基于深度学习的串番茄复合采摘方法

    公开(公告)号:CN118941960A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411129143.2

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的串番茄复合采摘方法,包括通过深度相机与YOLOv8目标检测算法对番茄串中单粒番茄进行番茄颜色识别,计算番茄串成熟度;若成熟度大于90%,则进入整串番茄的采摘步骤,通过YOLOv8关键点检测模型获取番茄果梗采摘点图像坐标和深度信息可实现番茄的串采;若成熟度介于50%到90%之间,则进入单粒番茄的采摘步骤,结合关键点检测模型得到的番茄果实中心点信息可实现番茄的粒采;若成熟度小于50%,则不进行采摘。本发明能够实现对番茄的精确检测与定位,根据番茄的成熟度灵活选择采摘策略,为番茄采摘机器人提供多种方案,有效提高采摘效率和准确性,减少未成熟番茄的误采,确保果实的完整性。

    一种农业机器人区域对靶施药方法

    公开(公告)号:CN118872652A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410907016.4

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明涉及一种农业机器人区域对靶施药方法。本发明利用导航系统将机器人导航至待作业农田;施药控制系统控制太阳能板、施药架展开,启动药位监测器和药泵;利用图像处理算法检测对行相机中的作物行,控制机器人前进;利用深度学习算法和检测相机检测农田中的病虫草害,并控制对应电磁阀的开闭来喷洒农药。机器人到达地头且剩余药液可满足下一块施药区域时,转向电机控制车轮转向,使机器人移动至下一块施药区域作业。本块农田施药完成或剩余药液不满足下一块施药区域时,施药控制系统控制关闭药泵、药位检测器,并收起施药架和太阳能板;导航系统将机器人导航至药液补充位置。本发明通过多传感器的融合,实现了田间病虫草害的精准防治。

    一种自动化山楂分拣系统及其分拣方法

    公开(公告)号:CN119926820A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510353700.7

    申请日:2025-03-24

    Abstract: 本发明属于水果自动化分拣技术领域,具体涉及一种自动化山楂分拣系统及其分拣方法,包括:上料优化机构,通过v型给料盘配合双毛刷阵列,实现山楂单层有序排列;表皮检测机构,包含双目视觉系统和环形补光装置,基于Yolov11实例分割网络分析表皮损伤面积、霉变程度等质量指标,生成分级编码;输送机构,采用输送单元由柔性圆锥辊子组成的链条输送带连接各功能模块,实现无损传输;分级执行机构,设有一对协同工作滑动板沿滑轨横梁组成不同等级通道,依据分级编码将果实分拣至3个等级通道,系统集成PLC控制模块实现全流程自动化。

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