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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法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：CN116046814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310112695.1，技术领域涉及：G01N23/046；该发明授权基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法是由余乐俊;刘谦;卢宇韦设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法，其中的方法包括S1、使用搬运机构将坚果搬运至载物旋转台上；S2、保持微焦斑射线源与平板探测器静止不动，通过PLC控制器控制载物旋转台等间歇旋转，实现微焦斑射线源对坚果的全角度照射；S3、在载物旋转台的间歇停止时，通过平板探测器采集坚果各个角度的面阵列图像，得到坚果的全角度面阵列图像，并传输至计算机；S4、计算机基于全角度面阵列图像进行断层重建及图像处理，获得坚果的品质性状参数。本发明能够通过视觉识别技术实现对坚果的品质性状参数的无损检测，相比人工的性状检测方式与传统的培养法检测霉菌侵染的方式，能够大幅度提升检测精度与效率。

本发明授权基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全自动微型CT的坚果品质无损检测装置，其特征在于，包括： 载物旋转台，用于承载所述坚果，并带动所述坚果旋转； 搬运机构，用于将所述坚果搬运至所述载物旋转台上； 平移台，用于承载所述搬运机构，调节所述坚果的位置； 微焦斑射线源，用于向所述坚果发出X射线； 平板探测器，用于接收穿透所述坚果的X射线，采集面阵列图像；其中，每转动一次所述坚果，所述平板探测器采集一次面阵列图像，得到所述坚果的全角度面阵列图像； 升降台，用于调节所述平板探测器的高度； PLC控制器，用于对所述载物旋转台与所述搬运机构进行启停控制； 计算机，用于接收所述全角度面阵列图像，并基于所述全角度面阵列图像进行断层重建及图像处理，获得所述坚果的品质性状参数； 设备控制模块，用于向所述PLC控制器与所述搬运机构分别发送控制指令，所述PLC控制器基于所述控制指令对所述载物旋转台的伺服电机和驱动器进行控制，实现所述坚果的等间歇旋转；所述搬运机构基于所述控制指令将所述坚果从指定位置搬运至所述载物旋转台上； 图像采集模块，用于在所述坚果每旋转一个角度后，接收所述平板探测器采集到的面阵列图像，得到所述全角度面阵列图像； 图像处理模块，用于基于FBP算法对所述全角度面阵列图像进行断层图像的重建，再对重建的断层图像进行图像处理，以获取所述坚果的品质性状参数； 所述图像处理模块包括： 断层图像重建单元，用于从所述全角度面阵列图像的每幅图像提取同一行组成正弦图，采用基于CUDA架构的三维锥束投影高精度分解CT快速重建算法进行断层图像的重建，并结合射线偏移校准、增益校准对断层图像进行降噪处理；其中，基于CUDA架构的三维锥束投影高精度分解CT快速重建算法的公式为： ； ； ； ； 其中，fx,y,z为所述坚果的密度函数，所述平板探测器的法向方向与坚果坐标系的y轴之间的夹角𝛽，R为所述坚果坐标系的坐标原点到所述微焦斑射线源与重建点在所述平板探测器上的投影位置之间连线的垂直距离； 语义分割单元，用于对断层图像中的坚果果壳区域、坚果果肉区域和霉变区域进行划分；其中，选取部分断层图像作为训练集，采用基于图像标签生成方法生成不同类型的标签对数据集中的果壳区域、果肉区域和霉变区域进行标记；选取匹配度大于阈值的带有标记的断层图像作为训练集对基于卷积神经网络的深度学习语义分割模型进行训练；通过所述深度学习语义分割模型对全部的断层图像进行语义分割，获得语义分割结果； 三维重建单元，用于通过对语义分割后断层图像进行等步长的顺序堆叠，得到所述坚果的三维数字模型； 品质特征计算单元，用于对果实尺寸、坚果表面积、果肉尺寸、果实体积、果肉体积、果实形态特征、果壳厚度、果肉占比、霉变体积进行计算。

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