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龍圖騰網獲悉農業農村部南京農業機械化研究所申請的專利基于圖像處理的多品種蔬菜收獲機動態識別與喂入控制系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120359903B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510825805.8，技術領域涉及：A01D45/26；該發明授權基于圖像處理的多品種蔬菜收獲機動態識別與喂入控制系統是由曹光喬;張健飛;張進龍設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像處理的多品種蔬菜收獲機動態識別與喂入控制系統在說明書摘要公布了：本發明涉及農業機械控制技術領域，具體涉及基于圖像處理的多品種蔬菜收獲機動態識別與喂入控制系統，包括圖像采集模塊、環境感知模塊、圖像處理模塊、數據融合模塊、動態識別與追蹤模塊和喂入控制模塊。通過雙目立體視覺與毫米波雷達融合，實現甘藍球莖的三維空間定位與動態跟蹤；結合擴展卡爾曼濾波和長短期記憶網絡進行軌跡預測，優化機械臂夾持路徑；采用模糊PID控制對夾持力進行自適應調節，并結合輸送帶速度控制，實現甘藍的精準喂入。本發明提高了甘藍收獲的自動化水平，有效降低損傷率，提高作業穩定性和收獲效率，適用于大規模甘藍種植基地的智能化收獲作業。

本發明授權基于圖像處理的多品種蔬菜收獲機動態識別與喂入控制系統在權利要求書中公布了：1.基于圖像處理的甘藍收獲機動態識別與喂入控制系統，其特征在于，包括圖像采集模塊、環境感知模塊、圖像處理模塊、數據融合模塊、動態識別與追蹤模塊和喂入控制模塊，其中； 所述圖像采集模塊配置有雙目立體視覺相機，用于實時獲取包含甘藍形態學特征、表面紋理特征和空間位置信息的多光譜圖像數據； 所述環境感知模塊集成有毫米波雷達、激光測距儀和慣性測量單元，用于構建三維點云地圖并實時檢測收獲環境中障礙物的空間坐標、甘藍植株的拓撲結構和機械臂末端執行器的運動參數，生成包含空間坐標與運動參數的雷達點云數據； 所述圖像處理模塊采用預設的基于卷積神經網絡的深度學習模型，執行多尺度特征提取和語義分割，輸出包含甘藍球徑測量值、表面損傷識別結果和三維空間坐標的圖像特征數據； 所述數據融合模塊通過擴展卡爾曼濾波器實現圖像特征數據與雷達點云數據的時空對齊，建立包含甘藍生物力學特性、環境動態參數和機械系統狀態的多模態狀態空間模型，包括： 時空基準對齊：提取結構化圖像特征數據的時間戳與結構化雷達點云數據的時間戳；基于FPGA硬件時鐘信號計算兩者時間戳偏移量，生成時間同步補償參數； 跨模態坐標統一：將三維空間坐標數據集轉換至建立的雷達坐標系，生成統一坐標系圖像特征數據，對融合點云數據進行體素化降采樣，生成降采樣雷達點云數據； 狀態預測與觀測建模：基于擴展卡爾曼濾波器，定義狀態向量，并構建狀態轉移矩陣； 多源觀測更新：將統一坐標系圖像特征數據作為視覺觀測輸入，將降采樣雷達點云數據作為雷達觀測輸入，構建多模態觀測模型，并執行擴展卡爾曼濾波器更新步驟，生成更新后的狀態向量； 多模態模型構建：基于更新后的狀態向量與多尺度上下文特征金字塔，構建時空聯合特征張量，通過長短期記憶網絡對生物力學特性參數和環境擾動參數進行時序建模，建立多模態狀態空間模型； 模型輸出與驗證：將多模態狀態空間模型編碼為Protobuf格式的狀態數據流，通過χ2檢驗驗證模型一致性，生成模型置信度指標，在置信度≥0.8時，向動態識別與追蹤模塊輸出有效狀態數據流； 所述動態識別與追蹤模塊部署有核相關濾波算法，基于多模態狀態空間模型預測甘藍質心運動軌跡，并結合甘藍個體形態特征計算適應性夾持力，生成包含目標位姿和夾持參數的動態特征數據； 所述喂入控制模塊包含模糊PID控制器，根據動態特征數據調整夾持機構的夾持力和輸送帶的速度場分布，實現甘藍的變參數喂入控制，包括： 動態參數解析：基于輸出的動態特征數據，提取目標夾持位姿與夾持力設定參數，為后續控制提供輸入； 模糊PID控制初始化：基于動態參數解析的輸出，初始化模糊PID控制器，以實現精準夾持控制； 夾持力動態調控：基于模糊PID控制初始化的輸出，計算夾持力修正量，并生成具體的控制指令； 輸送帶協同控制：結合目標位姿矩陣和甘藍球莖直徑信息，計算輸送帶的運動速度分布，以確保甘藍在輸送過程中保持穩定。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人農業農村部南京農業機械化研究所，其通訊地址為：210014 江蘇省南京市玄武區中山門外柳營100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。