CN117252523B - 一种生产线监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种生产线监控系统及方法,尤其涉及农产品生产线监控技术领域,包括,腌制获取模块,用以获取食用菌腌制参数;包装获取模块,用以获取食用菌的包装参数和包装图像;入库获取模块,用以获取入库时间、保质期和入库环境参数;出库获取模块,用以获取出库时间、出库环境参数和出库图像;安全度分析模块,用以对食用菌的安全度进行分析;调整优化模块,用以对保质期进行调整,还用以对安全度分析过程进行调整并优化;出库判断模块,用以判断食用菌是否合格;校正模块,用以对保质期的调整过程进行校正。本发明实现了对食用菌生产线的监控,解决了现有技术中对食用菌生产线监控效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及农产品生产线监控技术领域,尤其涉及一种生产线监控系统及方法。
背景技术
中国专利公开号:CN112070432A公开了一种农产品仓储监控方法及其系统和计算机存储介质,包括,获取农产品的入库信息、环境参数;将所述环境参数与所述入库信息的储存条件进行比对,获得异常环境参数;将所述异常环境参数和/或所述入库信息与预设的食品安全参数进行比对,获得控制参数;根据所述控制参数对所述农产品进行处理,获得处理信息;其中,所述对所述农产品进行处理包括调整环境参数和预警的至少一种;记录所述处理信息。所述农产品仓储监控系统执行所述农产品仓储监控方法的步骤,所述存储介质执行所述农产品仓储监控方法。该发明实现了对食用菌存储仓储环境的监控,未实现对食用菌生产线中各操作工序对食用菌存储的影响,存在对食用菌生产线监控效率低,监控中准确度低的问题。
发明内容
为此,本发明提供一种生产线监控系统及方法,用以克服现有技术中食用菌生产线监控效率低,监控中准确度低的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种生产线监控系统,包括:
腌制获取模块,用以获取食用菌生产线车间对食用菌进行腌制操作工序时的食用菌腌制参数;
包装获取模块,用以获取食用菌生产线车间的包装参数,还用以获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像;
入库获取模块,用以获取食用菌包装完成后的入库时间,定义入库时间为食用菌生产线车间对食用菌进行入库操作工序的时刻,还用以获取食用菌的保质期,还用以获取对食用菌进行入库操作工序时仓库内的入库环境参数;
出库获取模块,用以获取食用菌进行出库操作的出库时间,定义出库时间为食用菌生产线车间对食用菌进行出库操作工序的时刻,还用以获取对食用菌进行出库操作工序时仓库内的出库环境参数和出库图像;
安全度分析模块,用以根据包装参数、入库环境参数、入库时间、出库时间和保质期对食用菌的安全度进行分析;
调整优化模块,用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,还用以根据入库环境参数和出库环境参数对安全度分析过程进行调整,还用以对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对安全度分析的调整过程进行优化;
出库判断模块,用以根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌;
校正模块,用以根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正。
进一步地,所述安全度分析模块设有第一计算单元,其用以根据包装参数和入库环境参数通过第一安全公式计算第一安全参数,所述第一计算单元设有第一安全公式如下:
s1=(t/T1+d/D1+c/C1)/3
其中,s1表示第一安全参数,t表示车间温度,T1表示入库温度,d表示车间湿度,D1表示入库湿度,c表示车间二氧化碳浓度,C1表示入库二氧化碳浓度。
进一步地,所述安全度分析模块设有第二计算单元,其用以根据入库时间和出库时间对已存储时间进行计算,计算入库时间和出库时间的时间差,将时间差转化为天数作为已储存时间,已储存时间向上取整;
第二计算单元根据已存储时间和保质期通过第二安全公式计算第二安全参数,所述第二计算单元设有第二安全公式如下:
s2=Q/q-1
其中,s2表示第二安全参数,Q表示保质期,单位为天,q表示已存储时间。
进一步地,所述安全度分析模块设有安全度分析单元,其用以根据第一安全参数和第二安全参数对食用菌的安全度进行分析,其中:
当s2≤0时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=0;
当0<s2≤s1时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=(s1+s2)/2;
当0<s1<s2时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=s1×s2。
进一步地,所述调整优化模块设有保质期调整单元,其用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,调整后的保质期为Q',设定Q'=Q×(m2-m1)×n/10;
所述调整优化模块设有分析调整单元,其用以根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数的计算过程进行调整,调整后的第二安全参数为s2',设定s2'=s2×[(T2+D2)/(T1+D1)-C2/C1]。
进一步地,所述调整优化模块设有调整优化单元,其用以根据包装图像和出库图像建立平面直角坐标系,以包装图像和出库图像的左下角像素点作为坐标原点,将包装图像和出库图像中与坐标原点相邻的两条边作为坐标系的x轴和y轴,x轴从左向右依次增大,y轴从下向上依次增大,用坐标点表示包装图像和出库图像中各像素点位置;
