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公开(公告)号：CN105657375A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610121224.7
申请日：2016-03-03
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种气动式水稻避苗装置的控制系统及其控制、监测方法，所述系统包括镜头、智能CCD相机、PLC、I/O模块、计算机以及二位五通电磁阀；所述镜头安装在智能CCD相机上；所述智能CCD相机与I/O模块连接；所述I/O模块与计算机连接；所述I/O模块的输入端口、输出端口分别与PLC的输出端口、输入端口连接；所述PLC的输出端口还与二位五通电磁阀的线圈接口连接；所述二位五通电磁阀的进气口与气泵连接；所述二位五通电磁阀的出气口与气动式水稻避苗装置的气缸连接。本发明能实现实时采集并处理图像的功能，同时能识别并判定图像中部是否存在完整稻苗，根据判定结果输出信号来控制水稻避苗装置动作，同时具有实时监测气动式水稻避苗装置工作状态的功能。
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公开(公告)号：CN103503624B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310459593.3
申请日：2013-09-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于收获覆草冬种马铃薯的收获机，包括机架、设置在机架上的挖掘铲、动力组件以及设置在所述挖掘铲后端的传送机构，所述传送机构输出端处设置有草薯分离筛，草薯分离筛上方设置有排草组件，草薯分离筛下方设置有薯土分离机构；本发明在收获机的草薯分离筛上安装有排草组件，通过排草组件能有效及时的将草排出收获机外，防止堵草的同时，还能使马铃薯和稻草分离出来，且结构简单、紧凑、工作效率高，具有广阔的市场应用与推广前景。
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公开(公告)号：CN103098603B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310015227.9
申请日：2013-01-15
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于农业机械，具体涉及一种根茎类作物根土分离装置，适用于玉米根茬、根茎类中药材、马铃薯等作物的根土分离作业。该装置包括牵引架、机架、传动机构、双辊碾压机构、杆条链输送机构、柔性连接飞锤击打机构、罩板、地轮和集茬箱。工作时，由拖拉机动力输出轴驱动传动机构，杆条链输送机构将落入的根茎作物向后上方输送，在输送过程中，经双辊碾压机构将根土复合体碾搓，两柔性连接飞锤击打机构相继击打根土复合体使之分离，抛出的根茎作物在冲击的作用下撞向罩板继续进行根土分离，最后落到集茬箱内，完成根土分离过程。本发明具有结构简单紧凑、造价便宜、生产效率高、劳动强度低、适用范围广、根土分离率高、损失率低等特点。
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公开(公告)号：CN103134758A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310034984.0
申请日：2013-01-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度高光谱图像处理的稻叶瘟病抗性鉴定分级方法，采用高光谱成像系统采集受稻瘟病侵染后不同抗性等级的水稻叶片高光谱图像；在叶片尺度上分析稻叶瘟病斑与正常部位感兴趣区域的光谱特征，得到差异较大的两个波段，对这两个波段进行2维散点图分析，提取只含病斑的高光谱图像；然后在病斑尺度上进行PCA主成分分析，得到利于褐色病斑和灰色病斑分割的一个主成分图像，采用OTSU法分割出灰色病斑；最后结合延伸率和受害率两个参数对稻叶瘟病进行抗性分级。本发明能减轻抗性鉴定的工作量，提高抗性评价的准确性，为合理推广及利用抗病新品种提供科学依据，也为水稻叶瘟病的田间病害程度检测提供了研究基础。
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公开(公告)号：CN103098603A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310015227.9
申请日：2013-01-15
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于农业机械，具体涉及一种根茎类作物根土分离装置，适用于玉米根茬、根茎类中药材、马铃薯等作物的根土分离作业。该装置包括牵引架、机架、传动机构、双辊碾压机构、杆条链输送机构、柔性连接飞锤击打机构、罩板、地轮和集茬箱。工作时，由拖拉机动力输出轴驱动传动机构，杆条链输送机构将落入的根茎作物向后上方输送，在输送过程中，经双辊碾压机构将根土复合体碾搓，两柔性连接飞锤击打机构相继击打根土复合体使之分离，抛出的根茎作物在冲击的作用下撞向罩板继续进行根土分离，最后落到集茬箱内，完成根土分离过程。本发明具有结构简单紧凑、造价便宜、生产效率高、劳动强度低、适用范围广、根土分离率高、损失率低等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101133692B
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200710030872.2
