一种茄果类蔬菜抹杈机器人及抹杈方法

    公开(公告)号:CN117378387A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311643406.7

    申请日:2023-12-04

    Abstract: 本发明涉及一种茄果类蔬菜抹杈机器人及抹杈方法,包括履带式移动底盘、升降平台、机械臂、末端执行器、消毒装置和深度相机,通过履带式移动底盘带动整机行走,通过升降平台和相机支架可以满足不同高度的茄果类蔬菜抹杈需求;通过深度相机对茄果类蔬菜杈枝进行长度识别和抹杈点定位,确定入刀位置,由机械臂带动末端执行器按规定的抹杈路径进行工作;杈枝抹除后消毒装置对刀片和抹杈部位进行消毒,结束后机械臂回归初始位置,底盘继续行走进行下一次抹杈,本发明通过对茄果类蔬菜杈枝的长度识别、抹杈点定位、机械臂抹除和对靶消毒,来替代人工劳动,避免植株病毒感染,实现对茄果类蔬菜杈枝的全自动抹除,提高抹杈效率。

    一种单泵注水、回流、灌溉施肥机及混肥方法

    公开(公告)号:CN116272536A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310562568.1

    申请日:2023-05-18

    Abstract: 本发明涉及一种单泵注水、回流、灌溉施肥机及混肥方法,包括混肥桶和水泵,水泵的进液口通过出肥管道与混肥桶连通,水泵的出液口连通灌溉管道,水泵的进液口还连通注水管道;水泵的出液口还通过回流管组与混肥桶连通,回流管组包括主回流管道,以及与主回流管道连通的第一支管道和第二支管道,第一支管道的出水端和第二支管道的出水端连通设置有第一回流管道和第二回流管道;混肥桶内固设有与第一回流管道连通的逆时针出水弯头,以及与第二回流管道连通的顺时针出水弯头。本发明通过回流与机械搅拌相结合的方式,实现不同形态肥料匹配不同混肥模式,提高混肥效率;泄压回流的工作方式在调节灌溉压力的同时,促进桶内水肥流动防止结晶析出。

    一种茄果类蔬菜用的喷药机器人及其使用方法

    公开(公告)号:CN117694320A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202410057601.X

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本发明涉及一种茄果类蔬菜用的喷药机器人及其使用方法,喷药机器人包括底面设有行走履带的机架,横向滑接在机架上且相向移动的两个方管,以及沿高度方向排布在所述方管上且同步摆动的若干喷头,所述喷头上还设有与进水管连通的水管连接口,所述喷头上还固接有向叶片喷气的喷气头。本发明通过调节双轴摆动电机的转速,控制喷头在喷药作业过程中上下分段变速摆动;通过调节轴肩螺钉与不同的螺纹孔连接改变轭架往复运动的最大距离,控制喷头的摆动幅度;通过空气压缩机、进气管和喷气头产生高压气流,扰动叶片,提高了叶片反面的雾滴覆盖率,增强了设施茄果类蔬菜密闭冠层的雾滴沉积一致性。

    基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法

    公开(公告)号:CN117649603A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311674566.8

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本申请公开了一种基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法,包括:根据获取的番茄植株的图像数据集获得目标识别模型和实例分割模型;进行抹杈作业时使用目标识别模型识别到整个番茄杈枝后裁剪识别框,实例分割模型对识别框内图像进行分割,输出番茄杈枝主干的掩膜;将掩膜进行二值化处理后获取番茄杈枝主干的轮廓,遍历轮廓点获得欧氏距离最远两点的像素坐标,确定番茄杈枝主干的长度和整个番茄杈枝的长度;达到抹杈的要求时在杈枝主干上确定抹杈点进行番茄植株抹杈。通过对确定番茄杈枝主干的长度和整个番茄杈枝的长度,根据整个番茄杈枝的长度确定抹杈的时机,根据番茄杈枝主干的长度实现了抹杈点的定位,从而提高了机械抹杈准确性。

    一种基于边缘计算的温室环控系统与执行状态检测方法

    公开(公告)号:CN117576549A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311754544.2

    申请日:2023-12-20

    Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的温室环控系统与执行状态检测方法,涉及智慧农业技术领域,包括:通过边缘计算设备控制温室内执行设备完成对温室环境的自动化调控;通过图像检测设备对执行设备的设备运行区域进行图像获取;通过部署有已训练的神经网络模型的边缘计算设备完成对获取的图像进行图像识别以识别不同温室执行设备的状态;所述边缘计算设备完成对温室执行设备的状态识别后,根据识别结果进行判断并上传至云端。利用部署有已训练的神经网络模型的边缘计算设备在本地完成对温室执行设备的设备状态识别任务,这样上传至云服务器的结果为状态识别结果,大幅减少了上传云端的数据量,降低了云端服务器的计算压力,提高了系统响应速度。

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