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龙图腾网恭喜湖南农业大学申请的专利一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置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：CN119927935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510438827.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置是由吴明亮;潘睿;唐乐为;万子平;李杰;曹子骏;张慧宇;王晓宇;文张宏;邹智军设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置，本发明涉及机械自动化技术领域。包括以下步骤：该方法通过获取不同生长阶段的油茶果实图像并进行预处理，提取图像特征参数，生成训练样本数据集，并基于该数据集建立神经网络模型进行训练，得到果实特征提取模型。待采摘油茶果实图像经处理后输入模型，预测其特征参数并计算果实外观影响系数。同时，获取果梗直径、水分含量、纤维含量等特征参数，结合环境平均温度和风速修正，计算果梗韧性影响系数精确值。最终，根据果梗韧性和果实外观影响系数，动态修正振动频率，设置油茶采摘机器人的振动频率，降低了果实损伤。

本发明授权一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种振动式油茶采摘机器人的振动频率控制方法，其特征在于，具体步骤包括： 获取若干不同生长阶段的油茶果实图像，对采集的油茶果实图像进行预处理，得到训练样本图像，获取训练样本图像中油茶果实的图像特征参数和果梗特征参数，将图像特征参数和果梗特征参数与对应的训练样本图像一一映射，生成训练样本数据集，所述图像特征参数包括果实图像的红色、绿色、蓝色分量值、果实轮廓周长、果实轮廓面积和果实纹理熵； 基于训练样本数据集内的数据，建立神经网络模型，以训练样本数据集内的训练样本图像作为模型的输入，并以训练样本数据集内对应的图像特征参数和果梗特征参数作为标签，对神经网络模型进行训练，得到果实特征提取模型； 通过油茶采摘机器人采集待采摘油茶果实图像，对待采摘油茶果实图像进行预处理后，将其输入完成训练的果实特征提取模型中，模型输出待采摘油茶果实的图像特征参数预测值和果梗特征参数预测值，基于待采摘油茶果实的图像特征参数预测值计算生成果实外观影响系数； 基于果梗特征参数预测值计算生成果梗韧性影响系数，同时获取待采摘油茶果园内的环境参数，根据获取的环境参数对得到的果梗韧性影响系数进行修正，得到果梗韧性影响系数精确值，所述环境参数包括环境平均温度和环境平均风速，所述果梗特征参数包括果梗直径、果梗水分含量、果梗的纤维含量； 根据得到的果梗韧性影响系数精确值，结合果实外观影响系数，对振动式油茶采摘机器人的振动频率进行动态修正，得到自适应振动频率修正值，根据得到的自适应振动频率修正值对油茶采摘机器人的振动频率进行设置，完成振动式油茶采摘机器人的振动频率的控制。

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