调整优化单元根据包装图像中各像素点的RGB值对包装图像的主色系进行分析,其中,所述调整优化单元分别统计包装图像中各像素点的R值、G值和B值,得到总R值、总G值和总B值,并对统计结果进行比对,取统计结果中非最小的两个值对应的色系作为主色系,取统计结果中最小的值对应的色系作为副色系;
调整优化单元根据包装图像的RGB值统计包装图像中的阈值分析像素点,其中:
当Uk(x,y)>u(x,y)时,所述调整优化单元统计像素点作为阈值分析像素点;
当Uk(x,y)<u(x,y)时,所述调整优化单元不对像素点进行统计;
其中,Uk(x,y)表示包装图像的RGB值中为主色系的值,k表示主色系编号,其取值范围为:k={1,2},u(x,y)表示包装图像的RGB值中为副色系的值,Uk表示主色系,其取值范围为:Uk∈{R,G,B},u表示副色系,其取值范围为:u∈{R,G,B|Uk∩u=∅}。
进一步地,所述调整优化单元根据阈值分析像素点的RGB值计算图像阈值r,g,b,设定:
r=R(x1,y1)+R(x2,y2)+...+R(xl,yl)/L;
g=G(x1,y1)+G(x2,y2)+...+G(xl,yl)/L;
b=B(x1,y1)+B(x2,y2)+...+B(xl,yl)/L;
其中,R(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的R值,R(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的R值,R(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的R值,l表示阈值分析像素点的编号,其取值范围为:l={l∈L|l∈N+},L表示阈值分析像素点的数量,G(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的G值,G(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的G值,G(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的G值,B(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的B值,B(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的B值,B(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的B值;
调整优化单元根据图像阈值对出库图像进行分析,统计出库图像中像素点的RGB值低于图像阈值的像素点作为出库图像分析像素点,并计算出库图像分析像素点的RGB平均值;
调整优化单元根据图像阈值和出库图像分析像素点的RGB平均值对第二安全参数计算的调整过程进行优化,优化有的第二安全参数为s2",设定s2"=s2'×(R1/r+G1/g+B1/b)/3,其中,R1表示出库图像分析像素点R值的平均值,G1表示出库图像分析像素点G值的平均值,B1表示出库图像分析像素点B值的平均值。
进一步地,所述出库判断模块将食用菌的安全度与安全度阈值进行比对,并根据比对结果判断食用菌是否合格,其中:
当S≥S'时,所述出库判断模块判定食用菌合格,将合格的食用菌作为可出库食用菌;
当S<S'时,所述出库判断模块判定食用菌不合格。
进一步地,所述校正模块统计同一批次食用菌生产过程中合格和不合格的食用菌数量,并根据合格和不合格的食用菌数量计算食用菌的合格率z,设定z=v1/(v1+v2),其中,v1表示合格的食用菌数量,v2表示不合格的食用菌数量;
所述校正模块将食用菌的合格率与安全度阈值进行比对,并根据比对结果对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正,其中:
当z≤S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×z;
当z>S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×S'/z。
另一方面,本发明还提供一种生产线监控方法,包括:
步骤S1,获取食用菌生产线车间食用菌的包装参数和入库环境参数,并根据包装参数和入库环境参数计算第一安全参数;
步骤S2,获取食用菌生产线车间食用菌的入库时间、出库时间和保质期,并根据入库时间、出库时间和保质期计算第二安全参数;
步骤S3,根据第一安全参数和第二安全参数分析食用菌的安全度;
步骤S4,获取食用菌生产线车间食用菌的腌制参数,并根据腌制参数对保质期进行调整;
步骤S5,获取食用菌生产线车间食用菌的出库环境参数,并根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数进行调整;
步骤S6,获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像,和进行出库操作工序时仓库内的出库图像;
步骤S7,对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对第二安全参数的调整过程进行优化;
步骤S8,根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌;
