CN105698693B - 一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 - Google Patents
一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105698693B CN105698693B CN201610180628.3A CN201610180628A CN105698693B CN 105698693 B CN105698693 B CN 105698693B CN 201610180628 A CN201610180628 A CN 201610180628A CN 105698693 B CN105698693 B CN 105698693B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- egg
- gas chamber
- image
- point
- infrared laser
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- CWYNVVGOOAEACU-UHFFFAOYSA-N Fe2+ Chemical compound [Fe+2] CWYNVVGOOAEACU-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 18
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims abstract description 18
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 claims description 2
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 abstract description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 102000002322 Egg Proteins Human genes 0.000 description 2
- 108010000912 Egg Proteins Proteins 0.000 description 2
- 210000003278 egg shell Anatomy 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 230000000050 nutritive effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/08—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring diameters
- G01B11/12—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring diameters internal diameters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法，属于计算机视觉无损检测领域。该方法提供了一种由红外激光器、黑色金属管、蛋托、近红外摄像头和暗箱组成的鸡蛋气室图像采集装置及相应气室图像采集方法，还提供了包含图像中值滤波、64阶灰度直方图提取、自动双峰法阈值分割、去除所有非最大面积的连通区域、计算气室二值图像面积的图像处理方法和计算鸡蛋气室直径的方法。该方法可以快速准确地测量鸡蛋的气室直径，为基于气室特征的鸡蛋新鲜度检测研究奠定了基础。
Description
技术领域：
本发明属于计算机视觉无损检测领域，特别涉及一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法。
背景技术：
鸡蛋营养丰富、价格低廉，深受广大消费者的欢迎。随着贮藏时间的增长，鸡蛋新鲜度、营养价值和食用安全性都会逐渐降低。鸡蛋气室是鸡蛋排除母鸡体外后，其内容物由于温度降低收缩而在鸡蛋大头形成的中空区域。随着鸡蛋贮藏时间增长和新鲜度的下降，蛋内原有水分通过蛋壳气孔蒸发，部分内容物被微生物分解为CO2和水分通过气孔溢出，导致内容物进一步收缩，气室逐渐变大。气室大小是鸡蛋新鲜度无损检测中的重要参数，很多鸡蛋新鲜度无损检测的方法都采用气室大小作为主要评价指标。
气室高度是鸡蛋气室大小的评价目前常用指标，然而气室在鸡蛋大头端分布的不均匀性导致在不同的方向所观察到的气室高度差别较大，且气室高度测量易受相机拍摄角度的影响，测量的气室高度不能真实反应鸡蛋的气室大小。从鸡蛋大头端观察气室时，气室近似为圆形，相对而言，用气室的直径评价鸡蛋气室大小所受影响因素较小，更能客观地反应鸡蛋气室的大小，从而更准确地评价鸡蛋新鲜度。在气室被光源照亮的情况下，可以用笔描出鸡蛋气室的形状，再用游标卡尺测量其直径，但是由于鸡蛋个体差异较大，蛋壳透光性各不相同，实现鸡蛋气室直径自动检测较为困难，相应方法也未见报道。
因此，建立能够自动无损检测鸡蛋气室的方法是目前本领域科研工作者需要解决的技术问题。
发明内容：
本发明的目的是提供一种测量鸡蛋气室直径方法，该方法可以测量鸡蛋的气室直径。
为解决上述问题，本发明提供了一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法，测量步骤为先用近红外激光图像系统按照气室图像采集方法获取图像，再经过图像处理方法得到气室二值图像面积，最后利用模型计算方法得到鸡蛋气室直径，其特征在于：
