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公开(公告)号：CN119769306A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510117771.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冲击‑揉搓协同降损的玉米仿生组合式脱粒装置，该装置包括脱粒滚筒、顶盖、脱粒凹板和仿生脱粒元件。装置将玉米脱粒过程划分为柔性脱粒、刚柔渐变耦合脱粒和刚性脱粒三个刚柔耦合区段，通过脱粒滚筒表面不同材料和密度的仿生脱粒元件实现冲击离散、揉搓脱粒协同降损脱粒。脱粒元件沿滚筒轴向依次采用橡胶、树脂、45号钢，脱粒元件数量密度逐渐降低，以减小玉米籽粒受力，降低破碎率。其中，橡胶脱粒元件密度较大，降低脱粒损伤前提下保证前期脱净率。脱粒元件采用仿人手拇指‑鱼际肌变异弧形面结构，结合柔性冲击离散与揉搓脱粒协同仿生降损，替代传统刚性冲击，进一步减少对玉米的破坏，降低籽粒破碎率。本发明的装置能有效提高脱粒效率，同时降低玉米籽粒破碎率。
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公开(公告)号：CN119559393A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411625752.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种真实场景下的银杏叶用经济林冠层语义分割方法，该方法采用语义分割模型对低空无人机采集到的叶用银杏冠层正射影像进行处理，从复杂背景中区分出叶用银杏冠层。所述语义分割模型是Haar_UNet；Haar_UNet是对UNet分割网络的改进，改进方法是在保留UNet分割网络的编码和解码器的网络框架下：用哈尔小波下采样模块替换编码层的最大池化下采样层，将原始图像信息分解为低频子带与高频子带，利用高频信息能够无损还原的特点进行后续的特征提取与重构；在特征通道的升维与降维运算后嵌入SENet注意力机制模块；在每层编码器下采样前嵌入Multi grid空洞卷积模块。试验结果表明Haar_UNet模型具有较高的分割识别精度。
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公开(公告)号：CN118887164A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410899327.0
申请日：2024-07-05
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维视觉的胡萝卜开裂缺陷修整方法，利用深度相机获取胡萝卜开裂缺陷区域的RGB图像和深度图像，基于点云处理技术对获得的胡萝卜开裂区域点云进行开裂缺陷点云切片、开裂缺陷点云数据参数化、开裂缺陷点云非均匀有理样条曲线拟合、开裂区域修整进给速度规划和修整路径插补。实现了胡萝卜开裂缺陷区域自动获取、修整路径和进给速度自动规划，为机械臂进行胡萝卜开裂自动修整提供技术支撑，能够减少环境污染和资源浪费，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN120001547A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510223375.2
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于抽吸式清料的多种类小颗粒种子图像采集系统，包括摄像机、料盘和清料装置；料盘的出料口摄像机在料盘上方，料盘表面是水平的，镜头竖直朝向料盘表面；料盘连接振动装置；料盘的出料口连接清料装置。清料装置是抽吸式清料装置；清料装置包括吸头、清料通道、旋风分离器和涡轮风扇；料盘的出料口料盘表面的周围有物料阻挡结构，出料口开在物料阻挡结构上；吸头的前端连接于出料口；吸头的后端通过清料通道连接旋风分离器的进风口；旋风分离器的排风口连接涡轮风扇的吸风口；旋风分离器底部的出料口连接种子容器；清料通道的截面是圆形的，清料通道与旋风分离器的进风口之间通过圆形转矩形的转接头连接，转接头两端面之间平滑过渡。
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公开(公告)号：CN119924022A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510215590.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种滚刷式便携种絮分离装置，包括种絮分离仓、收集仓、离心风机和收集包；种絮分离仓的进风口连接吸嘴；种絮分离仓的种子出口连接收集仓的种子进口；种絮分离仓的出风口通过风管连接离心风机的吸气口；离心风机的吹气口连接三通阀的进风口，三通阀的两个出风口分别通过排絮管道连接收集包的进风口和通过循环管道连接种絮分离仓的循环口；种絮分离仓包括分离仓壳体以及和安装在分离仓壳体的腔体内的两个平行的刷滚；种絮分离仓的进风口和出风口分别开在分离仓壳体的前后两侧的中部位置，进风口和出风口的轴线都垂直于辊筒的轴线；在分离仓壳体的底面开有长方形的种子出口；收集仓可拆卸地连接于种絮分离仓的下方；刷滚是由辊筒外连接梳齿构成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119856611A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510220989.5