步骤S9,根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于,通过所述腌制获取模块对食用菌腌制参数的获取,以提高对食用菌进行腌制操作工序时的食用菌腌制参数获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述包装获取模块对包装参数和包装图像的获取,以提高系统对食用菌生产线车间的环境参数和食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述入库获取模块对食用菌入库时间和保质期的获取,以提高对食用菌生产线车间对食用菌进行入库操作工序的时刻和保质期获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述出库获取模块对食用菌出库时间、出库环境参数和出库图像的获取,以提高系统对食用菌生产线车间对食用菌进行出库操作工序的时刻和食用菌进行出库操作工序时仓库内的出库环境参数和出库图像获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述安全度分析模块对包装参数、入库环境参数、入库时间、出库时间和保质期的分析,以得到食用菌的安全度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对腌制参数的分析,以对保质期进行调整,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对入库环境参数和出库环境参数的分析,以对安全度分析过程进行调整,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对出库图像和包装图像的分析,以对安全度分析的调整过程进行优化,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述出库判断模块对食用菌安全度的分析,以判断食用菌是否和合格,并将合格食用菌作为可出库食用菌,提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述校正模块对合格和不合格食用菌数量的统计,以对食用菌的保质期进行调整,从而提高食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
附图说明
图1为本实施例生产线监控系统的结构框图;
图2为本实施例安全度分析模块的结构框图;
图3为本实施例调整优化模块的结构框图;
图4为本实施例生产线监控方法的流程框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白,下面结合实施例对本发明作进一步描述;应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非在限制本发明的保护范围。
此外,还需要说明的是,在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示,其为本实施例一种生产线监控系统,包括:
腌制获取模块,用以获取食用菌生产线车间对食用菌进行腌制操作工序时的食用菌腌制参数,所述食用菌腌制参数包括腌制前重量、腌制后重量和腌制盐水浓度;本实施例中所述食用菌生产线车间为对食用菌进行腌制、包装、入库和出库操作的生产线车间;
包装获取模块,用以获取食用菌生产线车间的包装参数,所述包装获取模块还用以获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像,包装获取模块与所述腌制获取模块连接,所述包装参数包括食用菌包装时的车间温度、车间湿度和车间二氧化碳浓度,所述车间温度的获取方式为通过温度传感器获取,所述车间湿度的获取方式为通过湿度传感器获取,所述车间二氧化碳浓度的获取方式为通过二氧化碳传感器获取,所述温度传感器、湿度传感器和二氧化碳传感器的设置数量应满足各设置至少一个,各传感器的安装位置应满足靠近生产线车间内完成对农产品包装工序的区域内,所述包装图像的获取方式为通过摄像装置拍摄;
入库获取模块,用以获取食用菌包装完成后的入库时间,定义入库时间为食用菌生产线车间对食用菌进行入库操作工序的时刻,所述入库获取模块还用以获取食用菌的保质期,所述入库获取模块还用以获取对食用菌进行入库操作工序时仓库内的入库环境参数,入库获取模块与所述包装获取模块连接,所述入库环境参数包括入库温度、入库湿度和入库二氧化碳浓度,所述保质期的获取方式包括通过食用菌百科网站获取、通过互联网搜索获取和用户交互输入等,所述仓库温度的获取方式为通过温度传感器获取,所述仓库湿度的获取方式为通过湿度传感器获取,所述仓库二氧化碳浓度的获取方式为通过二氧化碳传感器获取,所述温度传感器、湿度传感器和二氧化碳传感器的设置数量应满足各设置至少一个,所述仓库温度包括入库温度、出库温度、入库湿度、出库湿度、入库二氧化碳浓度和出库二氧化碳浓度;
出库获取模块,用以获取食用菌进行出库操作的出库时间,定义出库时间为食用菌生产线车间对食用菌进行出库操作工序的时刻,所述出库获取模块还用以获取对食用菌进行出库操作工序时仓库内的出库环境参数和出库图像,出库获取模块与所述入库获取模块连接,所述出库环境参数包括出库温度、出库湿度和出库二氧化碳浓度;
安全度分析模块,用以根据包装参数、入库环境参数、入库时间、出库时间和保质期对食用菌的安全度进行分析,安全度分析模块与所述出库获取模块连接;
调整优化模块,用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,所述调整优化模块还用以根据入库环境参数和出库环境参数对安全度分析过程进行调整,所述调整优化模块还用以对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对安全度分析的调整过程进行优化,调整优化模块与所述安全度分析模块连接;
出库判断模块,用以根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌,出库判断模块与所述调整优化模块连接;
校正模块,用以根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正,校正模块与所述出库判断模块连接,定义同一批次食用菌为食用菌生产线中每天生产的食用菌。
请参阅图2所示,所述安全度分析模块包括:
第一计算单元,用以根据包装参数和入库环境参数计算第一安全参数;
第二计算单元,用以根据入库时间、出库时间和保质期计算第二安全参数;
安全度分析单元,用以根据第一安全参数和第二安全参数对食用菌的安全度进行分析,安全度分析单元与所述第一计算单元和第二计算单元连接。
请参阅图3所示,所述调整优化模块包括:
保质期调整单元,用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整;
