基于色度和纹理的黄瓜霜霉病识别与特征提取

研究了可见光波段的黄瓜霜霉病信息分布和分割方法,有效实现了温室非结构环境下黄瓜病害信息识别。通过研究温室黄瓜图像在RGB、HIS和YCbCr颜色空间的分布特点,建立了光照分析模型,提高了不同光照条件下的病害提取适应性。分析了病害目标与环境背景Cb和Cr均值差,提出了CbCr组合算法,实现了目标的快速有效识别,满足了实时对靶施药的要求。通过随机抽取30幅黄瓜霜霉病图像进行算法验证,结果表明图像的平均识别正确率达90.6%。     

精准施药机器人关键技术研究进展

精准施药机器人是在及时获取作物病害信息的基础上,对病害部位进行准确的定量衡量,并根据其差异性采取变量施药,实现按需施药。精准施药机器人关键技术包括有针对性的作物病害识别技术、精准施药技术及自主行走技术,自主行走是基础,病害检测和精准施药是核心。根据目前的研究进展,综合阐述了精准施药机器人的技术分类及应用,总结了现有技术的局限性及重点需要解决的问题,并提出了未来精准施药机器人的发展方向。     

基于微波探测的植株对靶精确施药机研制

为了提高施药的精度和效率,将微波探测技术引入到了精确施药机的设计过程中,设计了一种具有自主定位能力的高精度施药机。该装置通过微波传感器获得植株标靶靶向信息和距离信息,通过速度传感器获得机器人移动速度,将两者综合处理后,输出控制信号,控制电磁阀的启闭,实现精确对靶施药。为了验证施药机的精确施药效果,采用调频连续三角波微波传感器,对同一植株靶,在不同实验条件下,对分辨率、探测范围与探测距离进行了实验。实验结果表明:以植株作为探测靶标时,探测分辨率与植株间距具有相关性,光照强度、温度和湿度对探测效果的影响不大。微波探测对环境的适应能力较强,因此可以将微波探测技术应用到高精度施药机的设计中,提高施药机施药的精确性和效率。     

大田对靶施药雾滴定向沉积控制方法研究

针对植保机械在大田对靶施药过程中雾滴沉积偏移导致准确率低的问题，本文基于大田对靶施药机器人，开展了雾滴定向沉积控制方法研究。以对靶喷施雾滴群体为研究对象，阐述对靶施药工作原理和作业特点，剖析雾滴群体沉积偏移成因；根据机器人空间结构位置关系，建立基于GNSS/IMU卡尔曼滤波信号的喷头运动状态感知模型与沉积位置预估模型，确定喷头响应控制准则；在此基础上以机车作业速度、喷头控制方法为试验因素，以对靶喷施准确率和沉积偏移距离为试验指标，开展平整场地对靶喷施模拟试验；选取满足作业需求的组别进行大田对靶施药作业验证。试验表明：作业速度0.5、1.0、1.5、2.0 m/s下的平整地面对靶施药平均准确率分别为99.8%、98.4%、95.9%、76.5%,沉积偏移距离分别为3.8、5.4、7.5、10.0 cm;作业速度0.5、1.0、1.5 m/s下的田间对靶施药准确率分别为98.7%、96.7%、95.3%。结果表明，基于GNSS/IMU卡尔曼滤波的雾滴沉积位置预估喷头控制方法，满足大田对靶施药作业需求。     

大田对靶施药雾滴定向沉积控制方法研究

针对植保机械在大田对靶施药过程中雾滴沉积偏移导致准确率低的问题，本文基于大田对靶施药机器人，开展了雾滴定向沉积控制方法研究。以对靶喷施雾滴群体为研究对象，阐述对靶施药工作原理和作业特点，剖析雾滴群体沉积偏移成因；根据机器人空间结构位置关系，建立基于GNSS/IMU卡尔曼滤波信号的喷头运动状态感知模型与沉积位置预估模型，确定喷头响应控制准则；在此基础上以机车作业速度、喷头控制方法为试验因素，以对靶喷施准确率和沉积偏移距离为试验指标，开展平整场地对靶喷施模拟试验；选取满足作业需求的组别进行大田对靶施药作业验证。试验表明：作业速度0.5、1.0、1.5、2.0m/s下的平整地面对靶施药平均准确率分别为99.8%、98.4%、95.9%、76.5%，沉积偏移距离分别为3.8、5.4、7.5、10.0cm;作业速度0.5、1.0、1.5m/s下的田间对靶施药准确率分别为98.7%、96.7%、95.3%。结果表明，基于GNSS/IMU卡尔曼滤波的雾滴沉积位置预估喷头控制方法，满足大田对靶施药作业需求。     

