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公开(公告)号：CN119347742B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411911802.8
申请日：2024-12-24
Applicant: 湖南农业大学
Abstract: 本发明涉及EMA直线立式机构技术领域，尤其为一种基于电动缸的直线立式俯仰机构，包括：包括机械臂，机械臂包括基座和传动臂，在基座和传动臂之间设置有用于驱动传动臂进行俯仰的电动缸，还包括：电动缸两端分别连接有活塞套，两端的活塞套均连接有铰接座，铰接座分别设置于基座和传动臂；驱动装置，驱动装置用于驱动电动缸进行伸缩；连接装置，连接装置用于将活塞套同轴连接于铰接座；调节装置，调节装置包括检测组件、间隙调节组件、触发组件和润滑组件；本申请可以有效地对活塞套和铰接座之间的间隙进行填充，从而减少因间隙过大而产生的振动和噪音，提高了整个装置的精度和传动平稳性。
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公开(公告)号：CN119178631B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411681022.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 湖南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种机械手爪结构性能测试试验台，属于机械手测试技术领域，包括测试台单元，所述测试台单元上设置有机械手单元，所述测试台单元内的一侧设置有夹持单元，所述夹持单元上设置有树干试样，所述测试台单元内设置有阻尼加持单元；所述阻尼加持单元包括安装盘和环形轨道，所述安装盘的上表面滑动连接有滑座，所述滑座上滑动连接有滑块一，所述环形轨道上滑动连接有多个滑块二，所述滑块二与滑块一之间设置有阻尼件。通过夹持单元能够对不同尺寸的树干试样进行固定，适用范围较广，通过阻尼加持单元能够根据需要调节对树干试样底部的拉力强度以及方向，从而能够提升模拟的真实性，提升对机械手单元测试的准确性。
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公开(公告)号：CN119369422A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411952064.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南农业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于电机驱动的机械手夹持力度控制方法及装置，本发明涉及智能机械手领域。包括以下步骤：获取待夹取物体的质量并计算基础摩擦力；采集物体形状特征参数如最大边界长度、外表面积和体积，计算形状影响系数；然后，获取表面特征参数如平均曲率、不规则度和投影面积，计算表面凹凸系数，并结合形状影响系数生成形状复杂度指数；接着，获取材料特征参数如硬度和弹性模量，确定基础摩擦系数并修正，计算摩擦力；最后，获取机械手夹取任务的瞬时速度，计算冲击载荷，并基于上述参数修正基础摩擦力，得出精确夹持力，从而实现对机械手夹持力度的精准控制。该方法提高了夹持效果和安全性，适用于多种夹持场景。
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公开(公告)号：CN119992221A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510446274.1
申请日：2025-04-10
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06V10/764 , G01N21/31 , G01B11/30 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01N21/88 , G01J3/46 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种油茶果采摘过程中果实损伤评估方法及装置，本发明涉及损伤评估技术领域。包括以下步骤：获取若干油茶果实样本及其生理特征参数，获取果实的光谱图像数据并进行预处理，生成训练样本数据集。基于该数据集建立卷积神经网络模型，输入光谱图像数据并以生理特征参数作为标签进行训练，得到生理特征参数预测模型。在采摘过程中，获取待检测果实的光谱与可见光真彩图像，提取生理和外观特征参数。根据预测值计算生理损伤影响系数和外部损伤影响系数，综合得到果实损伤评估指数，并与动态修正的损伤程度判断阈值进行对比，发出对应的损伤状态判断结果。能够实现油茶果实的损伤评估，提高采摘质量。
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公开(公告)号：CN119963060A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510440126.9
申请日：2025-04-09
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/0499 , G06Q50/02 , G06V10/26 , G06V10/422 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质，涉及油茶果树产量预测技术领域，包括：在数据采集阶段，利用三维激光扫描仪与高光谱相机，获取果实体积、几何特征数据及内部成分含量数据，为后续分析筑牢根基，通过计算果实的实际密度，生成密度修正指数，充分考量影响果实密度的多元因素，有效提升果实质量计算精度，基于深度学习网络搭建质量预测模型，该模型可捕捉果实质量与各因素间的复杂联系。本发明极大增强对不同生长环境和果实个体的适应性，显著提升模型泛化能力，多个模块协同工作，构建完整系统的产量预测体系，各环节紧密衔接，减少人工干预与数据误差，大幅提升油茶果树产量检测的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119927935A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510438827.9
