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公开(公告)号：CN115546550A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211250711.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06V10/54 , G06V10/56
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置，该方法包括以下步骤：对土壤样本进行图像采集；获取土壤样本表面的图像特征数据；以8：2的比例将土壤样本的图像特征数据随机划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的图像特征数据进行标准化处理；使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，得到最优的特征；利用BP神经网络，以土壤质地数据的准确值作为目标，对训练集进行训练得到土壤质地检测的回归模型；通过回归模型计算出待检测土壤的土壤质地数据。该方法基于图像处理对土壤表面的信息进行特征提取并使用遗传算法对特征进行筛选，基于机器学习建立土壤质地检测的回归模型，实现对土壤质地数据的快速检测，且检测效率高。
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公开(公告)号：CN115079606A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210701900.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种履带式农业作业机的控制装置，包括驾驶室和控制器，驾驶室两侧安装有第一支撑板和第二支撑板，第一支撑板和第二支撑板之间设有丝杆，驾驶室设有手动推杆以及与手动推杆对应设置的气缸，气缸的活塞杆分别通过固定件与手动推杆相连，气缸的后端穿过丝杆固定在第一支撑板和第二支撑板上；控制器包括无线开发板、继电器、电磁阀、气泵和电源，电源、继电器、电磁阀组成电流回路一，电源、无线开发板和继电器组成电流回路二，气泵、电磁阀和气缸组成气流通路一。微信小程序发送控制信息到无线开发板，无线开发板间接控制电流回路一中继电器的通断，使得电磁阀气体流向换向，气缸的活塞杆连带推动或拉动手动推杆，控制农业作业机移动。
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公开(公告)号：CN114923614A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210443558.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明公开了一种种子出苗力测量装置及方法，其中测量装置包括支架、用于培育种子的育种模块以及用于测量种子出苗力的测量模块，其中，所述育种模块包括设置在支架上方的种盆以及设置在种盆内的育种台，所述育种台的中部设有通孔，所述种盆底部在对应所述育种台的位置设有安装孔；所述测量模块包括设置在支架下方的推拉测力计、包络在种子上方的包络部件以及将包络部件与推拉测力计的挂钩连接起来的连接结构，所述推拉测力计的轴线与育种台的轴线在竖直方向上重合。该出苗力测量装置能够方便、准确地测量出苗力的大小。
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公开(公告)号：CN114916281A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210443557.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室
IPC: A01C1/02
Abstract: 本发明公开了一种种子萌发力测量装置，包括支架、用于培育种子的育种腔室以及测力组件，所述测力组件包括在竖直方向对种子萌发力进行测量的竖直测力组件以及在水平方向对种子萌发力进行测量的水平测力组件；所述竖直测力组件包括两个分别位于种子上方和下方的竖直测量模块；所述水平测力组件包括多个水平测量模块，多个所述水平测量模块两两对称分布在种子的四周；所述竖直测量模块及水平测量模块均包括抵紧在种子表面的探针组件以及与所述探针组件连接的称重传感器；所述育种腔室上设有用于避让所述探针组件以使得探针组件抵紧在种子表面的避空位。在种子萌发时，该萌发力测量装置能够方便、准确地测量萌发力的大小。
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公开(公告)号：CN114299144A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111624240.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/62 , G06T5/00 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的水稻精准定位方法，通过采集模块、处理模块、定位模块和验证模块实施以下步骤：步骤1：图像采集；步骤2：图像采集频率设定；步骤3：图像预处理；步骤4：图像分割及去噪；步骤5：稻株茎基部图像(ROI区域)基准点确定；步骤6：稻株茎基部图像(ROI区域)边界划定；步骤7：稻株位置获取；步骤8：稻株定位数据验证。本发明具有较高的定位精度，提高了稻株定位的可靠性，规避了水稻冠层图形复杂且不规整导致定位误差大的问题，解决了光照变化、藻类成片等情况导致的超绿算法识别能力下降的问题，属于稻株识别与定位领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110337862B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910586837.1
