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公开(公告)号：CN117160883A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311217104.3
申请日：2023-09-20
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱技术的球形水果的检测装置，其结构包括入料斗、检测机构、控制器、阻挡箱，入料斗嵌固在检测机构上端，控制器安装于检测机构侧面，阻挡箱卡合在检测机构侧面，本发明中当球形水果在弹力板上方的重力变化时，排斥板与固定板之间的排斥程度会弹性变化，进而带动活动板在限位杆中上下活动，使球形水果在橡胶板上有序掉落，防止球形水果在引导结构中的垂直板上方造成堵塞，且球形水果掉落在引导杆中的转动杆左边，使球形水果在转动杆外侧缓冲环的摩擦带动下进行纵向旋转，同时滚落产生的旋转为横向旋转，从而球形水果掉落后保持旋转的状态，使光谱扫描器扫描检测时对球形水果全方位检测，防止球形水果只能检测到一面。
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公开(公告)号：CN116907576A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310856431.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
Abstract: 本发明提供了一种自动化种苗检测系统、方法及电子设备，涉及种苗检测领域，包括上料传送带、机械臂、工作传送带、用于拍摄每个种苗的暗箱，以获得三维、高光谱、彩色图像信息的至少一个；另一苗盘，用于存放已经通过工作传送带和暗箱检测的至少一个种苗；下料传送带，用于将另一苗盘从工位传递到下料位；控制器，耦接上料传送带、机械臂、暗箱、下料传送带，用于实现自动上下料和自动化种苗检测过程。本发明在育种应用时，可以查看不同品种在苗期对不同逆境的影响的高通量数据；在生产时，自动化对种苗生长过程进行判断，检测种苗的生长情况进行表型解析，进而自动化实现种苗分级、种苗品种筛选、种质不纯、水肥丰缺诊断。
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公开(公告)号：CN115639207B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211670125.6
申请日：2022-12-26
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
IPC: G01N21/88 , G01N21/25 , G01B11/00 , G01B11/28 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/04 , B07C5/00 , B07C5/36
Abstract: 本发明属于果品检测技术领域，具体是一种用于多种产品同时检测的机器视觉检测方法及系统，视觉检测系统包括处理器、数据存储模块、果品视觉分析模块和果品批次反馈模块，处理器与数据存储模块、果品视觉分析模块以及果品批次反馈模块均通信连接，且处理器通信连接各组视觉检测产线所对应的视觉检测设备，处理器通信连接监管终端；本发明通过多组视觉检测产线对各品种果品进行检测，果品视觉分析模块进行果品视觉分析并将对应果品标记为淘汰果品、优级果品、良级果品或劣级果品，实现对各组视觉检测产线上果品的视觉检测并合理分类，果品批次反馈模块进行批次反馈分析，实现对各组视觉分析产线上每批次产品的批次分级评估。
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公开(公告)号：CN115937142A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211570279.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 华南农业大学 , 广东省农业科学院设施农业研究所
Abstract: 本发明公开了一种可溶性固形物含量无损检测方法、系统及装置，该方法包括：搭建成像平台并构建三维坐标‑白板反射率的线性回归模型；对成像平台中的高光谱成像仪与结构光相机进行标定和配准；基于配准后的平台获取葡萄串图像并结合三维坐标‑白板反射率的线性回归模型进行黑白校正；将校正后的葡萄串高光谱图像输入至预构建的可溶性固形物含量预测模型,得到预测值。该系统包括：反射率模型构建模块、配准模块、校正模块和输出模块。该装置包括存储器以及用于执行上述可溶性固形物含量无损检测方法的处理器。通过使用本发明，能够得到准确的可溶性固形物含量预测值。本发明可广泛应用于含量检测领域。
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公开(公告)号：CN115824984A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211379960.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
Abstract: 本发明属于无损检测技术领域，公开了一种改善图谱信噪比的菠萝无损检测方法，包括如下步骤：步骤1：将菠萝预冷到5‑10℃；步骤2：将预冷后的菠萝送入到无损检测设备中进行检测；所述无损检测设备包括暗箱、光源、光纤、光谱仪；所述暗箱一侧设有光线入射孔、所述暗箱另外一侧设有光线接收孔；所述光纤的一端和光谱仪连接，所述光纤的另外一端和光纤接收孔连接；所述光源正对光线入射孔。本发明的方法通过调整光源、降低菠萝的温度，可降低检测噪音，提高检测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115428639A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211256804.9
