基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法等3件专利

项目名称

基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法等3件专利

项目单位

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项目介绍

1基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法（专利号：CN202****10664.9)

本发明涉及水果成熟度鉴别技术领域，且公开了基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法，包括以下步骤：S1：收集猕猴桃数据，在36天里，每天同一时间段分别采集4080个猕猴桃的图像，并在同一位置按压判断猕猴桃是否成熟，做好标签记录并按标签保存图像文件，得到原始数据集；S2：提取数据，提取原始数据集中猕猴桃表皮的颜色、纹理；S3：判断，使用经验判断法将样本数据各个时间各个猕猴桃贴上成熟度标签，成熟度分为三个阶段——未熟、微熟和成熟。本发明排除人主观性干扰，降低人力成本，适合大批量识别操作，识别正确率远高于人工经验识别，避免了识别过程中对猕猴桃造成损伤，识别成本低。

2一种饮料瓶回收装置（专利号：CN202****57594.9)

本申请涉及垃圾回收技术领域，特别涉及一种饮料瓶回收装置，包括支撑架、分拣壳、收集箱、放置架、重量传感器、摄像机、推动机构、缓冲机构和控制器；收集箱为两个，两个收集箱分别设置于分拣壳的下方的两侧；各个收集箱均与分拣壳连通，缓冲机构安装于其中一个收集箱内；分拣壳设有进瓶口，放置架设置于分拣壳内，重量传感器设置于放置架上；重量传感器与摄像机信号连接，用于启动摄像机进行拍摄；摄像机与控制器连接，用于将拍摄得到的图像信息输送至控制器；控制器与推动机构连接，用于根据得到的图像信息启动推动机构推动放置架上的饮料瓶，使得饮料瓶推送至收集箱内。本申请有效地解决了现有技术中存在回收玻璃饮料瓶不方便的技术问题。

3一种超轻量级的RFID认证方法（专利号：CN201****36597.4)
本发明公开了一种超轻量级的RFID认证方法，包含于以下步骤：读写器生成随机数r1、r2，计算M1、M2、M3，向标签发送认证请求命令及M1、M2、M3；标签根据M1、M2、M3验证读写器的真伪，为真，进行后续步骤；否则，协议终止；标签生成随机数r3，在计算M4、M5、M6，并向读写器发送M4、M5、M6；读写器根据M4、M5、M6验证标签的真伪，为真，进行后续步骤，否则，协议终止；读写器计算M7，在更新信息，向标签发送M7；标签根据M7验证读写器的真伪，为真，进行后续步骤否则，协议终止。

其他需要披露

的事项

专利欠费、滞纳金和专利恢复费需要受让方支付

挂牌方式

价格优先

交易类型及挂牌价

转让

挂牌价： 13500 元（人民币）

许可

许可类型：普**可/独占许可/排他许可/开放许可

许可年限： / 年

挂牌价：一次性许可费（入门费）： / 元（人民币）

许可费率： / %（针对每年销售/利润总额收取/其他）

作价入股

挂牌价： / 元（人民币）

价款支付方式

一次性付款

保证金设定

是否交纳保证金

否

缴纳金额

/

缴纳时间

/

受让方义务

受让方与转让方签署交易合同。

交易服务费承担方

本项目交易服务费由受让方承担。

风险提示

以上信息来源于转让方提供的资料，仅供参考，请意向方进行必要的调查核实，****中心对上述信息披露不做任何承诺和担保。