公开(公告)号：CN117853469B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202410068036.7

申请日：2024-01-17

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 孙磊 ,  范晓飞 ,  张云飞 ,  张君 ,  刘铭耕 ,  杨冲冲 ,  张智明 ,  杨天宇 ,  索雪松 ,  张瀚泽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种大白菜表型检测系统及方法，该方法包括：通过图像采集模块采集白菜的外观图像，通过气味采集模块采集白菜的气味信息，表型检测模块搭建表型检测模型，表型检测模块建立表型检测训练数据集，基于表型检测训练数据集对表型检测模型进行训练，得到训练后的表型检测模型，将采集的白菜的外观图像输入训练后的表型检测模型中，得到表型检测结果，气味识别模块获取采集的白菜的气味信息，并将其与预设的白菜的标准气味进行对比，判断白菜的内部是否腐烂。本发明提供的大白菜表型检测系统及方法，能够实现白菜的表型检测及基于气味实现内部腐烂检测，能够及时的针对白菜的异常对其进行调整，便于白菜的培育种植，便于使用。

公开(公告)号：CN117898113A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410254907.4

申请日：2024-03-06

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 孙磊 ,  任添翼 ,  范晓飞 ,  刘景艳 ,  张君 ,  刘铭耕 ,  杨冲冲 ,  张智明 ,  杨天宇 ,  索雪松

IPC: A01D45/00 ,  A01D57/20 ,  A01D75/00

Abstract: 本发明公开了一种大白菜收获机，包括与拖拉机相连的机架，所述机架的两侧对称的转动设置有两个走轮，所述机架的上部一端固定设置有收菜箱，所述机架的上部另一端固定设置有放菜框，并在所述收菜箱和所述放菜框之间设置有支撑架，所述支撑架上设置有输送带；所述收菜箱的内部中间固定设置有竖直的隔板，所述隔板上转动设置有水平的转轴，所述转轴的一端延伸至所述收菜箱的外部并与拖拉机的驱动轴传动连接，所述转轴在位于所述隔板一侧的部位固定套设有第一曲柄，所述第一曲柄的端部与第二曲柄的一端铰接连接。本发明能够实现对大白菜的夹持固定、自动切根分离以及拨动运送，有效提高大白菜的收获效率和收获作业的稳定性。

公开(公告)号：CN119339209A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411444622.3

申请日：2024-10-16

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 彭勃 ,  尚昱磊 ,  范晓飞 ,  杨天宇

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/10 ,  G06V10/776 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的种子发芽信息检测方法及装置，属于发芽检测技术领域，步骤包括：模拟土壤环境对种子进行培育；获取发芽前和发芽后种子的RGB图像，并对获取的RGB图像进行标注；将经过标注的RGB图像划分成训练集与验证集；对改进后的YOLOv10模型进行训练并验证；得到发芽信息预测模型；基于发芽信息预测模型对种子发芽信息进行检测，还公开了检测装置。本发明采用上述方法和装置，采用改进的YOLOv10模型，能够快速、准确地获取种子表型信息，有效减少人为干预带来的误差，提高检测效率。

公开(公告)号：CN119516247A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411444617.2

申请日：2024-10-16

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 范晓飞 ,  杨天宇 ,  彭勃 ,  尚昱磊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的种子发芽信息获取方法，属于发芽信息检测技术领域，步骤包括：对种子进行培育；获取种子发芽初期、中期和后期不同发芽状态下的图像；对获取图像进行标注；将标注后的数据进行划分，并将划分后的数据进行图像增强；对YOLOv7‑large模型进行改进，并进行训练和验证；对训练后的YOLOv7‑large模型进行检测，并对检测到的发芽种子目标进行编号截图保存；对保存下来的发芽种子进行处理，基于处理结果结合相机拍摄距离换算出对应芽长数据。本发明采用上述方法，通过改进后的YOLOv7‑large模型对不同发芽阶段的种子进行快速检测，并据此计算出种子的发芽率和对应的芽长，不仅显著降低了成本，还大幅提高了工作效率，减少了主观因素带来的误差。

公开(公告)号：CN117853469A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410068036.7

申请日：2024-01-17

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 孙磊 ,  范晓飞 ,  张云飞 ,  张君 ,  刘铭耕 ,  杨冲冲 ,  张智明 ,  杨天宇 ,  索雪松 ,  张瀚泽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供了一种大白菜表型检测系统及方法，该方法包括：通过图像采集模块采集白菜的外观图像，通过气味采集模块采集白菜的气味信息，表型检测模块搭建表型检测模型，表型检测模块建立表型检测训练数据集，基于表型检测训练数据集对表型检测模型进行训练，得到训练后的表型检测模型，将采集的白菜的外观图像输入训练后的表型检测模型中，得到表型检测结果，气味识别模块获取采集的白菜的气味信息，并将其与预设的白菜的标准气味进行对比，判断白菜的内部是否腐烂。本发明提供的大白菜表型检测系统及方法，能够实现白菜的表型检测及基于气味实现内部腐烂检测，能够及时的针对白菜的异常对其进行调整，便于白菜的培育种植，便于使用。