摘要：本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于神经网络的舌象的识别方法、装置和计算机设备，获取舌体灰度图像；对舌体灰度图像的各行像素点进行特征提取，得到舌体影响特征；基于各行像素点，确定对应的灰度曲线图，并获取灰度曲线图的所有波峰点和波谷点，并确定所有波峰的宽度和高度；将宽度和高度的乘积作为对应灰度曲线图的形态参数；提取各灰度曲线图的高亮区域，计算所述高亮区域的所有像素点的均值参数；根据舌体胖瘦影响特征和所有灰度曲线图的形态参数，得到舌体胖瘦特征；根据舌苔薄厚影响特征以及均值参数，得到舌苔薄厚特征；将舌体胖瘦特征和舌苔薄厚特征输入训练好的网络模型中，输出舌象的识别结果。即本发明的方案能够识别出舌象。

摘要：本申请涉及一种基于舌部图像的数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对目标对象采集的舌部图像；通过预测模型基于所述舌部图像进行预测，得到所述目标对象对应的对象数据；将所述对象数据与所述目标对象对应的历史数据进行比对，得到比对结果；基于所述比对结果从候选问诊问题中选取目标问题；基于所述目标问题对应的问诊数据，对所述对象数据进行调整，得到调整后的所述对象数据。采用本方法能够提高舌部图像数据处理的准确性。

摘要：一种收集与量化舌象特征的方法，方法包括先自动取得符合中医舌诊要求的高质量舌象影像，接着从影像中辨识出患者舌部，获取舌面边缘形状，从而获得舌面检测区，并利用舌面检测区对影像进行颜色校正，后续便可于舌面检测区中进行舌部的颜色和纹理识别，并进一步针对舌色和舌苔特征进行量化。于远程会诊时，中医师和/或中医从业人员仍然可进行舌诊，并且避免因病人拍摄手法、拍摄设备质素的差异，以及上传舌象时，对舌象是否符合中医诊疗标准的判断力不足等原因导致的远程诊疗中的误判。

摘要：本发明涉及一种微生物复效控释钾肥及其制备方法，采用分层包膜技术，所制成的肥料产品包含了无机钾肥，微量元素、有机组分和微生物组分，具有多重肥料的效果，在农业应用中与快速释放的钾肥配合使用，能够直接节省钾肥25％以上，减少土壤中化肥的释放量，同时还能够增加产量10％以上，以及提高糖度等改善农产品品质。

摘要：本发明提供一种护线管，能够沿期望的布线方向可靠地引导线束。由管状的护线管主体(10)、和内部部件(20)构成，其中内部部件(20)内置于在护线管主体(10)中的直线部(11)的两端所具有的拐角罩(12)，且形状保持性比护线管主体(10)高，护线管(1)的贯插线束(WH)的直线部(11)形成为截面圆形，且由长度方向中央的圆筒部(13)和设置于圆筒部(13)的两侧的波纹部(14)构成。

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法，使用深度神经网络对含有线结构光的箱体图像的特定边缘进行检测，包括如下操作步骤：1）箱体数据集制作与标注。2）网络搭建与优化。3）使用图像处理方法进行八个点检测。本发明通过采用深度学习的边缘检测方法识别线结构光及箱体边缘，经过卷积神经网络的训练得到边缘二值图，最后获得线结构光中心线和箱体边缘相交的八个特征点。本方法有算法复杂度低，鲁棒性强，稳定性高，对复杂环境适应良好等诸多优点。

摘要：本发明提供一种食源性致病菌的检测试剂盒及其检测方法，该试剂盒包括以下组分：（1）沙门氏菌的引物对；沙门氏菌特异性探针；（2）金黄色葡萄球菌的引物对；金黄色葡萄球菌特异性探针；（3）大肠杆菌O157:H7的引物对；大肠杆菌O157:H7特异性探针；（4）副溶血弧菌的引物对；副溶血弧菌特异性探针；（5）单核细胞增生李斯特菌的引物对；单核细胞增生李斯特菌特异性探针。本发明提供的试剂盒和检测方法可同时检出食品中的5种致病菌，具有特异性强,灵敏度高,检测快速等特点,能满足日常快速检测食品的要求,同时可以免除昂贵仪器的投入，可以推广至食品生产企业及相关检测机构使用。

摘要：本发明提供一种食源性唐菖蒲伯克霍尔德氏菌的快速检测方法，包括：在聚合酶反应体系中进行聚合酶链式反应，所述的反应体系中含有扩增唐菖蒲伯克霍尔德氏菌的特异性引物对和唐菖蒲伯克霍尔德氏菌特异性探针；所述的扩增唐菖蒲伯克霍尔德氏菌的特异性引物对包括：SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2所示的引物；所述的唐菖蒲伯克霍尔德氏菌特异性探针是Taqman探针。本发明建立的食源性唐菖蒲伯克霍尔德氏菌的快速检测方法,具有特异性强,灵敏度高,检测快速等特点,能满足日常快速检测食品的要求,同时可以免除昂贵仪器的投入，便于在基层推广使用，具有较好的应用前景。

摘要：本发明公开了一种基于3D视觉定位的轮胎标刻方法，包括：场景设计模块，所述场景设计模块的上部连接有图像采集模块，所述图像采集模块的侧面设置有中央处理模块，所述中央处理模块的侧面连接有运动控制模块，所述运动控制模块的下部连接有设备管理模块。本发明首先，基于小孔成像原理通过3D相机获取初始三维点云数据；接着，对采集的点云数据进行体素栅格提高运算速率；然后，将对处理后的点云采集特征存储到哈希表，与库存轮胎信息进行点云匹配，获取轮胎标刻位置；最后，将信息反馈给机器人完成激光标刻。相较于传统的机器视觉，此方法不会局限于轮胎的类型和位姿的不同而无法定位到准确位置，提高了轮胎标刻的效率和准确性。

摘要：本发明提供了一种混流涂装生产线排产优化方法，具体操作步骤如下：S1：混流涂装生产线的数据采集操作；S2：混流涂装生产线的系统建模操作；S3：混流涂装生产线的优化算法设计；S4：混流涂装生产线的排产计划生产操作；S5：混流涂装生产线的排产执行及监测；S6：混流涂装生产线的动态排产操作；S7：混流涂装生产线的后续优化操作本发明通过上述七个步骤可以对混流涂装生产线依次进行数据采集操作、系统建模操作、优化算法设计、排产计划生产操作、排产执行及监测、动态排产操作和后续优化操作，其中所设计的动态排产操作可以针对现有的混流涂装生产线静态操作进行优化，提高生产效率和产品质量。