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种带絮小种子性状测量的前置预处理装置，包括供料模块、种絮分离模块、种子收集模块、循环切换结构和毛絮处理机构；供料模块的出料口连接种絮分离模块的进料口；种絮分离模块的种子出口连接种子收集模块的种子进口；种絮分离模块的毛絮出口连接有循环切换结构，在循环切换结构的作用下，毛絮出口分别连接毛絮处理机构的进料口、种絮分离模块的进料口；种絮分离模块是旋风分离器；分离筒体上部的切向进料管的端口即为种絮分离模块的进料口，分离筒体顶部的上盖中间开口即为毛絮出口，分离锥体底部的开口即为种子出口；在旋风分离器的筒体的内壁表面连接有导流叶片；各个导流叶片在筒体的内形成螺旋角为25°～35°的连续涡流通道。
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公开(公告)号：CN119826480A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510215032.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种蒴果干燥装置，包括滚筒和滚筒驱动装置；滚筒的侧壁密布有散热孔，一个端面是与筒体可拆卸连接，另一个端面是封闭的；滚筒有多个，它们水平连接在机架顶部的独立的箱体内；在箱体的顶部连接有可开合的门；在箱体的底面安装有多组支撑辊轴，一组辊轴对应一个滚筒；在滚筒的下方开有热风进口；热风进口连接于热风干燥机构的热风出口；对于一组辊轴和对应的滚筒：两根辊轴相互平行，滚筒的轴线平行于辊轴，滚筒自由置于两辊轴上，一根辊轴主动转动，滚筒和另一辊轴随动；驱动轴连接滚筒驱动装置；在两个辊轴之间的下方是一个热风进口；在两根辊轴下方还连接由可拆装的接尘板；接尘板上开有于热风进口对应的开口；在箱体上连接有排气管道。
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公开(公告)号：CN119958933A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510198040.X
申请日：2025-02-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种烟草前处理及成分快速光谱检测一体化系统，包括光谱检测装置、烘干粉碎装置、中间储存装置和废料储存装置；烘干粉碎装置的壳体的出料口连接有小颗粒滤网控制阀，其关闭时只有小颗粒通过；中间储存装置的腔体内安装抽吸装置，出料口的两出料端分别连接废料储存装置和检测室；两出料端上有第一、二控制阀；废料储存装置与第一出料端连接；检测室是透明盒体，其两端分别连接检测室进料管和出料管；检测室在暗室的中部分和下部分之间；下部分内安装透射光源，透射光源的光线照向检测室；中部分内安装有光谱传感器，它竖直朝向检测室；检测室出料管上有气体滤网控制阀，其关闭时只允许气体通过；检测室出料管连接样品储存装置。
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公开(公告)号：CN119863695A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411798413.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G01N21/25 , G06V20/17 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 一种基于机载高光谱影像的银杏冠层叶绿素含量估测方法，首先，获取银杏叶用林冠层高光谱图像与叶绿素含量数据集。建立银杏叶用林冠层高光谱影像预估冠层叶绿素平均含量的快速预估模型，并用该模型以银杏叶用林冠层高光谱图像为输入，预测相应的叶绿素含量。模型建立过程为：首先使用多元散射校正MSC对图像预处理；其次对预处理后的光谱数据采用竞争性自适应重加权采样算法CARS进行特征波段选择；最后将筛选出来的特征波段光谱数据与实测叶绿素值代入XGBoost‑RF机器学习模型，建立高光谱估测叶绿素含量模型。本发明的方法是一种无损的快速检测技术，能够实时监测植物健康状况。
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公开(公告)号：CN119559050A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411632250.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 一种银杏叶用林冠层近地遥感影像超分辨率重建方法，步骤包括：(一)采集不同高度下的银杏多光谱遥感图像，通过对齐真实的LR图像与HR图像创建数据集；(二)采用超分辨率重建模型从低分辨率的遥感图像的中恢复出高分辨率图像；超分辨率重建模型RTGAN以SRGAN模型为基线模型；RTGAN由生成器网络和判别器网络组成，在生成器网络中整合由多个连续的残差块构成的MDRB，并使用U‑Trans判别器作为判别网络；生成器网络通过多层非线性变换和特征提取，将LR图像映射为SR图像；判别器网络评估生成图像的质量和真实性，区分真实HR图像和生成的SR图像；最终判别器网络不能区分上述两种图像，获得高质量的SR图像。
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