分析调整单元,用以根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数的计算过程进行调整,分析调整单元与所述保质期调整单元连接;
调整优化单元,用以对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对第二安全参数计算的调整过程进行优化,调整优化单元与所述分析调整单元连接。
具体而言,本实施例中通过所述腌制获取模块对食用菌腌制参数的获取,以提高对食用菌进行腌制操作工序时的食用菌腌制参数获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述包装获取模块对包装参数和包装图像的获取,以提高系统对食用菌生产线车间的环境参数和食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述入库获取模块对食用菌入库时间和保质期的获取,以提高对食用菌生产线车间对食用菌进行入库操作工序的时刻和保质期获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述出库获取模块对食用菌出库时间、出库环境参数和出库图像的获取,以提高系统对食用菌生产线车间对食用菌进行出库操作工序的时刻和食用菌进行出库操作工序时仓库内的出库环境参数和出库图像获取的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述安全度分析模块对包装参数、入库环境参数、入库时间、出库时间和保质期的分析,以得到食用菌的安全度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对腌制参数的分析,以对保质期进行调整,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对入库环境参数和出库环境参数的分析,以对安全度分析过程进行调整,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述调整优化模块对出库图像和包装图像的分析,以对安全度分析的调整过程进行优化,从而提高系统对食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述出库判断模块对食用菌安全度的分析,以判断食用菌是否和合格,并将合格食用菌作为可出库食用菌,提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,通过所述校正模块对合格和不合格食用菌数量的统计,以对食用菌的保质期进行调整,从而提高食用菌安全度分析的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
具体而言,本实施例中所述第一计算单元根据包装参数和入库环境参数通过第一安全公式计算第一安全参数,所述第一计算单元设有第一安全公式如下:
s1=(t/T1+d/D1+c/C1)/3
其中,s1表示第一安全参数,t表示车间温度,T1表示入库温度,d表示车间湿度,D1表示入库湿度,c表示车间二氧化碳浓度,C1表示入库二氧化碳浓度。
具体而言,本实施例中通过所述第一计算单元对第一安全公式的设置,以计算第一安全参数,使第一安全参数与食用菌的包装参数和入库环境参数相关,从而实现对食用菌生产线中包装和入库工序的监控,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
具体而言,本实施例中所述第二计算单元根据入库时间和出库时间对已存储时间进行计算,计算入库时间和出库时间的时间差,将时间差转化为天数作为已储存时间,已储存时间向上取整。
具体而言,本实施例中所述第二计算单元根据已存储时间和保质期通过第二安全公式计算第二安全参数,所述第二计算单元设有第二安全公式如下:
s2=Q/q-1
其中,s2表示第二安全参数,Q表示保质期,单位为天,q表示已存储时间。
具体而言,本实施例中通过所述第二计算单元对入库时间和出库时间的分析,以计算出已存储时间,从而提高系统对食用菌已存储时间分析的准确度,通过所述第二计算单元对第二安全公式的设置,以计算出第二安全参数,使第二安全参数随已存储时间和食用菌保质期比值的变化而变化,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
具体而言,本实施例中所述安全度分析单元根据第一安全参数和第二安全参数对食用菌的安全度进行分析,其中:
当s2≤0时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=0;
当0<s2≤s1时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=(s1+s2)/2;
当0<s1<s2时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=s1×s2。
具体而言,通过所述安全度分析单元对第一安全参数和第二安全参数的分析,以分析出食用菌的安全度,使食用菌安全度与系统中获取的多种参数相关,提高安全度计算的准确度,从而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
具体而言,本实施例中所述保质期调整单元根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,调整后的保质期为Q',设定Q'=Q×(m2-m1)×n/10,其中,Q'向下取整,m2表示腌制后重量,单位为克,m1表示腌制前重量,单位为克,n表示腌制盐水浓度。
具体而言,本实施例中通过所述保质期调整单元对食用菌腌制参数的分析,以对保质期进行调整,使保质期随食用菌腌制过程中对盐水的吸收量的变化而变化,增加腌制后的食用菌保质期时长,从而提高食用菌安全度计算的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度。