申请日：2007-10-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01C7/18
Abstract: 本发明属于农业机械领域，具体涉及一种超级稻精准育秧技术装备中的秧盘连续输送的穴孔同步播种对中装置。由秧盘、双层秧盘供送机构、秧盘输送同步对中机构、输送机构、压穴对中调整机构、机架、空气压缩机组成。工作时双层秧盘供送机构将秧盘送至输送链的托板上，由秧盘输送同步对中机构的气缸限位，当播种滚筒的对中信号发出时，秧盘随输送链的托板行进，进入铺底土、压穴、播种、覆土、淋水等后续工序。本发明采用新颖的双层秧盘供送机构与穴孔同步播种对中机构，解决了高速连续式气吸滚筒穴盘精准育苗的秧盘输送与穴孔同步播种和压穴对中的难题，其工作可靠、成本低、效率高。本发明也适用于普通稻、蔬菜及花卉等作物的穴盘育苗精播流水线上。
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公开(公告)号：CN120071329A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411947249.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于旋转目标检测的稻穗谷粒计数与水稻产量估测方法、设备及介质，其方法包括步骤：S1、获取稻穗数据集：构建水稻稻穗图像和对应产量的数据库并预处理；S2、对YOLOv8n_OBB模型轻量化改进得到YOLO‑Grain_OBB模型；S3、利用稻穗数据集训练YOLO‑Grain_OBB模型得到稻穗谷粒检测模型；S4、通过稻穗谷粒检测模型进行谷粒的识别与计数，输出谷粒的旋转目标检测框，并根据旋转目标检测框信息提取优选的谷粒表型特征；S5、选取不同的机器学习模型，对不同的优选的谷粒表型特征组合与产量数据进行拟合，构建筛选得到最优的产量预测模型。本发明的方法能够快速地对谷粒进行识别计数，并实现通过谷粒表型特征进行水稻产量的准确预测。
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公开(公告)号：CN115520571B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211069322.2
申请日：2022-09-02
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: 本发明公开了一种物料动态输送长度可调装置，包括输送机构、支撑机构、挡边机构、机架和输送终端；输送机构包括圆带、主动带轮和滑轮组件，圆带绕主动带轮和滑轮组件对称设置构成输送带；支撑机构包括导轨、动轴组件和外环支撑组件，动轴组件还包括动轴、轴套、柔性绳和限位环，动轴平行排列在导轨上且通过柔性绳连接；挡边机构包括挡边固定架、挡边转子和挡边带；输送终端包括终端框架和驱动组件。工作时，输送带的端点随输送终端移动，使输送带的一侧拉长，另一侧缩短，拉长一侧收缩状态的动轴被拉出以支撑伸长的输送带，缩短一侧的动轴被压缩，保证对输送过程中输送带长度变化的支撑，实现输送带长度可调，具有物料输送长度可变的优点。
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公开(公告)号：CN115119546B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210851587.1
申请日：2022-07-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视‑触觉融合感知的稻田自适应柔性机械除草机，包括：柔性除草轮组、机架、自适应轮、装有触觉感知系统与视觉感知系统的感知平台、包含多组连接盘组的传动轴；柔性除草轮组位于机架的前部，传动轴布置在机架后部，感知平台布置在机架两侧，传动轴驱动自适应轮转动；两组触觉感知系统分别位于感知平台的前、后部，视觉感知系统位于感知平台的中部。作业时，柔性除草轮兼具行进及除草作业功能，通过感知平台获取路径偏距和杂草密度等级。在此基础上，经路径纠偏实现对行作业，并根据杂草密度等级，通过改变柔性除草轮和自适应轮转速，控制除草强度及除草频次，实现自适应除草作业。本发明农田机械除草领域。
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公开(公告)号：CN111462058B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010211220.4
申请日：2020-03-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/51 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/55 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/84
Abstract: 水稻有效穗数的高通量、快速以及准确获取，具本发明公开了一种水稻有效穗的快速检测 有较高的实际应用价值。方法，实现对稻田复杂环境下水稻有效穗的高通量智能计数；所述快速检测方法包括：采集水稻稻茬图像、利用深度卷积神经网络方法检测水稻有效分蘖以及计算水稻有效穗数，具体步骤为：用镰刀在距离地面2‑3厘米处割下整株成熟期水稻植株，然后在距离地面13‑20厘米的位置用智能手机或者照相机等移动采集设备采集稻茬样本图像；用Labellmg软件进行人工数据标注，建立水稻稻茬图像数据库，包括训练集、验证集和测试集；为得到最优的水稻有效穗检测模型，基于其他训练参数保持一致的前提下，利用三种不同的主干网络配合两种训练方法，分别对水稻稻茬图像进行相应训练并组建相应模型；对选出的
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