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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一种花生收获机自适应喂入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：CN119769280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510222212.2，技术领域涉及：A01D29/00；该发明授权一种花生收获机自适应喂入系统是由张鹏;顾峰玮;吴峰;胡志超;徐弘博;杨红光;于昭洋;施丽莉;裴家勇设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种花生收获机自适应喂入系统在说明书摘要公布了：本发明涉及花生收获机技术领域，具体涉及一种花生收获机自适应喂入系统，包括数据采集模块、作物收获损伤预测模块、调节控制模块以及动力驱动模块，其中；所述数据采集模块实时监测花生收获机作业环境数据；所述作物收获损伤预测模块实时采集作物的生长参数，并基于生长参数预测在收获过程中对作物造成的损伤；所述调节控制模块结合作业环境数据，生成自动调整指令；所述动力驱动模块根据生成的自动调整指令，驱动可调节喂入组件中的各个单元。本发明，减少了因作物损伤或环境变化导致的破裂、挤压、堆积或卡滞问题，同时大幅提升了喂入过程的稳定性和效率。

本发明授权一种花生收获机自适应喂入系统在权利要求书中公布了：1.一种花生收获机自适应喂入系统，其特征在于，包括数据采集模块、作物收获损伤预测模块、调节控制模块以及动力驱动模块，其中； 所述数据采集模块实时监测花生收获机作业环境数据，包括地面坡度、土壤湿度； 所述作物收获损伤预测模块实时采集作物的生长参数，包括作物成熟度以及密度，并基于生长参数预测在收获过程中对作物造成的损伤； 所述调节控制模块基于预测的作物损伤的结果，结合作业环境数据，生成自动调整指令，包括调整喂入速度、力度和角度； 所述动力驱动模块根据生成的自动调整指令，驱动可调节喂入组件中的各个单元，包括电动机、液压泵及伺服电机； 所述作物收获损伤预测模块包括： 作物成熟度采集：实时采集作物的成熟度信息，包括花生壳的形状、硬度、颜色； 作物密度监测：实时监测作物的密度分布，获取作物在不同作业区域的密集程度； 作物损伤预测：基于作物成熟度以及作物密度的结果，预测作物在收获过程中遭遇的损伤，包括作物破裂、脱落、挤压或过度摩擦； 所述作物成熟度采集包括： 形状采集：通过安装在花生收获机上的摄像头采集花生作物的形状数据，使用Canny边缘检测算法提取花生的外形轮廓，生成形状参数S； 硬度检测：使用超声波传感器实时采集花生的硬度，采用压缩测试法测量花生外壳在预定压力下的形变量，生成硬度参数H； 颜色分析：采集花生的颜色数据，并使用HSV模型生成颜色参数C； 成熟度评估：基于生成的形状参数、硬度参数和颜色参数，综合评估花生的成熟度，所述成熟度评估采用加权平均法，计算出综合成熟度指数M； 所述作物密度监测包括： 深度数据采集：通过安装在花生收获机上的摄像头和激光雷达设备，实时获取作物在作业区域内的图像数据和深度数据； 图像处理与区域分割：使用K-means聚类算法对摄像头采集的作物图像数据进行处理，提取作物分布区域并生成二值化图像，作物分布区域的像素数量Npixels代表单位区域内的作物覆盖情况； 密度计算：结合激光雷达的深度数据，计算每个区域内作物的密集程度，生成作物密度参数D； 密度分布生成：根据作物密度参数D，生成作业区域的密度分布图，用颜色或梯度表示不同区域的作物密集程度； 所述作物损伤预测包括： 损伤风险指数计算：基于生成的综合成熟度指数M和作物密度参数D，量化作物在收获过程中遭遇破裂、脱落、挤压或过度摩擦的概率，生成损伤风险指数R； 作物损伤类型预测：根据生成的损伤风险指数R，预测作物的损伤类型，包括破裂、脱落、挤压或过度摩擦，具体包括： 低风险：当R0.3时，表示为低风险，作物无损伤； 中风险：当0.3≤R0.7时，表示中风险，作物出现破裂或挤压； 高风险：当R≥0.7时，表示高风险，作物出现脱落或过度摩擦。

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”。