具体而言,本实施例中所述分析调整单元根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数的计算过程进行调整,调整后的第二安全参数为s2',设定s2'=s2×[(T2+D2)/(T1+D1)-C2/C1],其中,T2表示出库温度,D2表示出库湿度,C2表示出库二氧化碳浓度。
具体而言,本实施例中通过所述分析调整单元对入库环境参数和出库环境参数的分析,以对第二安全参数的计算过程进行调整,使第二安全参数与食用菌存储仓库中环境的变化相关,提高检测食用菌存储过程中进行有氧呼吸等因素对食用菌存储的影响,从而提高食用菌安全度计算的准确度,进而提高系统对食用菌生产线的监控效率和准确度,提高食用菌安全度。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据包装图像和出库图像建立平面直角坐标系,以包装图像和出库图像的左下角像素点作为坐标原点,将包装图像和出库图像中与坐标原点相邻的两条边作为坐标系的x轴和y轴,x轴从左向右依次增大,y轴从下向上依次增大,用坐标点表示包装图像和出库图像中各像素点位置。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据包装图像中各像素点的RGB值对包装图像的主色系进行分析,其中,所述调整优化单元分别统计包装图像中各像素点的R值、G值和B值,得到总R值、总G值和总B值,并对统计结果进行比对,取统计结果中非最小的两个值对应的色系作为主色系,取统计结果中最小的值对应的色系作为副色系。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据包装图像的RGB值统计包装图像中的阈值分析像素点,其中:
当Uk(x,y)>u(x,y)时,所述调整优化单元统计像素点作为阈值分析像素点;
当Uk(x,y)<u(x,y)时,所述调整优化单元不对像素点进行统计;
其中,Uk(x,y)表示包装图像的RGB值中为主色系的值,k表示主色系编号,其取值范围为:k={1,2},u(x,y)表示包装图像的RGB值中为副色系的值,Uk表示主色系,其取值范围为:Uk∈{R,G,B},u表示副色系,其取值范围为:u∈{R,G,B|Uk∩u=∅}。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据阈值分析像素点的RGB值计算图像阈值r,g,b,设定:
r=R(x1,y1)+R(x2,y2)+...+R(xl,yl)/L;
g=G(x1,y1)+G(x2,y2)+...+G(xl,yl)/L;
b=B(x1,y1)+B(x2,y2)+...+B(xl,yl)/L;
其中,R(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的R值,R(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的R值,R(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的R值,l表示阈值分析像素点的编号,其取值范围为:l={l∈L|l∈N+},L表示阈值分析像素点的数量,G(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的G值,G(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的G值,G(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的G值,B(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的B值,B(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的B值,B(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的B值。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据图像阈值对出库图像进行分析,统计出库图像中像素点的RGB值低于图像阈值的像素点作为出库图像分析像素点,并计算出库图像分析像素点的RGB平均值。
具体而言,本实施例中所述调整优化单元根据图像阈值和出库图像分析像素点的RGB平均值对第二安全参数计算的调整过程进行优化,优化有的第二安全参数为s2",设定s2"=s2'×(R1/r+G1/g+B1/b)/3,其中,R1表示出库图像分析像素点R值的平均值,G1表示出库图像分析像素点G值的平均值,B1表示出库图像分析像素点B值的平均值。
具体而言,本实施例中通过所述调整优化单元对像素坐标系的建立,以使用像素点坐标表示图像的RGB值,从而提高系统对图像分析的效率,提高分析准确度,通过所述调整优化单元对包装图像各像素点RGB值的分别统计,以判断出包装图像中的主色系和副色系,缩小分析范围,提高分析精度,从而提高系统对出库图像的分析效率,通过所述调整优化单元对阈值分析像素点的分析,以计算像素阈值,以实现根据包装图像对出库图像的分析,从而提高系统对出库图像的分析效率,通过所述调整优化单元对像素阈值的分析,以提取出出库图像中的出库图像分析像素点,从而计算出分析像素点的RGB平均值,进而提高系统对出库图像的分析效率,通过所述调整优化单元对RGB平均值的分析,以对第二安全参数计算的调整过程进行优化,使第二安全参数与出库图像和包装图像的RGB值变化相关,从而提高食用菌安全度的准确性,进而提高系统对食用菌的监控效率,提高监控准确度。
具体而言,本实施例中所述出库判断模块将食用菌的安全度与安全度阈值进行比对,并根据比对结果判断食用菌是否合格,其中:
当S≥S'时,所述出库判断模块判定食用菌合格,将合格的食用菌作为可出库食用菌;
当S<S'时,所述出库判断模块判定食用菌不合格;
其中,S'表示安全度阈值,其取值范围为0.8≤S'<1。可以理解的是,本实施例中不对安全度阈值的取值作具体限定, 本领域技术人员可自由设置,只需满足对食用菌是否合格的判断即可,安全度阈值的最佳取值为:S'=0.9。
