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公开(公告)号：CN104056790A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201310087835.0
申请日：2013-03-19
申请人： 青岛农业大学 , 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司
IPC分类号： B07C5/34
摘要： 本发明公开了一种马铃薯智能分选方法与装置，包括马铃薯机械分选装置、马铃薯分级控制方法和马铃薯外观品质检测方法。马铃薯智能分级装置为在机械分选装置的基础上添加计算机视觉检测装置与智能分级控制装置。分级控制方法包括拍照控制和分级控制方法。马铃薯外观品质分级方法包括图像采集和预处理、形状检测、绿皮检测和缺陷检测方法；根据国家标准以及马铃薯外部特征，采用近似椭圆法求得椭圆度来对马铃薯形状进行分级；根据颜色特性，采用R分量和H分量值来检测绿皮现象；采用自动阈值分割来检测缺陷，并且以缺陷的面积比来判断缺陷。本发明所提出的分级装置和分级方法克服了人工检测的主观性、效率低等不足，量化检测更客观、科学，适合应用于马铃薯产后品质分级与商贸流通，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN104624514B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201510092649.5
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛农业大学
摘要： 本发明公开了一种新型胡萝卜机器视觉精选分级生产线，整个生产线包括计算机视觉部分、自动控制部分和机械装置部分，其中机械装置主要由匀果机、输送机、灯箱与分级口四个部分组成，其中的输送机分为三节。胡萝卜清洗后通过上料机上到匀果机上，匀果机将胡萝卜单向摊铺均匀，并通过缓降器将胡萝卜顺序放置到第一节低速输送机上，通过第二节输送机加速，胡萝卜快速通过灯箱通道，通过镜面成像，线阵相机获取三个侧面的图像传给计算机，计算机通过图像处理给出相应的等级信息，进而控制第三节输送机末端高速气动电磁阀，将胡萝卜吹射到不同等级的分级口中，实现了胡萝卜全自动化的精选分级。
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公开(公告)号：CN216532680U
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202020364346.0
申请日：2020-03-20
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种茶叶人工智能采摘机器人，由茶叶图像采集装置、5G图像传输模块，云端决策平台，控制电路、智能采茶机器手、茶叶回收装置、自走式作业平台等组成。通过图像传感器进行茶叶冠层图像的实时采集，然后通过5G基站快速将冠层图像上行传输到云端，在云端通过YoLo深度学习的图像处理方法进行嫩芽、新梢采摘点的目标定位，并输出决策信号，决策信号通过5G下行反馈至执行控制电路，带动机器手、末端执行器阵列实现茶叶采摘，茶叶回收装置通过负压吸附方式将茶叶吸附到收集箱内，完成采摘过程。本发明结合5G云端决策和迁移学习，通过二维蜘蛛手结构实现了茶叶嫩芽新梢的实时采摘，具有巨大应用价值。
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公开(公告)号：CN204699963U
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201520121281.6
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛农业大学 , 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种具有黄曲霉素检测功能的农产品智能分选机，该装置核心是黄曲霉素分选检测单元，分选检测单元中安装有紫外和可见光源、双波长滤波片组、双镜面反射系统及线阵CCD相机等。物料经履带式输送装置送入分选检测单元，线阵CCD相机采集物料可见光图像和通过滤波片拍摄的两幅紫外荧光图像，通过计算机检测算法实现黄曲霉素污染籽粒的在线检测。本实用新型中使用的双滤波片的波长通过高光谱成像方法确定，更换不同的滤波片可检测不同农产品，特别的，437和537nm可用来检测玉米，420和450nm可用于检测花生，400和420nm可用于检测辣椒。该装置可广泛用于农产品加工贸易领域，提高黄曲霉素在线检测效率。
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公开(公告)号：CN204638575U
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201520121283.5
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛农业大学
IPC分类号： B07C5/34
摘要： 本实用新型公开了一种具有旋转果托的胡萝卜智能分选机，将机械装置与机器视觉技术相结合对胡萝卜等长杆状蔬果进行自动分级。所述胡萝卜智能分级机主要由偏置式活动果托输送分级装置、活销式锁合装置以及数据分析采集装置组成。其中所述偏置式活动果托的固定部分安装在输送链条上，活动部分转动的辊轴使胡萝卜旋转进入机器视觉系统的CCD相机视场中，通过图像处理手段将获取的图片进行分析处理，得到胡萝卜形状、大小、缺陷等信息。分级时，通过气动元件控制用于固定活动果托的活动销锁动作，使其在重力作用下翻转卸料。本实用新型提供的分选设备能高效的进行胡萝卜分级分选，解放了大量的劳动力，填补了国内长杆状果蔬分级机的空白。
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公开(公告)号：CN204699959U
