花椒采摘机设计

为提高花椒采摘效率、降低成品成本、保护果农安全,依靠HSV色彩红外识别和小波变换的方式,对成熟花椒果实的颜色形状特征和其成簇结实的特性,设计出一款自动识别花椒采摘机。采摘机主要包括视觉识别部分、机械臂运动部分、果实储存部分和车身带动部分。通过动力学仿真,使各部分相互配合,实现花椒果实视觉识别和定位采摘。此机械基本实现花椒果实的自动采摘,对提高花椒采摘效率、降低成本起到一定的促进作用。     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建。为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比,结果表明:采用三维重构技术可以明显提高果实的定位识别准确率,对于采摘机器人机器视觉系统的优化具有重要的意义。     

基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计

为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。     

番茄采摘机器人系统设计与试验

为了提高鲜食番茄采收的自动化水平,减轻人工采摘劳动强度,设计了一种番茄智能采摘机器人。该采摘机器人包括视觉定位单元、采摘手爪、控制系统及承载平台,并基于各部件工作原理制定了采摘机器人的工作流程。基于HIS色彩模型进行图像分割,提高了果实识别的准确度;通过气囊夹持方式确保果实采摘过程中对果实的柔性夹持。试验结果表明:视觉定位、采摘手爪等模块运转良好,采摘单果番茄耗时约24s,成功率可达8 3.9%以上。     

果实成熟度识别机器人设计——基于近红外线信号处理

为了提高采摘机器人自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现机器人自主定位和自动规划路径能力,设计了一种新的自动化采摘机器人。该机器人利用图像分割技术和近红外信号处理技术,实现了果实成熟度的自动定位和判别。对采摘机器人的性能进行了测试,包括苹果图像的分割和提取、果实成熟度的判断和机器人路径规划。通过测试发现:机器人可以在复杂采摘背景下准确地识别苹果果实,并可以通过红外线探测实现果实成熟度的判别,最终规划出来合理的采摘路径,实现果实的精准采摘,为果蔬采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3.5cm,可满足温室果实采摘的需求。     

果实采摘机器人设计与导航系统性能分析

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1 m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3. 5 cm,可满足温室果实采摘的需求。     

基于立体视觉的水果采摘机器人系统设计

基于立体视觉建立了水果采摘机器人系统。在图像空间利用Hough变换检测出果实标,并利用随机采样目标上均匀分布多个点的三维坐标信息重建果实球模型,进而获得目标质心的空间位置坐标;通过最小二乘法研究了采摘机器人手眼标定;分析了采摘机器人的轨迹规划。实验结果表明,设计的自动采摘系统可以有效地消除遮挡以及立体视觉匹配失效 等因素的影响,目标定位误差小于8mm,显著地提高了抓取的精度和可靠性。     

设施番茄采摘机器人设计与研究

针对设施番茄采摘存在用工难、用工贵、劳动强度大等问题,文章设计了一种温室番茄采摘机器人。该番茄采摘机器人主要由视觉系统、末端执行器、机械臂、底盘和辅助照明机构等组成,并基于各设计结构完成温室番茄采摘的工作流程设计。该采摘机器人通过ZED 2i双目立体相机对番茄果实进行识别与定位后,机械臂引导末端执行器完成番茄果实的采摘。试验结果表明,视觉系统与各模块之间运行良好,单果采摘耗时约为18 s,采摘成功率达88%。     

基于立体视觉的水果采摘机器人系统设计

基于立体视觉建立了水果采摘机器人系统.在图像空间利用Hough变换检测出果实目标,并利用随机采样目标上均匀分布多个点的三维坐标信息重建果实球模型,进而获得目标质心的空间位置坐标;通过最小二乘法研究了采摘机器人手眼标定;分析了采摘机器人的轨迹规划.实验结果表明,设计的自动采摘系统可以有效地消除遮挡以及立体视觉匹配失效等因素的影响,目标定位误差小于8 mm,显著地提高了抓取的精度和可靠性.     

田间环境下果蔬采摘快速识别与定位方法研究进展

作为实现果蔬采摘作业自动化的关键难题之一,田间环境下的果蔬快速识别与定位受到了广泛的关注。综述了常见的果蔬识别硬件系统和识别算法;总结和分析了果蔬图像预处理、颜色特征选择、图像分割算法设计及图像后处理的研究;综述了常见果蔬识别算法、成簇果蔬识别算法及被遮挡果蔬识别算法的研究;分析和比较了果蔬定位中常用的有源测距法和无源测距法,以及果蔬无源测距中常见的立体匹配算法。分析了田间环境下果蔬识别和定位研究存在的主要问题,并展望了发展趋势。     

