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龍圖騰網獲悉浙江德碩科技股份有限公司申請的專利用于綠籬修剪機的智能對中方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355735B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510845052.7，技術領域涉及：G06T7/13；該發明授權用于綠籬修剪機的智能對中方法及系統是由舒景超;李小龍設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于綠籬修剪機的智能對中方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及綠籬修剪控制領域，具體涉及一種用于綠籬修剪機的智能對中方法及系統。該方法首先根據刀具在短期內的傾斜角度、運行功率、加速度數據和修剪路徑上點云位置變化，獲得當前時刻的刀具振動系數，根據處于已修剪綠籬區域一側的刀具區域邊緣線的像素點和已修剪綠籬區域的像素點之間深度值差異，以及各參考線和刀具區域中心線之間像素點的深度值變化相關性，獲得當前時刻的刀具對中系數，基于刀具振動系數和刀具對中系數，獲得修剪姿態偏差度，根據未修剪綠籬區域中枝莖邊緣線的長度以及像素點的色相值和飽和度值，獲得綠籬偏移度，結合修剪姿態偏差度和綠籬偏移度，對綠籬修剪機進行實時對中控制。本發明能夠提高綠籬修剪機的對中效果。

本發明授權用于綠籬修剪機的智能對中方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于綠籬修剪機的智能對中方法，其特征在于，所述方法包括： 利用待修剪綠籬的點云數據確定修剪路徑，在修剪過程中，實時獲取刀具的傾斜角度、加速度數據、運行功率、刀具方向的RGB深度圖像以及像素點的色相值、亮度值和飽和度值； 根據當前時刻之前的預設時段內各時刻的傾斜角度、運行功率、加速度數據，以及修剪路徑的點云位置變化，獲得當前時刻的刀具振動系數；在RGB深度圖像中識別出刀具區域、已修剪綠籬區域和未修剪綠籬區域；在已修剪綠籬區域中設置多條平行于刀具區域中心線的參考線，根據刀具區域的邊緣線像素點和已修剪綠籬區域像素點之間深度值的差異、參考線和刀具區域中心線之間像素點的深度值變化，獲得當前時刻的刀具對中系數；基于刀具振動系數和刀具對中系數，獲得當前時刻的修剪姿態偏差度； 對未修剪綠籬區域進行邊緣檢測，獲得多個枝莖邊緣線，根據枝莖邊緣線的長度以及各像素點的色相值和飽和度值，獲得當前時刻的綠籬偏移度； 基于修剪姿態偏差度和綠籬偏移度，對綠籬修剪機進行實時對中控制； 所述確定修剪路徑包括： 使用ICP算法，并基于待修剪綠籬的點云數據構建的初始修剪模型，通過PointNet++算法對所述初始修剪模型中的綠籬部分進行分割，并利用統計濾波算法移除離群點，獲得初始綠籬點云模型； 使用RANSAC算法，對所述初始綠籬點云模型進行擬合，獲得優化綠籬點云模型，并在所述初始綠籬點云模型中，刪除屬于最優綠籬點云模型的點云數據，獲得綠籬表面點云模型； 利用蟻群算法，對所述綠籬表面點云模型進行處理，獲得修剪路徑； 所述獲得當前時刻的修剪姿態偏差度包括： 對當前時刻的所述刀具對中系數進行負相關映射，獲得當前時刻的刀具偏移系數； 對當前時刻的所述刀具偏移系數和所述刀具振動系數進行綜合，獲得當前時刻的修剪姿態偏差度； 所述對綠籬修剪機進行實時對中控制包括： 對所述修剪姿態偏差度和所述綠籬偏移度進行綜合，獲得當前時刻的刀具對中調整強度； 將所述最優綠籬點云模型在當前時刻的刀具所處位置的切面和水平面的夾角，作為當前時刻的預期傾斜角度，將當前時刻的所述傾斜角度和所述預期傾斜角度的差值的絕對值，作為當前時刻的傾斜角度誤差值； 基于刀具對中調整參數的計算公式，獲得當前時刻的刀具對中調整參數，所述刀具對中調整參數的計算公式為： 其中，表示當前時刻的刀具對中調整參數；表示當前時刻的刀具對中調整強度；表示當前時刻的傾斜角度誤差值；表示歸一化函數； 將當前時刻的所述刀具對中調整參數作為PID控制器的比例增益系數，并利用PID控制器對修剪機刀具進行實時對中控制。

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