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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市緯爾科技有限公司申請(qǐng)的專利一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116645614B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310725438.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法是由吳帆;韋瑞新設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法,包括如下步驟：對(duì)目標(biāo)作物進(jìn)行圖像采集；對(duì)圖像中目標(biāo)作物的目標(biāo)特征進(jìn)行識(shí)別；對(duì)識(shí)別的目標(biāo)特征提取深度信息，計(jì)算目標(biāo)特征的位置；融合計(jì)算農(nóng)業(yè)機(jī)器人自身位置及目標(biāo)特征位置；計(jì)算并規(guī)劃農(nóng)業(yè)機(jī)器人的動(dòng)作規(guī)劃及路徑規(guī)劃，生產(chǎn)指令序列；控制農(nóng)業(yè)機(jī)器人沿特定軌跡運(yùn)動(dòng)，并完成指定動(dòng)作。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)高效、簡(jiǎn)單的軟件架構(gòu)及硬件架構(gòu)的邏輯通路，更貼近真實(shí)作業(yè)場(chǎng)景的情況下，實(shí)現(xiàn)了更加高效、便捷的效果；能夠適應(yīng)多種不同場(chǎng)景，在精準(zhǔn)作業(yè)場(chǎng)景下，此方案能夠通過精準(zhǔn)識(shí)別作物的目標(biāo)特征，驅(qū)動(dòng)特種作業(yè)臂實(shí)現(xiàn)特定的作業(yè)動(dòng)作。

本發(fā)明授權(quán)一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種精準(zhǔn)作業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人作業(yè)方法，應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人，其特征在于，包括如下步驟：S1、通過視覺傳感器，對(duì)目標(biāo)作物進(jìn)行圖像采集；S2、使用目標(biāo)識(shí)別和檢測(cè)算法，對(duì)圖像中目標(biāo)作物的目標(biāo)特征進(jìn)行識(shí)別；S3、計(jì)算或采集全局或局部的深度信息，對(duì)識(shí)別的目標(biāo)特征提取深度信息，計(jì)算目標(biāo)特征的位置；S4、通過運(yùn)動(dòng)位置傳感器，融合計(jì)算農(nóng)業(yè)機(jī)器人自身位置及目標(biāo)特征位置；S5、根據(jù)目標(biāo)特征位置及農(nóng)業(yè)機(jī)器人自身位置的實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，計(jì)算并規(guī)劃農(nóng)業(yè)機(jī)器人的動(dòng)作規(guī)劃及路徑規(guī)劃，生產(chǎn)指令序列；S6、根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的動(dòng)作規(guī)劃及路徑規(guī)劃，農(nóng)業(yè)機(jī)器人沿特定軌跡運(yùn)動(dòng)，并完成指定動(dòng)作；所述步驟S2具體包括以下步驟：S2-1、使用目標(biāo)檢測(cè)算法，識(shí)別所述目標(biāo)特征的位置；S2-2、通過目標(biāo)作物特征及拓?fù)?，推算目?biāo)特征的位置；S2-3、融合多個(gè)模型的計(jì)算結(jié)果，綜合判斷，計(jì)算目標(biāo)特征的最大概率位置；所述目標(biāo)作物為莖葉體植物，目標(biāo)特征為目標(biāo)作物的莖葉頂部，所述步驟S2-2具體包括以下步驟：S2-2-1、將所述圖像進(jìn)行高斯濾波降噪，對(duì)圖像進(jìn)行背景閾值分割，提取出較為完整的目標(biāo)作物圖像；S2-2-2、將獲取的彩色目標(biāo)作物圖像進(jìn)行降維處理，將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖，保留原始圖像中目標(biāo)作物的主干及莖葉形狀分布信息，進(jìn)行Canny算子邊緣檢測(cè)，獲取目標(biāo)作物邊緣及莖葉主干邊緣的二值化圖像；S2-2-3、處理獲取的二值化圖像：對(duì)二值化圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，其中曲線圖像為葉邊緣，剩余圖像為莖葉主干，將直線圖像提取為C1，剩余圖像為C2，圖像C1、C2中的像素值為二值化圖像的邊緣信息；S2-2-4、設(shè)C1x,y、C2x,y為直線圖像C1與剩余圖像C2中坐標(biāo)位置的像素點(diǎn)，對(duì)C1x,y與C2x,y進(jìn)行判斷，若C1x,y=C2x,y,則表明x,y為葉尖點(diǎn)坐標(biāo)，若C1x,y≠C2x,y,則表明x,y不為葉尖點(diǎn)坐標(biāo)，保存所有葉尖點(diǎn)坐標(biāo){x,y};S2-2-5、將直線圖像C1轉(zhuǎn)為向量，起始點(diǎn)為葉尖點(diǎn)坐標(biāo){x,y},獲取所有向量的交點(diǎn)坐標(biāo){x’,y’}，以i個(gè)像素點(diǎn)作為半徑畫圓，以C1中每個(gè)像素點(diǎn)作為圓心進(jìn)行判斷，若該圓中存在交點(diǎn)坐標(biāo)x’,y’且多于n個(gè)，則認(rèn)為交點(diǎn)聚集，計(jì)算該圓中所有交點(diǎn)的平均坐標(biāo)Σx,Σy,該坐標(biāo)即為目標(biāo)作物的莖葉頂部中心坐標(biāo)，即為目標(biāo)特征的位置坐標(biāo)；其中i、n均為大于0的自然數(shù)。

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