具体而言,本实施例中所述校正模块统计同一批次食用菌生产过程中合格和不合格的食用菌数量,并根据合格和不合格的食用菌数量计算食用菌的合格率z,设定z=v1/(v1+v2),其中,v1表示合格的食用菌数量,v2表示不合格的食用菌数量。
具体而言,本实施例中所述校正模块将食用菌的合格率与安全度阈值进行比对,并根据比对结果对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正,其中:
当z≤S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×z;
当z>S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×S'/z。
具体而言,本实施例中通过所述校正模块对食用菌合格率的分析,以对保质期进行校正,使保质期与食用菌的合格率相关,实现在合格率不同情况下对保质期的调整,从而提高系统对食用菌的监控效率,提高监控准确度。
请参阅图4所示,其为本实施例一种生产线监控方法,包括:
步骤S1,获取食用菌生产线车间食用菌的包装参数和入库环境参数,并根据包装参数和入库环境参数计算第一安全参数;
步骤S2,获取食用菌生产线车间食用菌的入库时间、出库时间和保质期,并根据入库时间、出库时间和保质期计算第二安全参数;
步骤S3,根据第一安全参数和第二安全参数分析食用菌的安全度;
步骤S4,获取食用菌生产线车间食用菌的腌制参数,并根据腌制参数对保质期进行调整;
步骤S5,获取食用菌生产线车间食用菌的出库环境参数,并根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数进行调整;
步骤S6,获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像,和进行出库操作工序时仓库内的出库图像;
步骤S7,对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对第二安全参数的调整过程进行优化;
步骤S8,根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌;
步骤S9,根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种生产线监控系统,其特征在于,包括:
腌制获取模块,用以获取食用菌生产线车间对食用菌进行腌制操作工序时的食用菌腌制参数;
包装获取模块,用以获取食用菌生产线车间的包装参数,还用以获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像;
入库获取模块,用以获取食用菌包装完成后的入库时间,还用以获取食用菌的保质期,还用以获取对食用菌进行入库操作工序时仓库内的入库环境参数;
出库获取模块,用以获取食用菌进行出库操作的出库时间,还用以获取对食用菌进行出库操作工序时仓库内的出库环境参数和出库图像;
安全度分析模块,用以根据包装参数、入库环境参数、入库时间、出库时间和保质期对食用菌的安全度进行分析;
调整优化模块,用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,还用以根据入库环境参数和出库环境参数对安全度分析过程进行调整,还用以对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对安全度分析的调整过程进行优化;
出库判断模块,用以根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌;
校正模块,用以根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正;
所述安全度分析模块设有第一计算单元,其用以根据包装参数和入库环境参数通过第一安全公式计算第一安全参数,所述第一计算单元设有第一安全公式如下:
s1=(t/T1+d/D1+c/C1)/3
其中,s1表示第一安全参数,t表示车间温度,T1表示入库温度,d表示车间湿度,D1表示入库湿度,c表示车间二氧化碳浓度,C1表示入库二氧化碳浓度;
所述安全度分析模块设有第二计算单元,其用以根据入库时间和出库时间对已存储时间进行计算,计算入库时间和出库时间的时间差,将时间差转化为天数作为已储存时间,已储存时间向上取整;
第二计算单元根据已存储时间和保质期通过第二安全公式计算第二安全参数,所述第二计算单元设有第二安全公式如下:
s2=Q/q-1
其中,s2表示第二安全参数,Q表示保质期,单位为天,q表示已存储时间;
所述安全度分析模块设有安全度分析单元,其用以根据第一安全参数和第二安全参数对食用菌的安全度进行分析,其中:
当s2≤0时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=0;
当0<s2≤s1时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=(s1+s2)/2;
当0<s1<s2时,所述安全度分析单元判定食用菌的安全度S=s1×s2;
所述调整优化模块设有保质期调整单元,其用以根据食用菌腌制参数对保质期进行调整,调整后的保质期为Q',设定Q'=Q×(m2-m1)×n/10,其中,Q'向下取整,m2表示腌制后重量,单位为克,m1表示腌制前重量,单位为克,n表示腌制盐水浓度;
所述调整优化模块设有分析调整单元,其用以根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数的计算过程进行调整,调整后的第二安全参数为s2',设定s2'=s2×[(T2+D2)/(T1+D1)-C2/C1],其中,T2表示出库温度,D2表示出库湿度,C2表示出库二氧化碳浓度;