1)近红外激光图像系统，包含50mW 980nm圆形光斑近红外激光器(1)、黑色金属管(2)、蛋托(4)、近红外摄像头(5)和暗箱(6)，其中，近红外激光器(1)与竖直方向夹角为30°；黑色金属管内径4mm，外径6mm连接在近红外激光器(1)的出光孔上，并平行于近红外激光器(1)，使激光器射出的激光可以穿过黑色金属管(2)，黑色金属管(2)末端为水平切口，切口周围粘贴一层环状黑绒布以防漏光；蛋托(4)位于黑色金属管水平切口下方5cm处，且可上下运动各5mm，以适应不同大小的鸡蛋(3)；近红外摄像头(5)感光范围为800到1000nm，130万像素黑白近红外摄像头，焦距为20cm，位于鸡蛋(3)的正上方20cm处；暗箱(6)为不透光箱体，罩在装置外部，为图像采集提供暗环境，并为各部件提供支撑；
2)气室图像采集方法为：将鸡蛋(3)大头向上放置于蛋托(4)上，上下移动蛋托(4)，使鸡蛋(3)大头端中心紧贴黑色金属管(2)的末端，然后打开近红外激光器(1)，近红外激光器(1)发出一束波长为980nm红外光线穿过黑色金属管(2)照在鸡蛋(3)大头端中心，再用近红外摄像头(5)采集图像，即可得到清晰的鸡蛋气室图像；
3)图像处理方法为：先对图像进行5×5中值滤波去噪，然后提取图像256阶原始灰度直方图，并将原直方图中每4阶分为一组，取像素点个数的平均值为该阶的像素值，获得图像的64阶灰度直方图，然后从64阶灰度直方图第一点开始向后遍历，若后点对应的像素点个数大于当前点时，前点为一个峰的起点，再从该点的下一个点开始向后遍历，若后点对应像素点个数大于当前点，则当前点为峰的结束点，后点为下一个峰的起点，按照该方法循环向后遍历，直到直方图末端，得到所有峰的起点和结束点，然后遍历找出各峰的峰顶对应的阶数及其像素值，再将所有峰编号，并按各峰峰顶的像素值对各峰排序，求出第二和第三个峰的峰顶对应的阶数a和b，然后从图像原始256阶灰度直方图中遍历灰度值在(a+1)×4和(b-1)×4之间区域，找出像素点个数最小的灰度值作为分割阈值，并用该阈值对原始气室图像阈值分割，得到含噪点的气室的二值图像，然后对气室二值图像中每个连通域进行标记，并计算出各连通域面积，找出最大的连通域面积，再去除小于该面积的所有连通域，得到气室的二值图像，并求其面积S；
4)模型计算方法为：模型计算公式为：其中S为鸡蛋气室二值图像的面积，d为鸡蛋气室直径。
附图说明：
图1：鸡蛋气室图像采集装置
图2：鸡蛋原始气室图像
图3：256阶灰度直方图
图4：64阶灰度直方图
图5：气室二值图像
具体实施方式：
本发明的目的是提供一种测量鸡蛋气室直径方法，该方法可以测量鸡蛋的气室直径，获得更客观的描述气室大小的参数。
为了使本技术领域人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
在一种具体实施例中，测量鸡蛋的气室直径。首先将鸡蛋(3)大头向上放置于近红外激光图像系统的蛋托(4)上，上下移动蛋托(4)，使鸡蛋(3)大头端中心紧贴黑色金属管(2)的末端，然后打开近红外激光器(1)，近红外激光器(1)发出一束波长为980nm红外光线穿过黑色金属管(2)照在鸡蛋(3)大头端中心，再用近红外摄像头采集图片得到原始鸡蛋气室图像。然后对鸡蛋气室图像进行5×5中值滤波，并提取图像256阶原始灰度直方图。将原始直方图中每4阶分为一组，并取像素点个数的平均值为该阶的像素值，即可得图像的64阶灰度直方图，然后从该直方图第一点开始向后遍历，若后点对应的像素点个数大于当前点时，前点为一个峰的起点，再从该点的下一个点开始向后遍历，若后点对应像素点个数大于当前点，则当前点为峰的结束点，后点为下一个峰的起点，再继续遍历，直到直方图末端，得到所有峰的起点和结束点，然后遍历找出各峰的峰顶对应的阶数及其像素值，再将所有峰编号，并按各峰峰顶的像素值对各峰排序，求出第二和第三个峰的峰顶对应的阶数a和b，然后从图像原始256阶灰度直方图中遍历灰度值在(a+1)×4和(b-1)×4之间区域，找出像素点个数最小的灰度值作为分割阈值，再用该阈值对原始气室图像阈值分割，得到含噪点的气室的二值图像，然后对图像中每个连通域进行标记，计算出各连通域面积，并找出最大的连通域面积，再去除小于该面积的所有连通域，得到气室的二值图像，并计算出气室二值图像的面积S，带入模型计算式中求出鸡蛋的气室直径d。
实施例
鸡蛋气室直径的提取：首先将待测鸡蛋(3)大头向上放置于近红外激光图像系统的蛋托(4)上，上下移动蛋托(4)，使鸡蛋(3)大头端中心紧贴黑色金属管(2)的末端，然后打开近红外激光器(1)，近红外激光器(1)发出一束波长为980nm红外光线穿过黑色金属管(2)照在鸡蛋(3)大头端中心，再用近红外摄像头采集图片得到原始鸡蛋气室图像，如图2所示。
然后对鸡蛋气室图像进行5×5中值滤波，并提取图像256阶原始灰度直方图，如图3所示。将原始直方图中每4阶分为一组，并取像素点个数的平均值为该阶的像素值，获得图像的64阶灰度直方图，如图4所示。
然后从该直方图第一点开始向后遍历，若后点对应的像素点个数大于当前点时，前点为一个峰的起点，再从该点的下一个点开始向后遍历，若后点对应像素点个数大于当前点，则当前点为峰的结束点，后点为下一个峰的起点，再继续遍历，直到直方图末端，得到所有峰的起点和结束点，然后遍历找出各峰的峰顶对应的阶数及其像素值，再将所有峰编号，并按各峰峰顶的像素值对各峰排序，求出第二和第三个峰的峰顶对应的阶数为7和15，然后从图像原始256阶灰度直方图中遍历灰度值在32和56之间区域，找出当灰度值为39时，对应像素点个数最小，即得出最佳分割阈值为39。