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201520121264.2
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛农业大学
摘要： 本实用新型公开了一种新型胡萝卜机器视觉精选分级生产线，整个生产线包括计算机视觉部分、自动控制部分和机械装置部分，其中机械装置主要由匀果机、输送机、灯箱与分级口四个部分组成，其中的输送机分为三节。胡萝卜清洗后通过上料机上到匀果机上，匀果机将胡萝卜单向摊铺均匀，并通过缓降器将胡萝卜顺序放置到第一节低速输送机上，通过第二节输送机加速，胡萝卜快速通过灯箱通道，通过镜面成像，线阵相机获取三个侧面的图像传给计算机，计算机通过图像处理给出相应的等级信息，进而控制第三节输送机末端高速气动电磁阀，将胡萝卜吹射到不同等级的分级口中，实现了胡萝卜全自动化的精选分级。
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公开(公告)号：CN203433329U
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201320152661.7
申请日：2013-03-30
申请人： 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛农业大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本实用新型公开了一种智能温室大棚物联网监控方法与装置，该装置由控制芯片、信息采集模块、无线收发模块、ZigBee传输模块、GPRS通信模块，LCD液晶显示屏、中控计算机、受控设备模块、手机终端组成；其中信息采集模块由土壤温湿度传感器、土壤PH值/电导率、土壤养分粒子/生物传感器、土壤墒情传感器、空气温湿度传感器、空气二氧化碳传感器、光照传感器、网络摄像头等构成，受控设备由加热器、加湿器、通风机、卷帘机、二氧化碳发生器、水肥一体化灌溉设备、补光灯、报警器和扬声器等构成。信息采集模块中的传感器组采集的信息通过无线网络发送到控制芯片，控制芯片将信息通过ZigBee模块组网接力传输给中控计算机，并将信息显示在LCD液晶显示屏上，同时，通过GPRS通信模块发送给手机，中控计算机接收到信号后根据内置的专家系统做出控制决策，并将控制信息通过zigbee传输模块发送给大棚内的控制芯片，从而控制各个设备的运行。该装置通过各种传感器、多个受控设备、多个通讯模块、中控计算机组网构建物联网系统，应用于现代农业智能大棚，实现了远程智能监控，提高了现代农业生产效率。
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公开(公告)号：CN204643088U
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201520064390.9
申请日：2015-01-30
申请人： 青岛农业大学 , 青岛大谷农业信息有限公司
IPC分类号： B65G47/26
摘要： 本实用新型属于果蔬自动分级机械技术领域,涉及一种长杆状果蔬分选前单个上料和单列排序的输送装置，具体地说，是对自动分级机果蔬图像采集和分级的前期准备,尤其一种长杆状果蔬单果上料装置。其包括隔板带输送装置、搓筛单果装置、图像采集装置、辊轴传送装置、成组凸轮机构、软皮板等；按照果蔬的输送顺序，隔板带输送装置、软皮板、搓筛单果装置、辊轴传送装置依次连接。本实用新型实现长杆状果蔬的精确单果输送功能，以保证图像采集的有序性和后期果蔬分级的准确性；工作过程无需人工且自动精确单果上料，为智能化果蔬分级提供可能；适于现代化果蔬加工，生产效率高，满足社会需求；结构简单紧凑，便于实现。
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公开(公告)号：CN110149600A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910402739.8
申请日：2019-05-15
申请人： 青岛农业大学 , 青岛希玛机器人有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于北斗系统进行通讯的方法，包括：步骤(a)，在变尺度下将数据源传感数值转换为三位十六进制的压缩代码；步骤(b)，采用多模态方式进行数据帧装配。本发明的方法采用压缩算法来实现数据压缩，为了满足渔业观测中对数据观测频度的差异性需求，采用基于检测频度的数据装配算法来实现对不同检测频度数据的装配，同时借助多模态融合下的优化装配算法，在满足检测频度的情况下，提高短报文的单次数据发送效率。
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公开(公告)号：CN114820568B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210549842.7
申请日：2022-05-20
申请人： 青岛农业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种玉米叶片病害识别模型搭建的方法、设备及存储介质，其中搭建方法包括以下步骤：首先获取若干类玉米病害的叶片图像集，包括自然环境下的和实验室环境下的；然后分别对图像数据集进行扩增处理；然后基于Sparse R‑CNN模型搭建LS‑RCNN模型作为玉米叶片检测模型；利用搭建的LS‑RCNN模型对获得的自然环境的叶片图像进行叶片提取分割，得到去除复杂背景后的自然环境的叶片图像数据集；分别利用实验室环境下的叶片图像数据集和处理后的自然环境下的叶片图像数据集对ResNet50模型进行两阶段迁移训练并测试，得到玉米叶片病害图像识别模型CENet。利用该识别模型，对玉米叶片病害的总体识别率达到99.03％，高于大多数人类专家和传统的神经网络模型。
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