所述调整优化模块设有调整优化单元,其用以根据包装图像和出库图像建立平面直角坐标系,以包装图像和出库图像的左下角像素点作为坐标原点,将包装图像和出库图像中与坐标原点相邻的两条边作为坐标系的x轴和y轴,x轴从左向右依次增大,y轴从下向上依次增大,用坐标点表示包装图像和出库图像中各像素点位置;
调整优化单元根据包装图像中各像素点的RGB值对包装图像的主色系进行分析,其中,所述调整优化单元分别统计包装图像中各像素点的R值、G值和B值,得到总R值、总G值和总B值,并对统计结果进行比对,取统计结果中非最小的两个值对应的色系作为主色系,取统计结果中最小的值对应的色系作为副色系;
调整优化单元根据包装图像的RGB值统计包装图像中的阈值分析像素点,其中:
当Uk(x,y)>u(x,y)时,所述调整优化单元统计像素点作为阈值分析像素点;
当Uk(x,y)<u(x,y)时,所述调整优化单元不对像素点进行统计;
其中,Uk(x,y)表示包装图像的RGB值中为主色系的值,k表示主色系编号,其取值范围为:k={1,2},u(x,y)表示包装图像的RGB值中为副色系的值,Uk表示主色系,其取值范围为:Uk∈{R,G,B},u表示副色系,其取值范围为:u∈{R,G,B|Uk∩u=∅};
所述调整优化单元根据阈值分析像素点的RGB值计算图像阈值r,g,b,设定:
r=R(x1,y1)+R(x2,y2)+...+R(xl,yl)/L;
g=G(x1,y1)+G(x2,y2)+...+G(xl,yl)/L;
b=B(x1,y1)+B(x2,y2)+...+B(xl,yl)/L;
其中,R(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的R值,R(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的R值,R(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的R值,l表示阈值分析像素点的编号,其取值范围为:l={l∈L|l∈N+},L表示阈值分析像素点的数量,G(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的G值,G(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的G值,G(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的G值,B(x1,y1)表示第一个阈值分析像素点的B值,B(x2,y2)表示第二个阈值分析像素点的B值,B(xl,yl)表示最后一个阈值分析像素点的B值;
调整优化单元根据图像阈值对出库图像进行分析,统计出库图像中像素点的RGB值低于图像阈值的像素点作为出库图像分析像素点,并计算出库图像分析像素点的RGB平均值;
调整优化单元根据图像阈值和出库图像分析像素点的RGB平均值对第二安全参数计算的调整过程进行优化,优化后的第二安全参数为s2",设定s2"=s2'×(R1/r+G1/g+B1/b)/3,其中,R1表示出库图像分析像素点R值的平均值,G1表示出库图像分析像素点G值的平均值,B1表示出库图像分析像素点B值的平均值;
所述校正模块统计同一批次食用菌生产过程中合格和不合格的食用菌数量,并根据合格和不合格的食用菌数量计算食用菌的合格率z,设定z=v1/(v1+v2),其中,v1表示合格的食用菌数量,v2表示不合格的食用菌数量;
所述校正模块将食用菌的合格率与安全度阈值进行比对,并根据比对结果对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正,其中:
当z≤S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×z;
当z>S'时,所述校正模块对保质期进行校正,校正后的保质期为Q",设定Q"=Q'×S'/z。
2.根据权利要求1所述的生产线监控系统,其特征在于,所述出库判断模块将食用菌的安全度与安全度阈值进行比对,并根据比对结果判断食用菌是否合格,其中:
当S≥S'时,所述出库判断模块判定食用菌合格,将合格的食用菌作为可出库食用菌;
当S<S'时,所述出库判断模块判定食用菌不合格。
3.一种生产线监控方法,应用于如权利要求1-2任一项所述的生产线监控系统,其特征在于,包括:
步骤S1,获取食用菌生产线车间食用菌的包装参数和入库环境参数,并根据包装参数和入库环境参数计算第一安全参数;
步骤S2,获取食用菌生产线车间食用菌的入库时间、出库时间和保质期,并根据入库时间、出库时间和保质期计算第二安全参数;
步骤S3,根据第一安全参数和第二安全参数分析食用菌的安全度;
步骤S4,获取食用菌生产线车间食用菌的腌制参数,并根据腌制参数对保质期进行调整;
步骤S5,获取食用菌生产线车间食用菌的出库环境参数,并根据入库环境参数和出库环境参数对第二安全参数进行调整;
步骤S6,获取食用菌生产线车间包装工序完成后的包装图像,和进行出库操作工序时仓库内的出库图像;
步骤S7,对包装图像和出库图像进行分析,并根据分析结果对第二安全参数的调整过程进行优化;
步骤S8,根据食用菌的安全度判断食用菌是否合格,并将合格的食用菌作为可出库食用菌;
步骤S9,根据同一批次食用菌的合格率对下一批次食用菌安全度分析过程中保质期的调整过程进行校正。
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---|---|
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103869796A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-18 | 常熟理工学院 | 食用菌生产环境监控方法及监控系统 |
CN108982782A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-11 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 食品变质检测方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN110533250A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-03 | 贵州大学 | 通过量纲分析预测食品货架期的方法 |
