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公开(公告)号：CN119632112A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510162987.5
申请日：2025-02-14
Applicant: 云南农业大学 , 云南中茶茶业有限公司
IPC: A23F3/06
Abstract: 本发明公开了一种普洱茶匀堆装置，包括，外箱体，外箱体内设有外箱体容腔，外箱体容腔上设有进料口和出料口；匀堆主支架，匀堆主支架固定在外箱体容腔内，匀堆主支架内设有匀堆主安装腔体；匀堆转动支架，匀堆转动支架与匀堆主支架转动连接，匀堆转动支架内设有匀堆转动安装腔体，匀堆转动安装腔体的下侧固定有匀堆转动固定架；若干匀堆转动轴，若干匀堆转动轴转动连接在匀堆转动固定架上，匀堆转动轴上固定有搅拌叶；匀堆第一驱动装置和匀堆第二驱动装置。搅拌叶相对匀堆主支架圆周运动的同时相对匀堆转动固定架转动，即可实现“动作一”+“动作二”复合运动，茶叶损伤小。
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公开(公告)号：CN118658042A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410799020.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/109 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据以构建数据集；步骤S2、将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S4、通过训练集对采摘时间预测模型进行训练，通过测试集对训练后的采摘时间预测模型进行测试，通过验证集对测试后的采摘时间预测模型进行验证；步骤S5、通过验证后的采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN118058369A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410487319.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明涉及调味茶生产领域，具体涉及一种滇黄精调味茶的生产方法。本发明一种滇黄精调味茶的生产方法，包括滇黄精的生产工艺和调味茶的加工工艺，滇黄精的生产工艺包括如下步骤：在浸提罐中放入九蒸九制滇黄精，滇黄精提取液中仍含有滇黄精碎末和其他悬浮杂质，须经过分离纯化处理；对过滤液进行浓缩；在真空干燥设备内利用履带盘输送浓缩液进行干燥，干燥后变成滇黄精膏，滇黄精膏粉碎后变成滇黄精速溶粉；所述调味茶的加工工艺包括如下步骤：（1）选取茶叶；（2）萎凋；（3）揉捻；（4）发酵；（5）做形；（6）毛火干燥；（7）摊凉；（8）足火干燥；（9）精制。
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公开(公告)号：CN117576036A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311547957.3
申请日：2023-11-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请是关于一种茶叶分级识别的方法。该茶叶分级识别的方法包括：从茶叶基地采集茶叶样本作为数据集，对所述茶叶样本进行预处理，得到训练集、验证集、测试集；在改进后的YOLOv7网络模型中添加基于双层路由的动态稀疏注意力机制，得到目标YOLOv7‑BW网络模型；使用训练集通过五折交叉验证对YOLOv7‑BW网络模型进行训练，评估和筛选出目标模型，使用测试集进行测试，获取模型性能参数。本申请提供的方案，能够通过改进后的YOLOv7‑BW网络模型对茶叶进行分级识别，通过损失函数改进和网络结构替换有效的降低YOLOv7‑BW网络模型的延迟、减少浮点运算的数量、提升浮点运算效率，加速收敛，提高回归精度，通过添加基于双层路由的动态稀疏注意力机制实现更加灵活的计算分配和内容感知。
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公开(公告)号：CN100512658C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710065786.5
申请日：2007-04-06
Applicant: 云南农业大学
IPC: A23F3/10
Abstract: 本发明涉及一种绿色木霉真菌及其在普洱茶生产中的应用，属生物技术领域。本发明的绿色木霉真菌，由生产菌株和辅料经传统的初筛、复筛、天然培养基培养、及木霉纯化培养工序后得到，生产菌株为绿色木霉(Trichoderma viride)PTri050102，保藏在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏单位地址：北京市海淀区中关村北一条13号，保藏日期：2007年3月1日，保藏号：CGMCC No.1962。该绿色木霉真菌有提高普洱茶品质的作用，可应用于普洱茶的生产工艺中。本发明的优点在于：将绿色木霉真菌按重量比为0.1-0.8%的比例用于普洱茶的大生产过程中，其普洱茶中的茶多酚及茶褐素可控制在适当的比例达到提高品质的作用，并缩短了加工时间，对普洱茶品质的稳定和提高发挥重要作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101054556A
公开(公告)日：2007-10-17
申请号：CN200710065787.X
申请日：2007-04-06
