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龙图腾网恭喜湖南农业大学申请的专利油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法和系统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：CN119779726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510265937.X，技术领域涉及：G01M99/00；该发明授权油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法和系统是由吴明亮;石方刚;陈海洋;潘睿;谢先黎;罗洋;全伟;蒋啸虎;向阳;王圆圆设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法和系统，涉及移栽机的移栽性能技术领域，具体步骤包括：首先进行不同工作参数组合的移栽试验，获取基质损失率、钵苗损伤率、取苗成功率和移栽成功率等损失和移栽参数；构建移栽预测模型，利用移栽机工作参数作为输入，损失和移栽参数作为标签训练模型；随机组合参数，获取损失和移栽指标；进行数据处理和相关性分析，生成风险系数和成活系数，并综合计算出综合评估系数；最后，将综合评估系数与预设阈值比较，以评估移栽机的性能优劣。本发明更有助于识别潜在风险因素，提高移栽的成功率，还能够有效地反映移栽机在特定条件下的整体性能，为用户提供清晰的性能评估结果。

本发明授权油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种油菜钵苗移栽机的移栽性能测试方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.选择健康且体型一致的油菜钵苗，以及土壤条件、环境因素一致的测试地块，将测试地块均分为多个区域，在不同移栽机工作参数组合下进行油菜钵苗的移栽，在移栽前每个区域均采集同等数量的油菜钵苗，获取均值化处理的损失指标参数和移栽参数，所述损失指标参数包括基质损失率和钵苗损伤率，所述移栽参数包括取苗成功率和移栽成功率，移栽机工作参数包括顶杆移动速度、顶杆直径和夹爪夹持速度，并将同类数据进行最大-最小归一化处理；S2.构建移栽预测模型，将不同移栽机的工作参数组合作为输入，均值化处理的损失指标参数和移栽参数作为标签训练模型，对移栽预测模型进行训练；S3.建立移栽机工作参数的约束条件，在移栽机工作参数的约束条件下，将移栽机工作参数随机进行组合，构建移栽机工作参数初始种群的个体，将移栽机工作参数初始种群的个体输入移栽预测模型，获取均值化处理的损失指标参数和移栽参数；S4.将损失指标参数进行数据处理，并进行相关性分析，生成用于评估油菜钵苗损伤风险程度的风险系数，将移栽参数进行数据处理，并进行相关性分析，生成用于评估油菜钵苗生长成活概率的成活系数，将风险系数和成活系数进行数据处理，生成用于综合评估油菜钵苗移栽效果的综合评估系数；S5.将综合评估系数和预先设置的阈值进行比较，根据比较结果，获取移栽机移栽油菜钵苗的性能优劣情况；将移栽机工作参数随机进行组合，构建移栽机工作参数初始种群的个体，具体过程如下：将初始种群标定为，且初始种群，为初始种群中第个个体，为初始种群中个体的索引，且,为初始种群个体的数量，,其中,分别为第个个体的顶杆移动速度、顶杆直径和夹爪夹持速度；平均基质损失率、平均钵苗损伤率、平均取苗成功率和平均移栽成功率的计算方法，具体的公式如下： 其中，为平均基质损失率，为第个个体在移栽前第区域的基质质量，为第个个体在移栽后第区域的基质质量，为区域的索引，，为区域的数量； 其中，为平均钵苗损伤率，为第个个体在移栽时第区域的损伤钵苗数量，为第个个体在移栽前第区域的钵苗数量； 其中，为平均取苗成功率，为第个个体在移栽时第区域成功取出且未损伤的钵苗数量； 其中，为平均移栽成功率，为第个个体在移栽后第区域存活并正常生长的钵苗数量；将均值化处理的损失指标参数进行数据处理，并进行相关性分析，生成用于评估油菜钵苗损伤风险程度的风险系数，依据的公式如下： 其中，为第个个体的风险系数，风险系数用于从平均基质损失率、平均钵苗损伤率2个层面上，反映该个体的损伤风险程度，、分别为油菜钵苗的高度和扎根深度的权重系数，在的基础上，令；将均值化处理的移栽参数进行数据理，并进行相关性分析，生成用于评估油菜钵苗生长成活概率的成活系数，依据的公式如下： 其中，为第个个体的成活系数，成活系数用于从平均取苗成功率、平均移栽成功率2个层面上，反映该个体生长成活概率；将风险系数和成活系数进行数据处理，生成用于综合评估油菜钵苗移栽效果的综合评估系数，依据的公式如下： 其中，为第个个体的综合评估系数，和分别为成活系数和风险系数计算中所占的权重，且和的具体取值由层次分析法进行确定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南农业大学，其通讯地址为：410128 湖南省长沙市芙蓉区农大路一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。