CN112070432A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-11 | 深圳市盛龙信息科技有限公司 | 农产品仓储监控方法及其系统和计算机存储介质 |
WO2021165716A1 (en) * | 2020-02-18 | 2021-08-26 | Ivry Gad | System and method for indoor harvesting of fresh produce |
CN114971933A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-08-30 | 连云港银丰食用菌科技有限公司 | 一种食用菌的保存方法和系统 |
CN115777767A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-14 | 宁夏农产品质量标准与检测技术研究所(宁夏农产品质量监测中心) | 一种食用菌的保存方法和系统 |
CN116051439A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-02 | 深圳市光鉴科技有限公司 | 一种利用红外图去除屏下rgb图像彩虹状眩光方法、设备及存储介质 |
CN116755376A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-09-15 | 山东福禾菌业科技股份有限公司 | 一种基于农业物联网的监控方法及系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230143130A1 (en) * | 2020-04-10 | 2023-05-11 | Agropeeper Technologies Private Limited | System and method for identifying fruit shelf life |
WO2023154515A1 (en) * | 2022-02-14 | 2023-08-17 | Apeel Technology, Inc. | Systems and methods for assessment of produce shelf life using time lapse image data |
-
2023
- 2023-11-17 CN CN202311531739.0A patent/CN117252523B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103869796A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-18 | 常熟理工学院 | 食用菌生产环境监控方法及监控系统 |
CN108982782A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-12-11 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 食品变质检测方法、装置、移动终端及存储介质 |
CN110533250A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-03 | 贵州大学 | 通过量纲分析预测食品货架期的方法 |
WO2021165716A1 (en) * | 2020-02-18 | 2021-08-26 | Ivry Gad | System and method for indoor harvesting of fresh produce |
CN112070432A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-11 | 深圳市盛龙信息科技有限公司 | 农产品仓储监控方法及其系统和计算机存储介质 |
CN114971933A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-08-30 | 连云港银丰食用菌科技有限公司 | 一种食用菌的保存方法和系统 |
CN115777767A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-14 | 宁夏农产品质量标准与检测技术研究所(宁夏农产品质量监测中心) | 一种食用菌的保存方法和系统 |
CN116051439A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-02 | 深圳市光鉴科技有限公司 | 一种利用红外图去除屏下rgb图像彩虹状眩光方法、设备及存储介质 |
CN116755376A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-09-15 | 山东福禾菌业科技股份有限公司 | 一种基于农业物联网的监控方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
机器视觉技术在食用菌产业中的研究应用进展与展望;陈学东 等;《宁夏农林科技》;第63卷(第8期);第61-64, 68页 * |
白色金针菇采后贮运HACPP 的体系构建;张妍 等;《中国食用菌》;第39卷(第10期);第149-152页 * |
Also Published As
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CN117252523A (zh) | 2023-12-19 |
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