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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种用于花生种植的破膜方法及配合使用的破膜组件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：CN116806609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310121730.6，技术领域涉及：A01G13/39；该发明授权一种用于花生种植的破膜方法及配合使用的破膜组件是由舒双宝;高新宇;韩亚瑞;张家鑫设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于花生种植的破膜方法及配合使用的破膜组件在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于花生种植的破膜方法及配合使用的破膜组件，破膜组件安装在具有行走巡航功能的破膜机支架，包括图像采集摄像头、YOLOv3深度学习神经网络结构，以及可调节环切半径的破膜刀设计，根据花生生长过程中苗高与叶片面积成比例关系，且比例相对固定的特点，通过对相机采集到的花生图像进行预处理，并将花生幼苗高度作为期望数据加入训练集，训练好的模型会通过计算叶片面积来估算花生幼苗高度，识别时需要将采集到的图片输入模型，然后驱动装置根据相机参数标定信息来确定坐标，驱动破膜刀对达到破膜要求的幼苗进行破膜，本发明既可保证花生幼苗的科学培育，又可大大减少工作人员工作时间，降低劳动成本，提高生产效率。

本发明授权一种用于花生种植的破膜方法及配合使用的破膜组件在权利要求书中公布了：1.一种用于花生种植的破膜机组件的破膜方法，其特征在于，步骤如下： 1将花生叶片图像输入YOLOv3神经网络模型进行训练，模型检测后输出叶片检测结果，所述检测结果即为当前花生植株生长状况是否满足破膜要求； 2训练完成后的模型部署完成后，完成训练的识别花生叶片模型会得到相应的模型文件，此时将训练结果进行格式转换，量化调优后即可部署到嵌入式MCU系统中，嵌入式MCU系统连接破膜机组件，破膜机组件装载在垄间行进车上； 3破膜机组件跟随行进车实时采集图像，采集到的待检测图像，神经网络会根据叶片图像输出判断结果，对于符合破膜要求的植株系统输出破膜命令，获取三维坐标过程，执行破膜动作；对于不符合破膜要求的叶片，系统会忽略破膜动作，并向行进车发送命令，进行下一植株的图像采集； 所述步骤3中满足破膜要求的植株，根据相机标定参数获取植株的三维坐标，对叶片进行canny边缘检测，取边缘三点确定圆心坐标，计算得到圆上半径，破膜车行进到圆心位置，破膜刀组件调整半径，进行环切破膜动作； 为了获取植株三维坐标，对采集图像相机做参数标定，标定方法采用经典的单平面棋盘格的相机标定方法，也称张正友标定法； 所述张正友标定法的具体方法为： 1在平面标定板上打印标准棋盘模板，在不同角度拍摄若干张图片； 2检测出图像中的特征点； 3求解相机理想状态下无视畸变影响的内、外参数，并代入极大似然估计法提升精度； 4利用最小二乘法回归求解径向畸变参数，利用反变换消除畸变； 5利用极大似然估计法优化估计，并带入畸变参数，求出相机内参，即像主点坐标、焦距和像素纵横比的融合与径向畸变参数； 相机标定参数获取植株的三维坐标方法由算法得来，即满足：x～K[R|t]X6； 其中，x为相机中的坐标；X为真实世界坐标；K为内参矩阵；[R|t]为外参矩阵K为内参矩阵，是相机内部参数组成的一个3×3的矩阵，其中，f代表焦距；s为畸变参数,x0,y0x0＝αy0为中心点坐标，α为纵横比例参数；[R|t]为外参矩阵，R是描述照相机方向的旋转矩阵，t是描述照相机中心位置的三维平移向量,即： 所述步骤3中破膜机组件实时采集花生植株图像，采用双边滤波虚化整张图像，降低泥土颗粒感同时保证了图像中叶片颜色梯度与周围的差异，然后进行图像二值化处理就能得到对比度明显的花生叶片图像，所述双边滤波满足： 其中Kp为图像归一化因子，p＝px,py为中心像素位置,q＝qx,qy表示与它计算的另一像素位置，Iq为q像素的像素值，g为高斯分布核。

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