再用最佳阈值51对原始气室图像阈值分割，得到带噪点的鸡蛋气室图像，然后对图像中每个连通域进行标记，计算出各连通域面积，并找出最大的连通域面积，再去除小于该面积的所有连通域，得到气室的二值图像，如图5所示，并计算得出气室二值图像面积为27319像素。
最后将气室二值图像面积带入模型计算式求出气室直径d为25.7mm，与游标卡尺实测值26.3mm相比误差只有2.3％。
Claims (1)
1.一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法，其测量步骤为先用近红外激光图像系统按照气室图像采集方法获取图像，再经过图像处理方法得到气室二值图像面积，最后利用模型计算方法得到鸡蛋气室直径，其特征在于：
1)近红外激光图像系统，包含50mW 980nm圆形光斑近红外激光器(1)、黑色金属管(2)、蛋托(4)、近红外摄像头(5)和暗箱(6)，其中，近红外激光器(1)与竖直方向夹角为30°；黑色金属管内径4mm，外径6mm连接在近红外激光器(1)的出光孔上，并平行于近红外激光器(1)，使激光器射出的激光可以穿过黑色金属管(2)，黑色金属管(2)末端为水平切口，切口周围粘贴一层环状黑绒布以防漏光；蛋托(4)位于黑色金属管水平切口下方5cm处，且可上下运动各5mm，以适应不同大小的鸡蛋(3)；近红外摄像头(5)感光范围为800到1000nm，130万像素黑白近红外摄像头，焦距为20cm，位于鸡蛋(3)的正上方20cm处；暗箱(6)为不透光箱体，罩在装置外部，为图像采集提供暗环境，并为各部件提供支撑；
2)气室图像采集方法为：将鸡蛋(3)大头向上放置于蛋托(4)上，上下移动蛋托(4)，使鸡蛋(3)大头端中心紧贴黑色金属管(2)的末端，然后打开近红外激光器(1)，近红外激光器(1)发出一束波长为980nm红外光线穿过黑色金属管(2)照在鸡蛋(3)大头端中心，再用近红外摄像头(5)采集图像，即可得到清晰的鸡蛋气室图像；
3)图像处理方法为：先对图像进行5×5中值滤波去噪，然后提取图像256阶原始灰度直方图，并将原直方图中每4阶分为一组，共分为64组，取每组像素点个数的平均值，再用获得的各组的平均像素点个数值绘制图像的64阶灰度直方图，然后从64阶灰度直方图第一点开始向后遍历，若后点对应的像素点个数大于当前点时，前点为一个峰的起点，再从该点的下一个点开始向后遍历，若后点对应像素点个数大于当前点，则当前点为峰的结束点，后点为下一个峰的起点，按照该方法循环向后遍历，直到直方图末端，得到所有峰的起点和结束点，然后遍历找出各峰的峰顶对应的阶数及其像素值，再将所有峰编号，并按各峰峰顶的像素值对各峰排序，求出第二和第三个峰的峰顶对应的阶数a和b，然后从图像原始256阶灰度直方图中遍历灰度值在(a+1)×4和(b-1)×4之间区域，找出像素点个数最小的灰度值作为分割阈值，并用该阈值对原始气室图像阈值分割，得到含噪点的气室的二值图像，然后对气室二值图像中每个连通域进行标记，并计算出各连通域面积，找出最大的连通域面积，再去除小于该面积的所有连通域，得到气室的二值图像，并求其面积S；
4)模型计算方法为：模型计算公式为：其中S为鸡蛋气室二值图像的面积，d为鸡蛋气室直径。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610180628.3A CN105698693B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610180628.3A CN105698693B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105698693A CN105698693A (zh) | 2016-06-22 |
| CN105698693B true CN105698693B (zh) | 2018-04-17 |
Family
ID=56232916
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610180628.3A Active CN105698693B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105698693B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111014969B (zh) * | 2019-12-29 | 2022-03-25 | 上海赛摩电气有限公司 | 自动化鸡蛋破壁专机 |
| CN111037102B (zh) * | 2019-12-29 | 2021-10-29 | 上海赛摩电气有限公司 | 自动化鸡蛋去壳方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101672839A (zh) * | 2009-09-25 | 2010-03-17 | 南京农业大学 | 一种基于计算机视觉的种蛋孵化品质检测装置和方法 |
| CN102147402A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-08-10 | 江苏大学 | 机器视觉技术快速检测鸡蛋新鲜度的方法 |
| CN102169092A (zh) * | 2011-01-11 | 2011-08-31 | 西安理工大学 | 一种基于光子辐射检测禽蛋新鲜度的方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001017020A (ja) * | 1999-07-09 | 2001-01-23 | Seiichi Kitamura | 卵の等級・鮮度判別装置 |
