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一种具有智能识别功能的自适应挖掘控制方法及设备
摘要文本
本发明公开了一种具有智能识别功能的自适应挖掘控制方法及设备，属于挖掘机液压控制技术领域，用于解决现有的正/负流量系统型挖掘机，难以根据挖掘不同介质时所需的挖掘力的大小，对液压泵的进行精准控制反馈，容易造成能量利用不充分的技术问题。方法包括：对待挖掘的挖掘介质进行图像采集，得到待挖掘介质图像；对待挖掘介质图像进行有关土壤颗粒的特征识别，确定出土壤颗粒特征；通过深度学习岩土识别模型，对土壤颗粒特征进行识别处理，确定出挖掘介质类型；对土壤颗粒特征进行密度计算，得到挖掘介质密度参数；对挖掘介质密度参数进行最优参数的匹配计算，得到挖掘机的挖掘工作参数；将挖掘工作参数进行反馈控制，以实现对挖掘机的挖掘力控制。
申请人信息
- 申请人:山东科技大学
- 申请人地址:266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
- 发明人: 山东科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种具有智能识别功能的自适应挖掘控制方法及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410129727.3 |
| 申请日 | 2024/1/31 |
| 公告号 | CN117661671A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | E02F9/20 |
| 权利人 | 山东科技大学 |
| 发明人 | 曾庆良; 刘文婷; 万丽荣; 崔书孝; 周俊; 逯振国 |
| 地址 | 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号 |
专利主权项内容
1.一种具有智能识别功能的自适应挖掘控制方法，其特征在于，所述方法包括：通过预安装在挖掘机驾驶室顶端的摄像头，对待挖掘的挖掘介质进行图像采集，得到待挖掘介质图像；对所述待挖掘介质图像进行有关土壤颗粒的特征识别，确定出土壤颗粒特征；通过预训练的深度学习岩土识别模型，对所述待挖掘介质图像中的土壤颗粒特征进行识别处理，确定出挖掘介质类型；根据所述挖掘介质类型，对所述土壤颗粒特征进行密度计算，得到挖掘介质密度参数；对所述挖掘介质密度参数进行最优参数的匹配计算，得到所述挖掘机的挖掘工作参数；将所述挖掘工作参数进行反馈控制，以实现对所述挖掘机的挖掘力控制。