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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116794246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310150480.9，技术领域涉及：G01N33/02；该发明授权一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法是由饶秀勤;应义斌;徐惠荣设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法。对所有瓜果进行基本参数检测，根据每个瓜果检测的基本参数处理获得视密度指数，根据内部缺陷将瓜果分为有无缺陷，获得缺陷组和正常组，且获得各自视密度指数的均值和标准差，根据缺陷组和正常组的均值和标准差分别计算第一、第二初始分类阈值，根据第一、第二初始分类阈值对所有瓜果的视密度指数处理获得最优分类阈值，针对待测瓜果重复进行基本参数和视密度指数的处理，最后用最优分类阈值对待测瓜果检测内部缺陷。本发明利用大尺寸瓜果视密度检测内部缺陷，检测速度快，普适性好。

本发明授权一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视密度指数的大尺寸瓜果内部缺陷检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 1）对所有瓜果进行基本参数检测； 所述步骤1）中检测瓜果的重量M、横径H和纵径L，重量M的单位为g，横径H和纵径L的单位为cm; 2）根据每个瓜果检测的基本参数处理获得每个瓜果的视密度指数； 所述步骤2）中按照以下公式计算获得样本视密度指数： I=MH*L 2） 式中： I—视密度指数； M—样本重量； H—样本横径； L—样本纵径； 3）瓜果分类：根据是否存在内部缺陷将瓜果分为有缺陷和无缺陷的两类，有缺陷和无缺陷的两类瓜果分别构成缺陷组C1和正常组C2； 4）统计参数处理：按照步骤3）的分类分别获得缺陷组C1和正常组C2各自视密度指数的均值和标准差； 5）初始阈值设置：预先设定初始分类准确率p 1和p 2，根据缺陷组C1和正常组C2的均值和标准差分别计算第一初始分类阈值T 10和第二初始分类阈值T 20； 所述预先设定初始分类准确率p1和p2均为80%； 6）根据第一初始分类阈值T 10和第二初始分类阈值T 20以及初始分类准确率p 1和p 2对所有瓜果的视密度指数进行处理获得最优分类阈值T； 7）内部缺陷检测：针对待测瓜果，按步骤1）和2）分别进行基本参数的检测和视密度指数的计算，然后用最优分类阈值T对待测瓜果检测内部缺陷； 所述步骤5）中，根据缺陷组C1的均值u 1、标准差s 1和初始分类准确率p 1用正态分布的逆累积分布函数计算获得第一初始分类阈值T 10，根据正常组C2的均值u 2、标准差s 2和初始分类准确率p 2用正态分布的逆累积分布函数计算获得第二初始分类阈值T 20； 所述步骤6）具体为： 6.1）获得阈值表： 将在第一初始分类阈值T 10和第二初始分类阈值T 20之间的缺陷组C1和正常组C2的所有瓜果的视密度指数按从小到大的次序排序，去除重复的视密度指数的值后，计算每相邻两个视密度指数之间的均值作为待选阈值，由所有待选阈值形成阈值表； 6.2）阈值确定： 遍历阈值表中的每个待选阈值，分别用待选阈值进行缺陷组C1和正常组C2的所有瓜果的视密度指数进行重新分类：将视密度指数小于等于待选阈值的瓜果分类为缺陷类，将视密度指数大于待选阈值的瓜果分类为正常类； 计算在步骤3）中分类的缺陷组C1和正常组C2各自在进行重新分类后的分类准确率p1T、p2T，同时将缺陷组C1和正常组C2作为整体计算在进行重新分类后的总分类准确率pT； 计算阈值表中的每个待选阈值所对应的三个分类准确率p1T、p2T和pT等三个值之间的方差，选取方差最小时对应的待选阈值作为最优分类阈值T； 所述步骤7）中，若待测瓜果的视密度指数小于等于最优分类阈值T，则有缺陷；若待测瓜果的视密度指数大于最优分类阈值T，则无缺陷。

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