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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统及喷药方法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：CN120266828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510751300.1，技术领域涉及：A01M7/00；该发明授权基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统及喷药方法是由郑书河;黄伟良;陈洪彬;李梦;赖镇辉;陈龙彬;任金波设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统及喷药方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统及喷药方法，属于茶园机械技术领域，所述方法包括：步骤S1：构建茶叶病害检测模型；步骤S2：采集茶园现场图片；步骤S3：将步骤S2采集的茶园现场图片传输至NVIDIAJetsonOrinNano主控系统上，并通过步骤S1得到的检测模型进行检测，判断是否有病虫害发生：如果有，则计算出病虫害发生的位置后进行喷药处理。实现茶园病虫害的精准识别，以及精准喷药。

本发明授权基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统及喷药方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统的喷药方法，其特征在于，包括基于机器视觉的茶园智能精准喷药系统，所述系统包括电力发动机（1）、机架（2）、行走轮（3）、变速箱（4）、扶手装置（11）和精准喷药装置（12）； 所述电力发动机（1）安装在所述机架（2）后方，所述机架（2）与所述变速箱（4）焊接，所述扶手装置（11）安装于所述变速箱（4）上方； 所述的精准喷药装置（12）包括识别相机（12-1）、相机支架（12-2）、药箱支架（12-3）、药箱（12-4）、电动泵（12-5）、电磁阀（12-6）、喷药支架（12-7）、喷药软管（12-8）、喷头（12-9）、外横向滑动导轨（12-10）、内横向滑动导轨（12-11）、纵向滑动导轨（12-12）和NVIDIAJetsonOrinNano主控系统（12-13），所述相机支架（12-2）焊接于所述机架（2）前端，所述相机支架（12-2）两端安装有识别相机（12-1），用于识别茶叶病虫害情况，药液经所述电动泵（12-5）输送至所述电磁阀（12-6），所述喷药软管（12-8）两端分别与电磁阀（12-6）、喷头（12-9）连接，所述喷药支架（12-7）两边各安装有一个外横向滑动导轨（12-10）、一个内横向滑动导轨（12-11）和两个纵向滑动导轨（12-12），其中外横向滑动导轨（12-10）延伸段末端连接有一个纵向滑动导轨（12-12），内横向滑动导轨（12-11）滑动块连接有一个纵向滑动导轨（12-12），所述NVIDIAJetsonOrinNano主控系统（12-13）用于接收并分析所述识别相机（12-1）检测到的茶叶病害区域信息，控制所述喷头（12-9）对病害区域进行喷药； 所述方法为： 步骤S1：构建茶叶病害检测模型，具体为： 步骤S11：采集包含不同环境和种类的茶叶病害数据集； 步骤S12：对步骤S11采集的茶叶病害数据集进行标注，并按比例划分训练集、验证集和测试集； 步骤S13：对步骤S12中的训练集进行数据增强和扩充； 步骤S14：构建基于GDE-YOLOv8n的茶叶病害检测模型：在原始YOLOv8n模型的Neck末端引入全局注意力机制（GAM），在原始YOLOv8n模型的Neck中使用多样分支块（DBB）与Neck网络中的C2f模块相结合，将原始CIoU损失函数替换为EIoU损失函数； 步骤S15：对步骤S14构建的模型进行训练与实验，得到检测模型； 步骤S16：将步骤S15得到的检测模型部署于NVIDIAJetsonOrinNano主控系统上运行； 步骤S2：采集茶园现场图片； 步骤S3：将步骤S2采集的茶园现场图片传输至NVIDIAJetsonOrinNano主控系统上，并通过步骤S1得到的检测模型进行检测，判断是否有病虫害发生：如果有，则计算出病虫害发生的位置后进行喷药处理。

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