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申请/专利权人：北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
申请日：2021-09-26
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN113970552B
主分类号：G01N21/88
分类号：G01N21/88;G06F18/23213
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.25#公开
摘要：本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
主权项：1.一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；步骤2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；步骤3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别；其中，步骤2包括如下步骤：采用标准的Kmeans聚类算法，设置聚类中心数量为3，对N个苹果的共振频率进行聚类分析，通过迭代优化，得到3个聚类中心，其中数值最大的为苹果硬化类别中心，数值居中的为苹果正常类别中心，数值最小的为苹果软化类别中心，形成缺陷类别中心表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司 一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法
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