取三维颜色分布数据，将果肉区域图像、CIELAB参数和三维颜色分布数据存入数据库，构建水果品种表，实现不同水果品种果肉颜色的快速对比分析，为水果品质研究等提供有力支持。

本发明授权一种水果果肉颜色测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水果果肉颜色测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过深度相机采集原始水果果肉图像，并对原始水果果肉图像进行标注生成掩膜图像，将原始水果果肉图像、掩膜图像以及原始水果果肉图像对应的包括光照、水果品种和水果成熟度的元数据构建数据集； S2、通过旋转和翻转调整方式扩展数据集，对数据集中的原始水果果肉图像使用色彩校正和Log-Exp非线性变换，优化原始水果果肉图像，对优化的原始水果果肉图像进行Min-Max归一化和Z-score标准化处理，将数据集中原始水果果肉图像替换为经过归一化和标准化处理后的水果果肉图像，并将数据集存入数据库中； S3、将数据集按照8:2比例划分为包括水果果肉图像与掩膜图像的训练集和测试集，并将训练集输入优化YOLOv8s深度学习模型进行训练，直到模型在验证集上的交并比IoU和平均精度均值mAP满足设定阈值，将水果果肉图像输入到训练好的模型，得到果肉区域图像； S4、将果肉区域图像从RGB空间转换为XYZ空间，再转换为CIELAB空间，据此得到包括亮度L*、红绿分量a*和黄蓝分量b*的CIELAB参数； S5、通过深度相机生成水果三维点云模型，并结合水果果肉图像映射三维点云模型的颜色信息，对经过映射颜色信息的水果三维点云模型通过泊松重建算法生成三维网格模型，对三维网格模型进行切片操作生成三维切片，据此获得三维颜色分布数据； 所述三维网格模型的获取方法为：通过RealSenseD455深度相机的左右成像仪捕获水果果肉的左右图像，并比较水果果肉的左右图像中对应像素的位置差异确定水果果肉的图像的每个像素的深度值，据此得到三维点,通过三维点生成三维点云，并通过RealSenseD455深度相机的包括焦距和畸变参数的相机内参，将二维的水果果肉图像坐标映射到三维点云坐标，根据三维点云的每个三维点在水果果肉图像的映射坐标，获取水果果肉图像中的对应像素值，实现颜色映射，对经过映射颜色信息的水果三维点云模型通过泊松重建算法生成三维网格模型； S6、将果肉区域图像、CIELAB参数和三维颜色分布数据存入数据库中，通过构建水果品种表实现不同水果品种果肉颜色的快速对比和分析； 所述不同水果品种果肉颜色的快速对比和分析的方法为： 将果肉区域图像按照PNG格式、三维颜色分布数据以三维数组形式、CIELAB参数和原数组以数值形式存入数据库，创建水果品种表，以水果品种为主键字段，外键关联果肉区域图像、CIELAB参数、三维颜色分布数据和元数据中的光照和水果成熟度；通过水果品种字段检索对应的果肉区域图像、CIELAB参数、三维颜色分布数据、光照和水果成熟度，对检索出的不同水果品种的CIELAB参数，通过欧式距离计算公式获取不同品种间颜色参数的差异，用于对比不同水果品种的果肉颜色； 对检索出的不同水果品种的三维颜色分布数据，比较不同水果品种果肉颜色的均匀性和颜色变化趋势，同时，结合元数据中的光照和水果成熟度信息，分析对果肉颜色的影响。

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