申请日：2022-10-14
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所 , 广东省农业科学院
Abstract: 本发明公开了一种用于大棚种植的自动施肥系统，包括箱体，所述箱体的右侧面上固定安装控制箱，所述箱体内固定安装隔板，所述箱体上安装出液管，所述出液管通过压力泵连接喷灌管网，所述喷灌管网布置在多个温室大棚内，所述箱体内固定安装混合肥料罐，所述混合肥料罐位于隔板的下方，所述混合肥料罐能够同时被注入多种水肥液并对注入的水肥液进行搅拌混合，所述箱体内设有PH值调节单元和EC值调节单元，所述PH调节单元能够监测混合肥料罐内的PH值并对混合肥料罐内的PH值进行调整，所述EC值调节单元能够监测混合肥料罐内的EC值并对混合肥料罐内的EC值进行调整。本发明的有益效果是，可自动调整PH值和EC值，能够更好的满足种植物的生长需求。
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公开(公告)号：CN112907666A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110199408.6
申请日：2021-02-23
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D的托盘位姿估计方法、系统及装置，该方法包括：基于RGB‑D传感器采集图像计算压缩网格尺寸；对图像的像素进行分类，获得类别矩阵；基于压缩网格尺寸进行压缩和模板匹配处理，得到匹配度；判断到匹配度大于预设阈值，得到托盘感兴趣区域；基于托盘感兴趣区域提取托盘支架坐标，并计算得到托盘位姿参数。该系统包括：图像采集模块、分类模块、匹配模块、判断模块和托盘位姿估计模块。该装置包括存储器以及用于执行上述基于RGB‑D的托盘位姿估计方法的处理器。通过使用本发明，保证在复杂环境下托盘识别，并计算出托盘位姿参数。本发明作为一种基于RGB‑D的托盘位姿估计方法、系统及装置，可广泛应用于图像识别托盘领域。
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公开(公告)号：CN118556512B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411031681.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
IPC: A01D46/30 , B62D55/065
Abstract: 本发明提供一种集采摘与收集一体化的荔枝采摘设备及工作方法，包括底盘、第一连杆、第二连杆、第三连杆以及采摘装置，通过驱动底盘行驶至荔枝树附近，然后控制第一驱动装置带动第二连杆绕着第一连杆转动，接着控制第二驱动装置带动第三连杆绕着第二连杆转动，使得第三连杆带动采摘装置转动至待采摘荔枝的下方，通过联动装置带动采摘棒在竖直平面内往复转动形成采摘面，并通过相对交错设置的采摘面形成采摘区域，使得待采摘的荔枝进入采摘区域的过程中，通过交错剪切使得采摘棒作用于待采摘荔枝上的作用力大于待采摘荔枝与果蒂处的结合力，进而将待采摘荔枝与果柄分离从采摘区域脱落掉入收集装置中，完成对荔枝的采摘。
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公开(公告)号：CN119605488A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411840734.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明提供一种移动式水果采摘分选装备，其结构包括：移动底盘、分隔存储箱、控制中心、驱动电机、采摘机械臂；本发明通过移动底盘的位移结构及中心柱调节能达成多地形适应能力，可在果园中灵活行驶，然后采摘机械臂利用多自由度的转盘、一号转杆、二号转杆形成的方位调节，然后利用橡胶保护块的配合形成柔性抓取，进而内置的检测分类模块通过光电传感和检测算法对水果进行分类码放，储存模块根据检测分类结果将水果自动分类存储，本装备还集成了视觉识别系统和传感器网络，可实时检测水果的外观品质和内部品质信息，通过检测模型算法实现快速精准分选，适用于多种水果的高效采摘。
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公开(公告)号：CN119274698A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411422762.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 广东省农业科学院设施农业研究所 , 华南农业大学 , 广州智臻农业科技有限公司
IPC: G16C20/70 , G01N21/359 , G06V10/762 , G06V10/25 , G06T7/11 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06N20/10 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像的果蔬糖度检测模型构建及糖度检测方法，包括：获取目标果蔬的校正样本集；获取所述校正样本集中每个校正样本的近红外光谱数据和第一糖度实测数据；根据所有所述校正样本的所述近红外光谱数据和所述第一糖度实测数据，采用化学计量学算法建模，获得糖度检测模型；采用交叉验证法，构建所述糖度检测模型的交叉验证均方根误差和特征波长数量之间的第一关系曲线，交叉验证均方根误差和潜变量个数之间的第二关系曲线；根据所述第一关系曲线、第二关系曲线分别确定目标特征波长数量和目标潜变量个数；根据所述目标特征波长数量和所述目标潜变量个数，获得果蔬糖度检测模型。能够准确无损地检测出糖度。
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