| JP4674685B2 (ja) * | 2004-08-02 | 2011-04-20 | 有限会社ハイ・サーブ | インピーダンスセンシングによる鶏卵鮮度検出方法および装置 |
-
2016
- 2016-03-24 CN CN201610180628.3A patent/CN105698693B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101672839A (zh) * | 2009-09-25 | 2010-03-17 | 南京农业大学 | 一种基于计算机视觉的种蛋孵化品质检测装置和方法 |
| CN102169092A (zh) * | 2011-01-11 | 2011-08-31 | 西安理工大学 | 一种基于光子辐射检测禽蛋新鲜度的方法 |
| CN102147402A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-08-10 | 江苏大学 | 机器视觉技术快速检测鸡蛋新鲜度的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 傅里叶变换近红外反射用于鸡蛋蛋品质的研究;候卓成等;《光谱学与光谱分析》;20090831;第29卷(第8期);第2063-2066页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105698693A (zh) | 2016-06-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107506798B (zh) | 一种基于图像识别的水位监测方法 | |
| CN104482860B (zh) | 鱼类形态参数自动测量装置和方法 | |
| CN108759973B (zh) | 一种水位测量方法 | |
| CN107705288B (zh) | 伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法 | |
| CN109325935B (zh) | 一种基于无人机图像的输电线路检测方法 | |
| CN104198497B (zh) | 一种基于视觉显著图和支持向量机的表面缺陷检测方法 | |
| CN103900972B (zh) | 基于多特征融合的肉类新鲜度高光谱图像可视化检测 | |
| JP5298969B2 (ja) | 粉塵の測定装置および発生源の推定方法 | |
| CN109507192A (zh) | 一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法 | |
| CN102654464A (zh) | 基于多特征模糊识别的铜带表面缺陷检测系统 | |
| CN103993548A (zh) | 基于多台相机立体拍摄的路面损坏裂缝检测系统及方法 | |
| CN103674968A (zh) | 材料外观腐蚀形貌特征机器视觉原值检测评价方法及装置 | |
| CN107631782B (zh) | 一种基于Harris角点检测的水位检测方法 | |
| CN109084350A (zh) | 一种具滤光功能视觉检测模块的油烟机及油烟浓度检测方法 | |
| CN107860322A (zh) | 一种液膜厚度测量装置及方法 | |
| CN105698693B (zh) | 一种基于近红外激光图像的鸡蛋气室直径测量方法 | |
| CN112561983A (zh) | 一种测算表面弱纹理且不规则堆料体积的装置及方法 | |
| CN105590316A (zh) | 面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法 | |
| CN112101365A (zh) | 基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统 | |
| CN104458764A (zh) | 基于大景深条带图像投影的弯曲粗糙表面缺陷鉴别方法 | |
| CN113392846A (zh) | 一种基于深度学习的水尺水位监测方法及系统 | |
| CN204202563U (zh) | 鱼类形态参数自动测量装置 | |
| CN110136196A (zh) | 一种桥梁裂缝宽度自动测量方法 | |
| CN106846324B (zh) | 一种基于Kinect的非规则物体高度测量方法 | |
| CN108180871A (zh) | 一种定量评价复合绝缘子表面粉化粗糙度的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230609 Address after: 750000 West of Jinshan Village, Hongguang Town, Helan County, Yinchuan, Ningxia (east foot of Helan) Patentee after: NINGXIA JIUSANLING ECOLOGICAL AGRICULTURE AND ANIMAL HUSBANDRY CO.,LTD. Address before: Nanjing City, Jiangsu Province, No. 1 210095 Weigang Patentee before: NANJING AGRICULTURAL University |