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公开(公告)号：CN118216588A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410644558.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 云南农业大学 , 云南臻字号茶业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种普洱茶生产工艺，包括以下步骤：初潮，对晒青毛茶进行初潮，获得初潮后的晒青毛茶；振动分筛，对初潮后的晒青毛茶进行振动分筛；第一次潮水，潮水装置用于晒青毛茶进行潮水；第一次发酵；第一次解块，将发酵框送至解块机解块，获得第一次解块后的晒青毛茶；第一次补水，将解块后的晒青毛茶输送到潮水装置进行第一次补水；第二次发酵；第二次解块；第二次补水；第三次发酵；第三次解块，第三次解块与第一次解块相同；第三次补水；第四次发酵；第四次解块，第四次解块与第一次解块相同；第四次补水，第四次补水与第一次补水相同；第五次发酵；发酵结束；出堆；最终解块；匀堆，最终得到高质量的普洱茶。
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公开(公告)号：CN118216588B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410644558.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 云南农业大学 , 云南臻字号茶业有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种普洱茶生产工艺，包括以下步骤：初潮，对晒青毛茶进行初潮，获得初潮后的晒青毛茶；振动分筛，对初潮后的晒青毛茶进行振动分筛；第一次潮水，潮水装置用于晒青毛茶进行潮水；第一次发酵；第一次解块，将发酵框送至解块机解块，获得第一次解块后的晒青毛茶；第一次补水，将解块后的晒青毛茶输送到潮水装置进行第一次补水；第二次发酵；第二次解块；第二次补水；第三次发酵；第三次解块，第三次解块与第一次解块相同；第三次补水；第四次发酵；第四次解块，第四次解块与第一次解块相同；第四次补水，第四次补水与第一次补水相同；第五次发酵；发酵结束；出堆；最终解块；匀堆，最终得到高质量的普洱茶。
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公开(公告)号：CN119904740A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411722831.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请是关于一种茶叶病虫害识别方法，包括：获取茶叶图像；将茶叶图像输入预训练模型中，获取预训练模型输出的预测结果；确定预测结果的预测框与真实框的IoU值和权重值，根据IoU值和权重值得到加权IoU值，选取加权IoU值最高的预测框作为目标预测框；输出目标预测框对应的病害类型和识别概率。本申请采用轻量化卷积技术显著降低了计算复杂度和参数数量，增强了在资源受限环境中的应用性能。引入注意力机制，使模型能够更有效地捕捉关键特征，提高了对细微病虫害的识别能力。采用Wise‑IoU损失函数优化目标检测的精度，在定位和识别茶叶病虫害方面表现优异，模型展现出较强的鲁棒性与适应性，为茶叶智能化管理与病虫害防治提供了有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN119610280B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510162986.0
申请日：2025-02-14
Applicant: 云南农业大学 , 云南中茶茶业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种解块匀堆装置，包括解块装置和匀堆装置，解块装置包括，外箱体，外箱体内设有外箱体容腔；解块固定框，解块固定框固定在外箱体容腔内，解块固定框上设有解块固定槽，解块固定槽内固定有解块固定刀片，解块固定刀片上设有解块固定刀刃；解块驱动轴，解块驱动轴转动连接在外箱体上，解块驱动轴上安装有矩形管；解块刀片组包括解块第一刀片、解块第二刀片、解块第三刀片和解块第四刀片，解块第一刀片、解块第二刀片、解块第三刀片和解块第四刀片依次固定在矩形管；驱动电机，驱动电机用于带动解块驱动轴转动；匀堆装置设置在外箱体容腔内，匀堆装置设置在解块装置的下方。本发明能够实现自动解块匀堆，解块匀堆效果好。
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公开(公告)号：CN119735022A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510245896.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 云南农业大学 , 云南中茶茶业有限公司
IPC: B65G65/23 , B65G47/248
Abstract: 本发明公开了一种发酵框翻转装置及发酵框翻转方法，包括：翻转底座；翻转上座，翻转上座与翻转底座转动连接，翻转上座上设有框放置槽，发酵框放置在框放置槽内，翻转上座上设有翻转出料口，发酵框的开口与翻转出料口相对，翻转上座包括水平状态和翻转状态，水平状态时，翻转出料口开口朝上，翻转状态时，发酵框内普洱茶块从翻转出料口倒出；翻转驱动装置，翻转驱动装置用于带动翻转上座转动。当发酵框内的普洱茶块需要倒出时，先将发酵框放置在翻转上座上的框放置槽上，然后翻转驱动装置带动翻转上座第一转动，使翻转上座转动，从而使发酵框内普洱茶块能够从翻转出料口倒出，无需人工翻转发酵框将普洱茶块倒出，十分的省力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119610280A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162986.0
