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公开(公告)号：CN118587288B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411066895.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶芽叶采摘点定位方法及装置，通过所采集的非结构化茶园环境下的茶芽叶图像数据，构建目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型，随后利用目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型确定待测茶芽叶图像数据对应的小视场下茶芽叶视觉识别结果，并基于该结果确定对应的茶芽叶三维空间坐标，以确定采摘点及其采摘点三维坐标。
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公开(公告)号：CN118096891A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410494605.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种基于采摘机器人的茶芽叶位姿估计方法和系统，包括构建图像数据集，采用BAM注意力机制和softNMS方法优化Yolov8网络，得到分割模型，使用分割模型从图像背景中分割出茶芽叶。根据深度图像构建茶芽叶的点云数据，对点云数据进行预处理，得到预处理后点云。采用随机采样一致性方法确定预处理后点云的主方向，基于主方向构建茶芽叶采摘模型，根据茶芽叶采摘模型估计茶芽叶位姿。获取茶芽叶掩膜的深度信息，并结合点云数据处理来实现对茶芽叶进行高精度估计，为采摘机器人提供了精确的定位和导航能力，有助于提高茶叶采摘的自动化水平和效率。分割模型可以从复杂的背景中提取茶芽叶的语义特征，实现在非结构化的茶园环境中准确分割茶芽叶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120046506A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510345199.X
申请日：2025-03-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F17/11 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及荔枝解冻领域，具体提供了一种面向高效荔枝解冻的温度预测模型的建模方法，具体包括如下步骤：步骤一、选取冷冻荔枝作为样品；步骤二、将所有荔枝同一时刻置于相同解冻环境中，并记录每个荔枝不同时刻的温度数据；步骤三、构建基于激光加热的热传导方程并通过对热传导方程进行优化获取各向异性荔枝的导热率，根据实测的温度数据以及热传到方程预测的温度数据对热传导方程进行迭代优化，得到导热率；步骤四、根据所述导热率得到所述温度预测模型；步骤五、对温度预测模型进行优化。本发明所构建的模型能够更加准确的预测荔枝内部解冻过程中的温度。
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公开(公告)号：CN119715792A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411836938.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 华南农业大学 , 广州蓓而泰生物科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超声波技术的无损检测果蔬冻结程度的方法及系统，涉及农产品无损检测技术领域，包括以下步骤：S1：基于果蔬特性，设置声波参数测试仪的参数；S2：使用声波参数测试仪和温度传感器对果蔬的冻结程度进行检测，获取超声波测试结果以及果蔬冻结过程中的中心温度；S3：根据超声波测试结果提取特征声学指标，结合中心温度，建立拟合方程；S4：基于拟合方程，验证超声波无损检测果蔬冻结程度的准确性。本发明具有快速、准确、可穿透、非破坏性的特点，适用于果蔬冷冻加工过程中的温度在线监测，从而更好地实现产品质量的控制。
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公开(公告)号：CN118266327A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410519336.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种7自由度混联茶叶负压精准采摘机器人，包括：行走机构；茶叶负压收集机构，设置在行走机构上，并与末端执行器连接以收集茶叶；delta并联机械臂，delta并联机械臂的基准定平台固定在行走机构上；四轴串联机械臂，与delta并联机械臂的基准动平台连接；末端执行器，与四轴串联机械臂连接；控制单元，用于控制行走机构、茶叶负压收集机构、delta并联机械臂和四轴串联机械臂运行；其中，多个四轴串联机械臂均与delta并联机械臂的基准动平台连接，多个四轴串联机械臂在delta并联机械臂的基准动平台上间隔分布。本发明的7自由度混联茶叶负压精准采摘机器人实现自动化采摘茶叶，提高采摘效率、降低精准采摘成本，属于摘茶叶设备技术领域。
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公开(公告)号：CN118587288A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411066895.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶芽叶采摘点定位方法及装置，通过所采集的非结构化茶园环境下的茶芽叶图像数据，构建目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型，随后利用目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型确定待测茶芽叶图像数据对应的小视场下茶芽叶视觉识别结果，并基于该结果确定对应的茶芽叶三维空间坐标，以确定采摘点及其采摘点三维坐标。
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公开(公告)号：CN118096891B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410494605.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种基于采摘机器人的茶芽叶位姿估计方法和系统，包括构建图像数据集，采用BAM注意力机制和softNMS方法优化Yolov8网络，得到分割模型，使用分割模型从图像背景中分割出茶芽叶。根据深度图像构建茶芽叶的点云数据，对点云数据进行预处理，得到预处理后点云。采用随机采样一致性方法确定预处理后点云的主方向，基于主方向构建茶芽叶采摘模型，根据茶芽叶采摘模型估计茶芽叶位姿。获取茶芽叶掩膜的深度信息，并结合点云数据处理来实现对茶芽叶进行高精度估计，为采摘机器人提供了精确的定位和导航能力，有助于提高茶叶采摘的自动化水平和效率。分割模型可以从复杂的背景中提取茶芽叶的语义特征，实现在非结构化的茶园环境中准确分割茶芽叶。
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