申请日：2019-07-01
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种高效自动化水稻穴盘育秧精密播种生产线，由钢丝链条送盘机构、底土铺放装置、底土压实装置、智能双充种型孔滚筒播种装置、表土铺放装置、电控箱、动力电机、集土斗、接种槽、穴盘嵌放装置、自动叠盘装置及机架组成，本发明可一次性对软塑钵体秧盘完成同步定位输送、底土铺放与压实、精密播种、表土覆盖、嵌入硬托盘及自动堆垛的工序，利用底土压实装置对穴盘底土压实增加了底土量，有利于后期秧苗栽插作业，基于检测控制技术，研发含充种性能检测系统的智能精密播种装置实现杂交稻1‑3粒/穴播种，配套穴盘嵌放与自动叠盘装置提高生产线的自动化程度，本发明功能齐全，配套软塑钵体秧盘作业，满足当前水稻轻简化栽培作业要求。
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公开(公告)号：CN110440886B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910590956.4
申请日：2019-07-02
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种育秧生产线的秧盘播种量动态计量装置和计量方法，包括设置于播种装置输送方向的若干个称重模块以及与称重模块相连的控制系统，称重模块支撑、驱动、输送以及检测秧盘在某个位置的重量，输送方向的若干个称重模块的重量对比得到播种前后的秧盘重量变化，控制系统结合秧盘重量变化、传动轴转速参数并通过建立模型，分析得到育秧生产线的精准播种量。相对现有技术，本发明技术方案具有动态称重以及称重精准可靠等优点，可实现育秧生产线秧盘播种量精准的动态计量。
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公开(公告)号：CN112287787A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011122979.1
申请日：2020-10-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度直方图特征的作物倒伏分级方法，包括：S1，获取待检测大田作物冠层的RGB彩色图像；S2，用拼接软件对RGB彩色图像进行快速拼接，形成整个大田的二维正交拼接图像；S3，对二维正交拼接图像进行区域分割；S4，提取区域冠层彩色图像的方向梯度直方图HOG特征；S5，将所述梯度直方图HOG特征输入预先构建并训练好的基于SVM支持向量机的作物倒伏分级评价模型，输出作物倒伏级数。本发明通过将待检测大田作物划分为区域，每个区域提取方向梯度直方图HOG特征，并输入构建的作物倒伏分级评价模型，模型即可输出作物倒伏级数，最后生成整个大田的倒伏程度的分布图。
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公开(公告)号：CN112070734A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010893198.6
申请日：2020-08-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/55 , G01N23/046 , G01N15/08
Abstract: 本发明公开了一种种子萌发出土路径模型构建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取定时CT扫描的种子种植于土壤中的样品扫描数据，并得到断层扫描图像；对样品扫描数据进行处理，提取不同扫描时刻的种子三维模型；选取种子胚轴上方土壤层图像进行处理，得到多个立体网格土壤及其孔隙度数据，建立种子胚轴上方土壤层模型；将立体网格土壤孔隙度按大小划分多个等级，并在模型中对立体网格土壤进行相应的标记；将标记后的多个连续扫描时刻的种子胚轴上方土壤层模型叠加形成土壤模型，并导入种子三维模型，完成种子萌发出土路径模型的构建。本发明可以构建与种子真实生长情况相符的种子萌发出土路径模型，为种子出苗机理提供合理的研究手段。
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公开(公告)号：CN108253927A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810049331.2
申请日：2018-01-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种检测形变秧盘的方法及系统。该方法包括：检测秧盘的扭翘度；检测秧盘的弯曲变形度；检测秧盘的破裂长度；若所述扭翘度、弯曲变形度和破裂长度中至少有一个大于0，则所述秧盘为形变秧盘；其中，扭翘度是指秧盘盘底的角远离水平基准面的变形程度；弯曲变形度是指秧盘的宽度相对于标准秧盘宽度的变形程度；破裂长度是指秧盘上最大的裂缝长度。通过对秧盘扭翘度、弯曲变形度和破裂长度的综合检测，能客观准确的判断出秧盘是否为形变秧盘，并针对形变秧盘给出了具体的等级评价标准，有效的提高了精密育秧播种生产线的机械可靠性，同时为后续育秧生产线中对变形秧盘自动化识别检测、剔除系统的设计奠定研究基础。
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