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龙图腾网获悉农业农村部南京农业机械化研究所申请的专利基于图像处理的多品种蔬菜收获机动态识别与喂入控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120359903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510825805.8，技术领域涉及：A01D45/26；该发明授权基于图像处理的多品种蔬菜收获机动态识别与喂入控制系统是由曹光乔;张健飞;张进龙设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的多品种蔬菜收获机动态识别与喂入控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业机械控制技术领域，具体涉及基于图像处理的多品种蔬菜收获机动态识别与喂入控制系统，包括图像采集模块、环境感知模块、图像处理模块、数据融合模块、动态识别与追踪模块和喂入控制模块。通过双目立体视觉与毫米波雷达融合，实现甘蓝球茎的三维空间定位与动态跟踪；结合扩展卡尔曼滤波和长短期记忆网络进行轨迹预测，优化机械臂夹持路径；采用模糊PID控制对夹持力进行自适应调节，并结合输送带速度控制，实现甘蓝的精准喂入。本发明提高了甘蓝收获的自动化水平，有效降低损伤率，提高作业稳定性和收获效率，适用于大规模甘蓝种植基地的智能化收获作业。

本发明授权基于图像处理的多品种蔬菜收获机动态识别与喂入控制系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的甘蓝收获机动态识别与喂入控制系统，其特征在于，包括图像采集模块、环境感知模块、图像处理模块、数据融合模块、动态识别与追踪模块和喂入控制模块，其中； 所述图像采集模块配置有双目立体视觉相机，用于实时获取包含甘蓝形态学特征、表面纹理特征和空间位置信息的多光谱图像数据； 所述环境感知模块集成有毫米波雷达、激光测距仪和惯性测量单元，用于构建三维点云地图并实时检测收获环境中障碍物的空间坐标、甘蓝植株的拓扑结构和机械臂末端执行器的运动参数，生成包含空间坐标与运动参数的雷达点云数据； 所述图像处理模块采用预设的基于卷积神经网络的深度学习模型，执行多尺度特征提取和语义分割，输出包含甘蓝球径测量值、表面损伤识别结果和三维空间坐标的图像特征数据； 所述数据融合模块通过扩展卡尔曼滤波器实现图像特征数据与雷达点云数据的时空对齐，建立包含甘蓝生物力学特性、环境动态参数和机械系统状态的多模态状态空间模型，包括： 时空基准对齐：提取结构化图像特征数据的时间戳与结构化雷达点云数据的时间戳；基于FPGA硬件时钟信号计算两者时间戳偏移量，生成时间同步补偿参数； 跨模态坐标统一：将三维空间坐标数据集转换至建立的雷达坐标系，生成统一坐标系图像特征数据，对融合点云数据进行体素化降采样，生成降采样雷达点云数据； 状态预测与观测建模：基于扩展卡尔曼滤波器，定义状态向量，并构建状态转移矩阵； 多源观测更新：将统一坐标系图像特征数据作为视觉观测输入，将降采样雷达点云数据作为雷达观测输入，构建多模态观测模型，并执行扩展卡尔曼滤波器更新步骤，生成更新后的状态向量； 多模态模型构建：基于更新后的状态向量与多尺度上下文特征金字塔，构建时空联合特征张量，通过长短期记忆网络对生物力学特性参数和环境扰动参数进行时序建模，建立多模态状态空间模型； 模型输出与验证：将多模态状态空间模型编码为Protobuf格式的状态数据流，通过χ²检验验证模型一致性，生成模型置信度指标，在置信度≥0.8时，向动态识别与追踪模块输出有效状态数据流； 所述动态识别与追踪模块部署有核相关滤波算法，基于多模态状态空间模型预测甘蓝质心运动轨迹，并结合甘蓝个体形态特征计算适应性夹持力，生成包含目标位姿和夹持参数的动态特征数据； 所述喂入控制模块包含模糊PID控制器，根据动态特征数据调整夹持机构的夹持力和输送带的速度场分布，实现甘蓝的变参数喂入控制，包括： 动态参数解析：基于输出的动态特征数据，提取目标夹持位姿与夹持力设定参数，为后续控制提供输入； 模糊PID控制初始化：基于动态参数解析的输出，初始化模糊PID控制器，以实现精准夹持控制； 夹持力动态调控：基于模糊PID控制初始化的输出，计算夹持力修正量，并生成具体的控制指令； 输送带协同控制：结合目标位姿矩阵和甘蓝球茎直径信息，计算输送带的运动速度分布，以确保甘蓝在输送过程中保持稳定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人农业农村部南京农业机械化研究所，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区中山门外柳营100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。