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龙图腾网获悉青岛农业大学申请的专利一种小麦收获机的残余物清理方法及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：CN121403358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511487820.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种小麦收获机的残余物清理方法及系统是由赵丽清;夏俊杰;张鑫平;杨诚;李国莹;张京科;杜松岭;盛学传设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦收获机的残余物清理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小麦收获机的残余物清理方法及系统，该方法包括以下步骤：采集集料仓底部图像并进行预处理；构建残余物目标识别模型；将预处理后的图像输入至模型中进行目标识别，获取残余物目标的预测边界框的坐标；进行坐标转换，将预测边界框中心点的坐标转换至机械臂基坐标系的三维坐标，进而进行机械臂运动轨迹规划，获得时间最优的运动轨迹；控制机械臂运动带动清理装置移动清理集料仓底部的残余物。本发明能够自动识别、定位并彻底清除集料仓底部各个角落的残余物，实现了小麦收获机集料仓残余物清理的自动化与智能化，有效保障了制繁种纯度和可靠性。

本发明授权一种小麦收获机的残余物清理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小麦收获机的残余物清理方法，其特征在于，所述小麦收获机的集料仓中设置有残余物清理装置和图像采集装置，所述残余物清理装置和所述图像采集装置均通过可折叠的机械臂安装在集料仓的内壁上，所述残余物清理方法包括以下步骤： 使用图像采集装置采集集料仓底部的图像，并对采集的图像进行预处理； 对YOLOv11模型进行改进，构建基于YOLOv11模型的残余物目标识别模型； 将预处理后的图像输入至残余物目标识别模型中，对预处理后的图像进行残余物目标识别，获取集料仓底部各残余物目标的预测边界框； 对各残余物目标的预测边界框中心点的坐标进行坐标转换，将其转换至机械臂基坐标系的三维坐标； 基于各残余物目标在机械臂基坐标系的三维坐标进行机械臂运动轨迹规划，获得时间最优的运动轨迹； 基于所述时间最优的运动轨迹控制机械臂运动，带动所述残余物清理装置移动清理集料仓底部的残余物； 其中，对YOLOv11模型进行改进的具体方法包括以下步骤： 在YOLOv11模型的主干网络中引入C2PSA交叉阶段局部自注意力模块； 在YOLOv11模型的主干网络的C3k2模块中引入CGLU门控机制，获得C3k2_SMPCGLU模块； 将YOLOv11模型的主干网络的SPPF空间金字塔池化模块替换为FPSConv特征金字塔共享卷积模块；所述FPSConv特征金字塔共享卷积模块中设置三条不同膨胀率的卷积分支，分别用于提取不同感受野的特征； 将YOLO11模型的颈部网络的常规卷积层替换为CBS模块； 进行机械臂运动轨迹规划的具体方法包括以下步骤： 基于各残余物目标在机械臂基坐标系的三维坐标采用烟花算法进行运动轨迹的广域搜索，并在所述烟花算法每次迭代后使用粒子群算法对烟花算法生成的烟花种群进行局部优化，最终获得时间最优的运动轨迹。

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