采摘机器人选择性作业信息获取研究——基于无标定视觉伺服系统

以采摘机器人采摘作业为研究对象,以选择性采摘成熟果蔬为研究目标,基于无标定视觉伺服系统,结合果蔬成熟特性判断目标果实是否适合采摘,设计了一套以MSP430F149为核心的智能检测控制系统,可以实时处理相机采集到的图像,并选择性采摘符合要求的果实。本文重点研究了视觉伺服原理与模型、果实成熟度判断、选择性作业信息获取,以及系统的硬软件设计,并对文中设计研究的系统进行了可行性验证。试验结果表明:该无标定视觉伺服系统判断准确,能够较大程度提高机器人的可靠性与稳定性,应用前景宽广。     

基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测

针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。     

选择性收获机器人技术研究进展与分析

鲜食果蔬成熟度不一致,需依据着色、尺寸等指标有选择地收获,是人工消耗最大、影响产业发展的瓶颈环节。选择性收获技术是农业机器人的重要研究领域,能降低人工成本并提高果蔬利润,已成为国际上果蔬收获技术发展的重要方向。近年来,以白芦笋为代表等地下部和苹果、草莓、番茄等为代表地上部的鲜食果蔬选择性收获技术进展加快,成为农业机器人的研究热点。本文阐述了近年具有市场化前景的选择性收获技术发展与应用情况,梳理出技术研发的实现路径、应用对象和发展脉络。着重分析了末端执行器与收获机构、收获目标识别与定位技术、选择性收获协同控制技术的共性关键问题,归纳了该领域技术研究的开放性问题。最后,总结了我国选择性收获技术面临的挑战和机遇,针对少人化或无人化果蔬生产的应用场景,指出了产业未来发展与技术产品化需考虑的平衡点。     

一种用于机器人水果采摘的快速识别方法

针对机器人水果采摘中容易受遮挡、光照变化等因素的影响而产生误识别的问题,提出了一种基于颜色分量统计的特征匹配水果识别方法。根据成熟水果所特有的颜色特性,提取代表水果特征的描述值,将其作为识别时的特征进行匹配。在匹配过程中对每个搜索子图进行匹配时采用积分求和的思想,大大提高了水果识别的效率。实验结果表明:该算法在一定程度上有效解决了光照和遮挡对识别造成的影响,能快速准确地识别出需要采摘的成熟水果类型。     

基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位

针对采摘机器人在果实振荡情况下因难以精确定位影响采摘效率的问题,提出了一种基于单目视觉与超声检测的振荡果实识别与定位方法。首先对采集的振荡果树图像序列进行基于色差R-G的Otsu阈值分割和形态学处理,接着对图像果实区域进行灰度填充,将处理后的图像序列叠加得到复合图像和目标果实运动区域,求取振荡果实在图像运动区域的二维平衡位置坐标。然后机械手在视觉引导下运动,其末端指向振荡果实二维平衡位置坐标,同时超声传感器检测目标果实深度信息并提取超声回波信号峰峰值进行果实识别,当检测到果实处于适合采摘位置时,机械手爪抓取果实。采摘试验表明,采摘成功率为86%,验证了所采用方法的有效性,为实现采摘机器人实用化提供了参考。     

基于近红外图像的温室小型西瓜采摘信息获取技术

为实现温室立体栽培模式下小型西瓜的识别与空间定位,研究了基于近红外图像的西瓜采摘信息获取方法。测定、比较西瓜果实与茎、叶的光谱反射率,确定波长850 nm附近波段为区分西瓜与背景的最佳波段,在光强差异较大的两时段内采集了最佳波段下的西瓜近红外图像;通过Otsu算法滤除背景信息,利用"米"字型模板检测得到"浓缩西瓜"区域,实现西瓜果实识别;使用形心坐标计算公式获得采摘点坐标;根据西瓜果梗生长特性,利用分块定位算法获得切割点坐标信息。在温室环境下随机选择拍摄50幅有西瓜图像和20幅无西瓜图像进行识别算法验证,并对识别成功的有西瓜图像进行采摘点与切割点提取算法验证。结果表明,有西瓜图像识别成功率为86%,无西瓜图像为95%;采摘点、切割点定位准确度分别为93.0%、88.4%。     

智能草莓采摘机器人设计及试验

设计了一套针对地垄栽培模式下的草莓智能采摘机器人.该草莓采摘机器人可在一定范围内基于机器视觉识别成熟草莓位置和精准定位,并以夹持、扭转果柄的方式摘取果实,从而实现草莓的无损伤采摘.设计的采摘机器人由三轴精确运动同步滑台机构,三菱fx3n PLC控制系统,视觉识别系统组成,并采用面向对象编程工具C#编写了控制终端及视觉自...     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法

为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。