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种少根根霉真菌及其在普洱茶生产中的应用，属生物技术领域。本发明的少根根霉，由生产菌株和辅料经传统的初筛、复筛、天然培养基培养、及根霉纯化培养工序后得到，生产菌株为少根根霉(Rhizopus arrhizus)Prhi501，保藏在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏单位地址：北京市海淀区中关村北一条13号，保藏日期：2007年3月1日，保藏号：CGMCC No.1963。该少根根霉真菌有提高普洱茶品质的作用，可应用于普洱茶的生产工艺中。本发明的优点在于：将少根根霉真菌按重量比为0.1－0.8％的比例用于普洱茶的大生产过程中，其普洱茶中的茶多酚及茶褐素可控制在适当的比例达到提高品质的作用，并缩短了加工时间，对普洱茶品质的稳定和提高发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN101028023A
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200710065786.5
申请日：2007-04-06
Applicant: 云南农业大学
IPC: A23F3/10
Abstract: 本发明涉及一种绿色木霉真菌及其在普洱茶生产中的应用，属生物技术领域。本发明的绿色木霉真菌，由生产菌株和辅料经传统的初筛、复筛、天然培养基培养、及木霉纯化培养工序后得到，生产菌株为绿色木霉(Trichoderma viride)PTri050102，保藏在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏单位地址：北京市海淀区中关村北一条13号，保藏日期：2007年3月1日，保藏号：CGMCC No.1962。该绿色木霉真菌有提高普洱茶品质的作用，可应用于普洱茶的生产工艺中。本发明的优点在于：将绿色木霉真菌按重量比为0.1－0.8％的比例用于普洱茶的大生产过程中，其普洱茶中的茶多酚及茶褐素可控制在适当的比例达到提高品质的作用，并缩短了加工时间，对普洱茶品质的稳定和提高发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN119723292A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411888343.6
申请日：2024-12-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了茶苗种植管理技术领域的一种结合叶绿素荧光成像的茶苗干旱检测方法及系统，方法包括：步骤S1、获取大量茶苗在不同干旱等级下的叶绿素荧光历史图像，对各所述历史图像进行包括数据标注和数据扩充的预处理后构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一茶苗干旱检测模型，设定所述茶苗干旱检测模型的损失函数为MPD I oU函数；步骤S3、基于预设比例将所述数据集划分为训练集、验证集以及测试集，通过所述训练集、验证集以及测试集分别对茶苗干旱检测模型进行训练、验证和测试；步骤S4、对测试通过的所述茶苗干旱检测模型进行部署，利用部署的所述茶苗干旱检测模型进行茶苗干旱检测。本发明的优点在于：极大的提升了茶苗干旱检测的精度。
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公开(公告)号：CN119637484A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411888335.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种发酵框机械手，包括,支撑框架，支撑框架上固定有支撑架，支撑架将支撑框架支撑在地面上；X轴移动装置、Y轴移动装置和Z轴移动装置，Z轴移动装置安装在Y轴移动装置上；抓取装置，抓取装置包括，抓取上板；抓取中板，抓取中板固定在抓取上板的下方；抓取转轴，抓取转轴转动连接在抓取中板上，抓取转轴固定有抓取上齿轮和抓取下齿轮；抓取中板上的抓取横推液压缸的输出端固定有抓取上驱动齿条，抓取上驱动齿条与抓取上齿轮啮合，抓取中板的下方的两个抓取导轨上均安装有抓取滑块，两个抓取滑块上均固定有抓取下驱动齿条，抓取下驱动齿条与抓取下齿轮啮合，每个抓取滑块上还固定有抓取爪。机械手能够实现发酵框的移动。
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公开(公告)号：CN118658043A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410799021.8
申请日：2024-06-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/109 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种基于深度学习的茶叶采摘时间预测方法，包括如下步骤：步骤S1、采集大量的茶叶图像，对各所述茶叶图像进行标注以及图像扩充的预处理后构建数据集；步骤S2、将所述数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定所述采摘时间预测模型的损失函数；步骤S4、通过所述训练集对采摘时间预测模型进行训练，通过所述测试集对训练后的采摘时间预测模型进行测试，通过所述验证集对测试后的采摘时间预测模型进行验证；步骤S5、通过验证后的所述采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
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