应用高光谱技术和机器视觉0.6秒可测出螃蟹公母好坏

螃蟹在线自动分级系统、评估婴儿疼痛程度的手机APP、视觉识别与智能抓取多型号航空铆钉……3日在江苏大学举办的首届江苏省研究生计算机视觉科研创新实践大赛决赛现场，来自东南大学、南京航空航天大学、南京邮电大学、江苏大学等高校的32组研究生代表队，以“计算机视觉”这一当前热门的人工智能领域为切入点，比拼创新精神和实践能力。

比赛现场，记者看到有个萌萌名字的团队，这是来自江苏大学食品学院的“蟹大大智能分选”团队。目前，螃蟹分级主要采用人工挑拣、称重的传统方法，效率低下、人工成本高，无法满足商品蟹季节的需求性和保鲜性。正是基于此，团队设计了一套螃蟹自动分级系统。

“这种系统综合应用了高光谱技术和机器视觉，只要把螃蟹放上输送带，短短0.6秒时间，就可以准确地检测螃蟹的重量、公母和内部品质”，队员石海军告诉记者。经过大量的实践验证和算法优化，螃蟹多指标分选准确率达到了95%以上，大大提高了螃蟹分级的成本和效率。目前，基于这一系统开发的两台设备，已经在阳澄湖大闸蟹分级中投入运行。

“宝宝有点疼，最好检查下”，打开手机APP上传一张婴儿的照片，就可以判断婴儿的状态是平静、哭闹、轻度疼痛还是重度疼痛。这是南京邮电大学疼痛100%团队的作品。队员孔凯霆介绍，由于新生儿不具有语言表达能力，疼痛评估一直是儿科学中的一个挑战性难题，团队把传统的机器学习和当下流行的深度学习融合起来，运用大数据和云计算建立了新生儿疼痛智能评估系统。不仅能够自动评估婴儿疼痛状态，更可为家长和医护人员提供辅助诊断。

“我们提供这样一个竞赛平台，是为了有效地激发研究生对计算机视觉领域问题的关注，也进一步培养研究生的发现解决问题能力和团队协作精神”，活动承办方、江苏大学计算机科学与通信工程学院院长王良民教授告诉记者，为了强调科研创新与实践，此次比赛在内容设计上涵盖了计算机视觉从思想到技术、从技术到应用系统的整个科研产生到落地的过程。