申请日：2025-04-09
Applicant: 湖南农业大学
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , G06V20/10 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06V10/422 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置，本发明涉及机械自动化技术领域。包括以下步骤：该方法通过获取不同生长阶段的油茶果实图像并进行预处理，提取图像特征参数，生成训练样本数据集，并基于该数据集建立神经网络模型进行训练，得到果实特征提取模型。待采摘油茶果实图像经处理后输入模型，预测其特征参数并计算果实外观影响系数。同时，获取果梗直径、水分含量、纤维含量等特征参数，结合环境平均温度和风速修正，计算果梗韧性影响系数精确值。最终，根据果梗韧性和果实外观影响系数，动态修正振动频率，设置油茶采摘机器人的振动频率，降低了果实损伤。
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公开(公告)号：CN119347795B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411911804.7
申请日：2024-12-24
Applicant: 湖南农业大学
Abstract: 本发明提供一种机械臂俯仰运动的误差辨识方法、系统及机械臂，涉及俯仰机构技术领域，具体步骤包括：获取机械臂在最近一次俯仰运动中的运动时序数据，将数据划分为多个时间区间，并计算各区间的俯仰角加速度、位置变化和有效距离变化，进而建立误差辨识模型；生成角度、速度和距离的运动稳定指数；基于误差参考指数和稳定指数，构建俯仰机构的响应运动模型，生成响应运动指数，判断运动的稳定性。本发明有效实现了对运动误差的实时监测和控制，显著提高了俯仰机构在各种动态环境下的操作精度和稳定性，能够迅速识别并调整不稳定的运动行为。
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公开(公告)号：CN119247747A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411777847.0
申请日：2024-12-05
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供基于双缸协同运动的俯仰机构稳定控制方法，涉及俯仰机构稳定控制技术领域，该方法通过布置传感器在俯仰机构的关键位置，实时采集俯仰角度和加速度数据，以此为基础设定负载和摩擦系数。方法的核心在于定义并计算俯仰角度及其速度的误差，并利用模糊控制规则设计和PID控制实时以及双缸协同运动算法的构建，确保系统在动态模型下的稳定性和可控性。在不断地反馈与验证过程中，通过对模型的模拟输出与实际数据进行比对，优化控制参数，并设定不同工况下的性能评估指标，以实现对控制系统响应时间、超调量及误差的综合评估，从而提升俯仰机构的整体性能与稳定性。
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公开(公告)号：CN119047274B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411527805.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 湖南农业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种俯仰机构铰接支点布局优化设计方法，本发明涉及机电技术领域。包括以下步骤：建立俯仰机构有限元模型，基于俯仰机构有限元模型设置不同的铰接支点位置，记录铰接支点位置坐标；基于俯仰机构有限元模型，进行俯仰机构的受力分析，通过相关性分析对俯仰机构性能参数进行特征选择，得到优化目标参数，包括俯仰负载力矩、电动缸轴向推力和俯仰电机输出扭矩需求；设置约束函数，基于优化目标参数和约束函数建立优化目标函数，以优化目标函数作为适应度函数，通过遗传算法求解最优铰接支点位置，分析俯仰机构运动误差和环境误差，基于得到的误差值，对最优铰接支点位置进行修正，得到最优铰接支点位置精确值。
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公开(公告)号：CN119369422B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411952064.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南农业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于电机驱动的机械手夹持力度控制方法及装置，本发明涉及智能机械手领域。包括以下步骤：获取待夹取物体的质量并计算基础摩擦力；采集物体形状特征参数如最大边界长度、外表面积和体积，计算形状影响系数；然后，获取表面特征参数如平均曲率、不规则度和投影面积，计算表面凹凸系数，并结合形状影响系数生成形状复杂度指数；接着，获取材料特征参数如硬度和弹性模量，确定基础摩擦系数并修正，计算摩擦力；最后，获取机械手夹取任务的瞬时速度，计算冲击载荷，并基于上述参数修正基础摩擦力，得出精确夹持力，从而实现对机械手夹持力度的精准控制。该方法提高了夹持效果和安全性，适用于多种夹持场景。
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