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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种苹果损伤体积预测方法及设备、存储介质和处理器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：CN116958234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310937494.5，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种苹果损伤体积预测方法及设备、存储介质和处理器是由梁振伟;黄寅设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种苹果损伤体积预测方法及设备、存储介质和处理器在说明书摘要公布了：本发明提供一种苹果损伤体积预测方法及设备、存储介质和处理器，包括以下步骤：对苹果样品进行撞击测试，采集苹果损伤区域图像，PC端计算出苹果的损伤区域的面积；获得CT图像，通过软件对CT图像进行处理计算，得出苹果损伤区域的具体损伤体积；对苹果样品进行生物特性测试，测定苹果果皮、果肉的弹性模量以及果皮的可溶性果胶含量；以苹果损伤面积的经验公式测量值、果肉和果皮弹性模量以及果皮的可溶性果胶含量为输入变量，苹果损伤体积的CT计算值为输出量，进行建模，得到模型PCA‑RSVR；对得到的模型的超参数进行优化，确定模型最优超参数，并将其赋予PCA‑RSVR模型重新训练出最终模型。本发明实现苹果损伤体积的预测，提高了苹果损伤体积的预测精准度。

本发明授权一种苹果损伤体积预测方法及设备、存储介质和处理器在权利要求书中公布了：1.一种苹果损伤体积处理预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对苹果样品进行撞击测试； 步骤S2：将苹果损伤区域置于图像采集装置进行拍照，获得苹果损伤区域图像并保存至 PC端，PC端测量苹果损伤区域的短轴和长轴，并通过经验公式计算出苹果的损伤区域的面积； 步骤S3：将受到撞击测试的苹果放入Micro-CT机器中进行360°扫描，获得苹果的损伤 区域CT图像，通过软件对苹果的损伤区域CT图像进行处理计算，得出苹果损伤区域的具体损伤体积； 所述步骤S3中利用Avizo软件对苹果的损伤区域CT图像进行处理计算，包括以下步骤： 步骤S31、经过扫描的苹果被分成多层的原始切片图导入Avizo软件，设置体素大小，采用中值法进行降噪处理； 步骤S32、对步骤S31经过处理后的每层切片图进行阈值分割，将苹果组织与损伤区域进行分离，设置苹果组织的像素值为1，损伤区域的空洞区域的像素值为0； 步骤S33、使用Avizo软件中的Fillholes工具基于边界检测算法将苹果切片图中的空洞区域进行填充，将苹果的整体轮廓显示出来，并将整体轮廓的像素值设置为0； 步骤S34、使用Arithmetic工具将步骤S32和步骤S33中的两张切片图的像素值进行逻辑运算，设置损伤区域的像素值为0，整体轮廓的像素值为0，最后运算得出苹果的损伤区域的空洞区； 步骤S35、使用Removesmallspots工具去除步骤S34中的小像素点，即苹果内部孔隙，最终得到完整的苹果损伤区域； 步骤S36、使用LabelAnalysis工具对步骤S35处理得到的完整的苹果损伤区域进行计算，计算公式为：体素个数×体素大小，并对每张带有损伤区域的切片图进行加权求和计算，最终得到整个损伤区域的体积大小； 步骤S4：对苹果样品进行生物特性测试，测定苹果果皮、果肉的弹性模量以及果皮的可溶性果胶含量； 步骤S5：以苹果损伤面积的经验公式测量值、果肉和果皮弹性模量以及果皮的可溶性果胶含量为输入变量，苹果损伤体积的CT计算值为输出量，进行建模，得到基于PCA主成分分析算法的SVR模型PCA-RSVR； 步骤S6：对步骤S5得到的PCA-RSVR模型的超参数进行优化，确定模型最优超参数， 并将其赋予步骤S5得到的PCA-RSVR模型重新训练出最终模型； 步骤S7：将苹果损伤区域图像输入到步骤S6中得到的最终模型中，获得苹果损伤体积的预测值。

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