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公开(公告)号：CN113878000A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111196688.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: B21D7/06
Abstract: 本发明公开了一种山地果茶园便携液压弯管机，包括千斤顶、超高压电动泵、控制开关、固定卡槽环、固定柱体以及折弯凹型板；千斤顶一侧活动套接油管，油管另一端连接超高压电动泵；油管外壁固定连接控制线缆，通过控制线缆连接控制开关；千斤顶一端活动连接固定卡槽环、固定卡槽环另一端与固定柱体焊接，固定柱体另一端与折弯凹型板焊接。本发明克服现有弯管机较为笨重、携带不方便以及使用方式不灵活的问题。
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公开(公告)号：CN113409467A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110779231.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了路面不平度检测方法、装置、系统、介质和设备，首先获取搭载在移动平台上跟随移动平台移动的激光雷达采集到的道路点云数据；然后对点云数据分别进行去噪、配准和分割处理，得到道路路面的点云数据，得到道路路面的点云数据；从道路路面的点云数据中提取出路面高程信息；通过路面高程信息计算出路面功率谱密度，根据路面功率谱密度确定出路面不平度等级。适用于路面状况较差的非结构化路面不平度的检测，具有检测效率高以及稳定性好的优点，能够解决山地果茶园等非结构化道路路面不平度的检测空缺问题，提高现代农业机械的设计与研发水平，降低研发周期与研发成本，提高农业机械功率谱室内模拟试验准确度。
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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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公开(公告)号：CN117253050B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311541054.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应特征提取的茶芽叶检测方法，包括：基于茶芽叶图像搜索最大深度值，根据最大深度值修复茶芽叶图像的空洞。对茶芽叶图像进行自适应尺度特征提取，得到第一图像张量。对第一图像张量进行特征拼接，得到拼接张量；提取拼接张量的特征，得到多个预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，得到茶芽叶检测结果。自适应尺度特征提取可以根据茶芽叶图像中的茶芽叶的具体形态调整特征提取的尺度，增强了对形态特征的提取能力。提取拼接张量的特征，得到多个可以全面表示各种差异化的茶芽叶的预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，可以自适应检测不同视域下茶芽叶的数量和位置，具有较高的检测准确度。
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公开(公告)号：CN117078083A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311039255.4
申请日：2023-08-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F30/28 , F26B25/00 , A23F3/06 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/12 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种适用于茶叶干燥系统的多体系评估方法，包括以下步骤：建立茶叶干燥系统的双重体系评估模型，该双重体系评估模型包括技术经济评估体系模型和能量评估体系模型；根据茶叶干燥系统的相关参数求解上述技术经济评估体系模型和能量评估体系模型，获得技术经济评估指标和能量评估评估指标；基于技术经济评估指标判断茶叶干燥系统的可投资性；基于能量评估指标判断茶叶干燥系统的可持续性以及获取优化方向。本发明对茶叶干燥系统进行能量性能和经济性能，多体系地对茶叶干燥系统的性能进行评价与对比，为不断改进完善茶叶干燥系统的各项性能提供理论支撑，有助于对茶叶干燥系统进行优化，从而提高干燥系统的干燥效率、品质与经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357648A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111677040.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/17 , G06T17/20 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种挂车车轴轻量化方法，包括以下步骤：S1、挂车车轴参数化建模，对车轴实体内腔尺寸进行测量，并使用三维建模软件进行建模；S2、建立CAE有限元模型，将建好的参数化三维模型导入软件中构建车轴优化有限元模型；S3、建立多目标优化模型，采取数值优化法对车轴进行优化设计；S4、响应曲面构建；S5、多目标遗传算法求解，得到挂车车轴轻量化最优解。本发明方法不改变原先的车轴外观尺寸和外表的配合面的前提下，通过仿真分析，与试验分析实现了对挂车车轴的轻量化。
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公开(公告)号：CN113392471A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110735254.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备，获取汽车载荷数据，进行预处理后，根据动力源模式和道路工况进行分类；根据分类结果进行载荷数据特征参数计算，确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数，进一步确定各道路工况下减速器扭矩载荷样本，叠加后获得发动机和驱动电机对减速器的最优样本载荷；通过雨流计数法对减速器的最优样本载荷进行雨流计数统计获得雨流矩阵，外推后得到外推雨流矩阵，即对应汽车减速器的全寿命二维载荷谱，最后将二维载荷谱转化为一维载荷谱后，通过载荷谱编制方法，生成混合动力电动汽车减速器的载荷谱。本发明能够针对多变复杂工况下的混合动力电动汽车进行减速器载荷谱编制。
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公开(公告)号：CN118398117A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410314238.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶叶含水率及温度预测方法和工业茶叶烘干机，其中方法包括使用工业茶叶烘干机对茶叶进行干燥；建立茶叶干燥过程对应的物理模型；根据物理模型建立茶叶干燥分析模型，茶叶干燥分析模型包括热传导偏微分方程；获取初始条件和边界条件，基于初始条件和边界条件，采用迎风差分法求解热传导偏微分方程，得到茶叶温度预测值和茶叶含水率预测值；根据茶叶温度预测值分析茶叶温度的分布特征，根据茶叶含水率预测值分析茶叶含水率的分布特征。热传导偏微分方程通常没有解析解，因此采用迎风差分法计算热传导偏微分方程的数值解，具有较高的运算效率，且计算出的茶叶温度预测值和茶叶含水率预测值的准确度较高。
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公开(公告)号：CN118238150B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410660726.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: B25J9/16 , B25J9/08 , A01D46/30 , G06F30/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/60 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种茶叶采摘机械臂仿真方法和平台，包括构建图像数据集，从图像数据集中筛选出训练集。在YOLO_V8网络的主干网络中添加CBAM‑ECA注意力机制，得到改进后YOLO_V8网络。使用训练集训练改进后YOLO_V8网络，得到茶芽叶识别模型，使用茶芽叶识别模型识别目标茶芽叶的三维中心点坐标。根据需要替换图像数据集，基于图像数据集训练得到的茶芽叶识别模型可以识别不同类型的目标茶芽叶，具有较强的通用性。将上述茶叶采摘机械臂仿真方法存储在茶叶采摘机械臂仿真平台上，将茶叶采摘机械臂仿真平台搭载在采摘机器人上，基于上述茶叶采摘机械臂仿真方法控制采摘机器人采摘茶叶，可以提高采摘机器人采摘茶叶的效率和精准度，还可以降低采摘机器人的开发成本。
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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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