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龙图腾网获悉新疆生产建设兵团第七师农业科学研究所申请的专利一种构树自动栽苗装置和控制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：CN118592297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411089194.7，技术领域涉及：A01G23/04；该发明授权一种构树自动栽苗装置和控制方法是由张辉;毛鹏志;候国庆;王海娟;沈章明;吴艳梅;张文;杜晶设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构树自动栽苗装置和控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种构树自动栽苗装置和控制方法，装置含安装板、挖坑单元、输送单元、填土单元、控制单元、灌水单元、水平仪、移动轮及图像识别单元。挖坑、输送、填土单元均设于安装板，灌水单元配电磁阀，均与控制单元相连。水平仪亦与控制单元相连。图像识别单元集成于控制单元，识别植树坑位置，控制输送单元精准送苗。本发明利用水平仪实时检测装置的状态，当装置的倾斜角度大于预设的阈值时，水平仪向控制单元发送信号，控制单元接收到信号后控制伸缩杆对装置进行调节，使装置恢复至水平状态，同时使得装置在种植构树时构树始终垂直于水平面，防止构树倾斜生长，从而提高构树的生长质量和成活率。

本发明授权一种构树自动栽苗装置和控制方法在权利要求书中公布了：1.一种构树自动栽苗装置，其特征在于，所述装置包括： 安装板1； 挖坑单元，设置于所述安装板1上，用于挖植树坑； 输送单元，设置于所述安装板1上，用于将树苗传送至所述植树坑内； 填土单元，设置于所述安装板1上，用于向所述树苗根部填土； 电源，设置于所述安装板1上，用于为所述装置提供电能； 控制单元，与所述挖坑单元、输送单元和填土单元连接； 灌水单元8，设置于所述安装板1上，用于对填上土的树苗进行灌水，所述灌水单元8上设置有电磁阀12，所述电磁阀12于所述控制单元连接； 水平仪，设置于所述安装板1上，且与所述控制单元连接； 至少四个移动轮17，通过伸缩杆设置于所述安装板1底部，每个所述移动轮17均设置有轮驱动器18，所述轮驱动器18于所述控制单元连接；所述伸缩杆与所述控制单元连接，所述控制单元基于所述水平仪发送的信号实时调节所述伸缩杆的长短； 图像识别单元，设置于所述安装板1上，且集成在所述控制单元上，用于识别所述植树坑的位置信息，并将所述位置信息发送至控制单元，所述控制单元控制所述输送单元将所述树苗输送至所述植树坑内； 输送单元包括： 换向槽5，设置于所述安装板1上，所述换向槽5包括第一弯板51、旋转轴52、直板53和第二弯板54，所述第一弯板51通过旋转轴52与所述直板53的一端转动连接，所述第二弯板54通过旋转轴52与所述直板53的另一端转动连接，所述第一弯板51和所述第二弯板54顶部均设置有电磁铁55，所述电磁铁55与所述控制单元连接，所述直板53的底部设置有轴固定套56，且所述轴固定套56内设置有凸起； 换向槽驱动器6，设置于所述安装板1上，用于将所述换向槽5的一端旋转至所述植树坑上； 传送带9，向所述换向槽5倾斜设置于所述安装板1上，所述传送带9上至少设置有一个挡板10； 传送带驱动器，设置于所述安装板1上，用于驱动所述传送带9； 所述图像识别单元包括图像采集模块11和图像识别模型； 所述图像采集模块11将实时采集到的植树坑图像数据发送至图像识别模型，图像识别模型对植树坑图像数据进行识别，判断所述图像中是否有所述植树坑； 若所述植树坑图像数据中无所述植树坑，则所述控制单元控制所述轮驱动器18使得装置继续向前移动； 若所述植树坑图像数据中有所述植树坑，则所述控制单元控制所述轮驱动器18使装置停止向前移动； 所述图像识别模型是通过深度学习算法训练而成； 训练所述图像识别模型的步骤包括： S1、获取历史植树坑图像数据，并对所述历史植树坑图像数据进行预处理； S2、将预处理后的植树坑图像数据分为训练数据集和测试数据集； S3、获取初始模型，并对所述初始模型进行特征分解，获得重子参数和特征子参数； S4、使用训练数据集对所述初始模型迭代训练，并通过损失函数和增量学习算法调整重子参数和特征子参数； S5、利用所述测试数据集对训练后的初始模型进行验证； S6、基于验证结果调整初始模型重子参数和特征子参数，重复步骤S4和S5，直至所述初始模型达到预定的识别准确率，得到图像识别模型； 所述损失函数的表达式为： 其中，表示损失值，表示样本数，表示第个样本，表示指示变量，表示取对数，表示第个样本的预测概率值； 所述图像识别模型包括输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、Dropout层和批归一化层，所述输入层用于接收所述图像采集模块11采集到的植树坑图像数据；所述卷积层用于提取所述植树坑图像数据的图像特征；所述激活层用于引入非线性变换；所述池化层用于降低特征维度；所述全连接层用于将提取的特征进行整合分类；所述Dropout层用于防止所述图像识别模型过拟合；所述批归一化层用于加速图像识别模型训练过程。

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