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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于RGB-D相机的自动仿形采茶方法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：CN117152671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311015369.5，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种基于RGB-D相机的自动仿形采茶方法是由吴敏;陈建能;赵润茂;郇晓龙;桂江生;闫飞达;贾江鸣设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB-D相机的自动仿形采茶方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RGB‑D相机的自动仿形采茶方法，采用RGB‑D相机扫描茶蓬面，提取包含深度信息与RGB图像信息的茶蓬面深度图像，通过茶蓬面深度信息拟合割刀初步采收切割深度基准；然后，以蓬面深度信息的横向方差估计生长密度，并对茶蓬面深度图像进行变阈值k‑means算法分割后提取鲜叶像素比例；最后，创新提出融合割刀初步采收切割深度基准、生长密度及鲜叶像素比例参数建立最佳割刀仿形采收切割深度基准的估计模型，并将垄沟起伏不平的扰动测量信号输入线性自抗扰控制系统，以滤波后的干扰测量信号为已知扰动，改进设计了扩张状态观测器，仿形采收切割深度基准更准确，控制系统的鲁棒性与动态响应性能高。

本发明授权一种基于RGB-D相机的自动仿形采茶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D相机的自动仿形采茶方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤一、将龙门支架横梁固定架设在采茶行进机构的机架上，位于茶垄上方；将导轨固定在龙门支架横梁上，在龙门支架横梁上固定RGB-D相机、加速度计一和沿导轨等距布置的多个仿形收获装置；所述的仿形收获装置包括自行走机构、直动件和微元仿形收获末端，直动件和微元仿形收获末端由自行走机构驱动沿龙门支架横梁移动；所述的微元仿形收获末端包括收获框和割刀；收获框由直动件驱动升降；割刀安装在收获框底部；收获框上固定有加速度计二； 步骤二、各仿形收获装置的直动件自动调整微元仿形收获末端至初始高度位置，龙门支架横梁上RGB-D相机扫描下方茶陇的宽度，控制器根据RGB-D相机反馈的茶陇宽度、微元仿形收获末端的宽度确定茶陇上方所需仿形收获装置数量，然后控制中间相应数量仿形收获装置的自行走机构沿龙门支架横梁移动至茶陇上方； 步骤三、采收过程中，通过RGB-D相机扫描茶蓬面获得深度图像； 步骤四、从深度图像中提取各割刀的深度信息与各割刀前的待采区域蓬面深度信息，并通过半径滤波方法剔除离群点，得到各割刀深度信息图像与各割刀前待采区域蓬面深度信息图像；通过加速度计二获取割刀的竖直方向加速度，采用卡尔曼滤波算法，以割刀深度信息为测量数据，结合割刀的竖直方向加速度状态递推校正割刀深度信息图像，同时，通过加速度计一获取RGB-D相机的竖直方向加速度，采用卡尔曼滤波算法，以待采区域蓬面深度信息为测量数据，结合RGB-D相机竖直方向加速度状态递推校正待采区域蓬面深度信息图像；然后，对各待采区域蓬面深度信息采用RANSAC算法拟合一条水平直线作为初步采收切割深度基准s； 步骤五、从深度图像中提取所有割刀前方蓬面的RGB信息，得到茶蓬面RGB信息图像；将茶蓬面RGB信息图像中深度信息位于上方预设范围的像素直接分类为鲜叶，下方预设范围的像素直接分类为背景，剩余图像像素选择鲜叶与背景相差较大的颜色分量作为分割依据，通过变阈值K-means聚类算法分割为背景与鲜叶两种聚类类别，然后计算鲜叶像素的比例P； 步骤六、根据各待采区域蓬面深度信息得到所有割刀前方蓬面的茶蓬面深度信息图像，从茶蓬面深度信息图像中提取茶鲜叶竖直方向深度方差平均值Var； 步骤七、建立优化最佳割刀仿形采收切割深度基准S的BP神经网络模型，并进行训练和验证； 步骤八、采收过程中，实时拟合各割刀前方待收获区域的初步采收切割深度基准s，获得茶蓬面鲜叶像素比例P及竖直方向深度方差平均值Var，输入到训练好的BP神经网络模型中，实时输出各割刀前方待收获区域的最佳割刀仿形采收切割深度基准S，并实时通过采用卡尔曼滤波算法校正后的割刀深度信息图像获取各割刀位置信息； 步骤九、根据各割刀位置信息和BP神经网络模型输出的各割刀前方待收获区域的最佳割刀仿形采收切割深度基准S，采用线性自抗扰控制方法得到各割刀仿形采收切割深度的实际控制量； 步骤十、各仿形收获装置的直动件实时根据实际控制量u自动调整微元仿形收获末端的割刀切割深度，实现各割刀前方待收获区域蓬面的自动仿形采茶。

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