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一种基于可见/近红外光谱和深度学习的蚕茧干壳量无损检测方法
| 专利名称： | 一种基于可见/近红外光谱和深度学习的蚕茧干壳量无损检测方法 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于可见/近红外光谱和深度学习的蚕茧干壳量无损检测方法，结合可见/近红外光谱技术和深度学习，训练一种经过修改后的Inception‑V3‑1D网络模型，能够对输入的蚕茧光谱信息进行处理和检测，在不对蚕茧品质造成影响的情况下，实现对蚕茧干壳量的快速检测，为蚕茧质量评价中的干壳量指标检测提供了一种技术方案。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 浙江;33 |
| 申请人： | 中国计量大学 |
| 发明人： | 李子印;姚冰锋 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2019-09-12T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-12-13T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201910863200.2 |
| 公开号： | CN110567888A |
| 分类号： | G01N21/25(2006.01);G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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