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龍圖騰網恭喜仲愷農業工程學院;華南農業大學申請的專利基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119418334B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510023212.X，技術領域涉及：G06V20/68；該發明授權基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法及系統是由張日紅;王毅;李小敏;林桂潮;劉天湖;李歡;陳德照;黃澤軍;陳紫建;王玉滿設計研發完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法及系統，本發明涉及蔬果檢測技術領域。包括以下步驟：獲取已知表面紋理特征參數及顏色特征參數的菠蘿外觀圖像，并對其進行預處理，形成樣本圖像。基于樣本圖像建立卷積神經網絡預測模型，輸入菠蘿外觀圖像并輸出相應的特征參數。采集待檢測菠蘿的外觀圖像，經過預處理后輸入預測模型以獲得特征參數，并計算成熟度判斷系數。檢測待檢測菠蘿的乙烯和二氧化碳濃度，對成熟度判斷系數進行修正，得到精確判斷系數。對判斷閾值進行動態修正，將精確判斷系數與動態閾值對比，發出不同的成熟度判斷結果，提供更加精準和全面的成熟度評估，提供了更加高效、準確的決策支持。

本發明授權基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度卷積神經網絡的菠蘿成熟度的無損檢測方法，其特征在于，具體步驟包括：獲取若干已知表面紋理特征參數和顏色特征參數的菠蘿外觀圖像，對獲取的菠蘿外觀圖像進行預處理，將預處理后的圖像作為樣本圖像，其中所述表面紋理特征參數包括果皮凹陷深度和紋理對比度，所述顏色特征參數包括果皮綠色區域面積和果皮黃色區域面積；基于樣本圖像建立卷積神經網絡預測模型，將樣本圖像作為卷積神經網絡預測模型的輸入，并以每張樣本圖像對應的表面紋理特征參數和顏色特征參數作為標簽，對卷積神經網絡預測模型進行訓練，得到輸入為菠蘿外觀圖像，輸出為輸入圖像對應的表面紋理特征參數和顏色特征參數的特征分析預測模型；采集待檢測菠蘿的外觀圖像，對其進行預處理后輸入完成訓練的特征分析預測模型中，輸出待檢測菠蘿的表面紋理特征參數和顏色特征參數，基于得到的待檢測菠蘿的表面紋理特征參數和顏色特征參數，計算生成菠蘿成熟度判斷系數；將待檢測菠蘿放入封閉環境內，檢測在時間段內待檢測菠蘿的氣體特征，基于得到的氣體特征對菠蘿成熟度判斷系數進行修正，得到精確菠蘿成熟度判斷系數，所述氣體特征包括在時間段內封閉環境中的乙烯和二氧化碳濃度；采集待檢測菠蘿的物理參數對初始成熟度判斷閾值進行動態修正，得到動態成熟度判斷閾值，將精確菠蘿成熟度判斷系數與動態成熟度判斷閾值相對比，根據不同的對比結果，發出不同的成熟度判斷結果，所述物理參數包括高度、平均直徑和表皮硬度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人仲愷農業工程學院;華南農業大學，其通訊地址為：510225 廣東省廣州市海珠區紡織路東沙街24號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。