申请日：2025-02-14
Applicant: 云南农业大学 , 云南中茶茶业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种解块匀堆装置，包括解块装置和匀堆装置，解块装置包括，外箱体，外箱体内设有外箱体容腔；解块固定框，解块固定框固定在外箱体容腔内，解块固定框上设有解块固定槽，解块固定槽内固定有解块固定刀片，解块固定刀片上设有解块固定刀刃；解块驱动轴，解块驱动轴转动连接在外箱体上，解块驱动轴上安装有矩形管；解块刀片组包括解块第一刀片、解块第二刀片、解块第三刀片和解块第四刀片，解块第一刀片、解块第二刀片、解块第三刀片和解块第四刀片依次固定在矩形管；驱动电机，驱动电机用于带动解块驱动轴转动；匀堆装置设置在外箱体容腔内，匀堆装置设置在解块装置的下方。本发明能够实现自动解块匀堆，解块匀堆效果好。
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公开(公告)号：CN119204726A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233618.2
申请日：2024-09-04
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了茶园管理技术领域的一种基于气候环境监测数据的茶园干旱预测方法，包括：步骤S1、获取茶园的历史气候环境监测数据并计算监测指标；步骤S2、对各监测指标进行差异性分析、COX单因素回归分析，获取与茶园干旱相关的监测指标作为建模因子；步骤S3、对各建模因子进行筛选；步骤S4、对各建模因子进行COX多因素回归分析以构建列线图模型；步骤S5、对列线图模型优化得到茶园干旱预测模型；步骤S6、通过ROC曲线、校准曲线对茶园干旱预测模型进行验证；步骤S7、基于Shiny、DynNOM搭建调用茶园干旱预测模型的用户界面；步骤S8、通过用户界面调用茶园干旱预测模型进行茶园干旱预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶园干旱短期预测的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN117595772A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311565062.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种采茶机器人太阳能装置，包括：主体大架，主体大架连接在采茶机器人主体上；太阳能主板，太阳能主板固定在所述主体大架的上侧；前扩展机构，前扩展机构包括前扩展推动装置和前扩展太阳能板，所述前扩展推动装置固定在所述主体大架的下侧，所述前扩展太阳能板连接在前扩展推动装置上，所述前扩展推动装置可带动所述前扩展太阳能板移动到太阳能主板的下侧或完全移动出所述太阳能主板的外侧。当需要给采茶机器人内的电池充电时，前扩展推动装置带动前扩展太阳能板往外移动，使前扩展太阳能板移出太阳能主板的外侧，增加太阳能接收的范围，增加充电效率。
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公开(公告)号：CN119723291A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411888338.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了茶叶检测技术领域的一种基于YOLOv8的茶树鲜叶识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S1、获取大量茶树鲜叶的历史图像，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YOLOv8网络创建一茶树鲜叶识别模型，设定所述茶树鲜叶识别模型的损失函数为I nner‑S 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树鲜叶识别模型进行训练、验证和测试；步骤S4、对测试通过的所述茶树鲜叶识别模型进行部署，利用部署的所述茶树鲜叶识别模型进行茶树鲜叶识别。本发明的优点在于：极大的提升了茶树鲜叶的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118864795B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410804798.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06F17/00 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q10/109 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种结合茶叶图像和环境数据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构建数据集；步骤S2、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S3、通过数据集对采摘时间预测模型进行训练，训练过程中不断对超参数进行优化；步骤S4、基于F1分值、AUC、均方误差、均方根误差、平均绝对误差评估采摘时间预测模型的性能；步骤S5、通过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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