温室轨道施药机器人系统设计

针对温室人工施药效率不足,且容易中毒的现状,设计开发了温室轨道施药机器人系统。结合探测、限位传感器输入信号及输出执行元件的特点,系统采用三菱PLC作为控制核心,控制移动搭载平台、电机、电磁阀及药液泵等各个部分,通过探测传感器定位作物行,调控PWM波占空比实施变量施药作业,从而实现温室自动化精准施药。实验结果表明:机器人定位准确率高,喷头流量与PWM占空比呈正相关,随着施药距离的增加,药液沉积量呈递减趋势;系统操作简单,自动化程度高,可以有效提高温室施药工作效率和农药利用率。     

棚室黄瓜霜霉病与灰霉病的综合防治技术

黄瓜霜霉病和灰霉病是太原市温室黄瓜种植中的常发病害,每年都在温室内造成大的危害。近年来,这两种病害呈加重发生趋势。2010年,黄瓜霜霉病在太原市温室中发生面积达1.1万hm2,发病棚率40%,发病株率为10%;黄瓜灰霉病发生面积0.17万hm2,发病棚率为10%～35%,病瓜率达到8%左右,给温室黄瓜生产造成了很大损失。     

黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法

针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。     

温室环境下黄瓜采摘机器人信息获取

研究基于近红外图像的黄瓜果实与茎叶的信息表达方法，有效实现了近色系生物信息的图像识别。分析了黄瓜采摘深度图像信息的特点，通过建立基于灰度相关与极线几何相结合的匹配策略实现了双目视觉下的黄瓜抓取点的立体匹配和三维重建。研究温室环境下不同时间光照强度变化特点，建立了光照分析模型，提高了不同光照条件下的导航线提取的适应性。试验表明机器人视觉系统能有效识别、定位果实的空间位置，定位误差控制在±     

智能农业机器人精彩亮相

2011年10月15日,"第七届南京农业嘉年华"在南京绿博园开幕,现代农业馆内展示的"摘黄瓜机器人"、"施药机器人"吸引了大量观众。"摘黄瓜机器人"不仅能在15秒内完成黄瓜的采摘工作,还能自己辨别黄瓜的成熟度,只采     

神经网络在果蔬收获机器人机械臂避障路径中的应用

果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用,基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要的研究内容.由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性,神经网络将是其重要的研究方法.为此,介绍了神经网络的特点,重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路,最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例,对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值.     

农林业采收机器人发展现状

机器人采收是农林业现代化的关键技术之一。文中基于采收机器人采收对象进行分类,主要类型有苹果采收机器人、草莓采收机器人、番茄采收机器人、黄瓜采收机器人和林业采收机器人等,根据采收机器人类型对国内外农林业采收机器人的研究进行了分析,讨论了采收机器人发展过程中涉及的导航避障、视觉系统和末端执行器这些关键技术,通过分析现有采收机器人的优缺点,提出了目前研究中在末端执行器、图像识别技术、导航定位技术、柔性结构和机器人本体设计方面的问题,展望了未来农林业采收机器人的发展方向。      

基于神经网络的黄瓜等级判别

在瓜果的等级判别中尚存在机器人挑选与人挑选结果不一致的问题。作者基于图像处理技术和神经网络理论开发了一种适用于长型瓜果的判别系统,该系统通过对各对象标准样本的学习即可实现对学习工型瓜果的等级判别,达到一机多用的目的。     

种盘秧苗生产中图像处理与机器人技术

为提高蔬果类种盘秧苗生产系统的自动化程度,本文应用图像处理与机器人技术对其排种装置漏播的检出和补种方法进行了探讨。利用对播种前后的数字图像进行相减运算来提取种子的尺寸和灰度特征,从而对种盘种穴内的漏播情况进行判断。试验证明,此法可精确地检出黄瓜及丸粒化的莴苣种子的漏播。同时利用检出的漏播信号控制辅助播种机器人,能有效地对漏播的种穴进行补种作业,补种精度达到９９％ 。     

模糊算法在黄瓜采摘机器人轨迹控制中的应用

为了实现黄瓜采摘自动化,解决农村劳动力缺失问题,设计了黄瓜采摘机器人。设计主要包括以下内容:①对黄瓜采摘机器人进行运动学分析,以机器人行走系为坐标原点,建立采摘机构坐标与腰部,大臂和小臂舵机角位移之间关系,进而求解逆运动方程,实现控制;②采用摆线函数,对机械臂运动轨迹进行规划,实现无冲击,平稳运动;③采用模糊控制方法,对机械臂动力学方程中摩擦不确定项进行逼近,提高机器人运动精度;④最后,对机器人运动精度进行测试,实地检测机器人采摘成功率和采摘速度。     

多光谱视觉技术在收获机器人中的应用

分析了几种不同作物光谱反射特性；简要介绍了利用多光谱技术进行图像处理的软件、硬件系统及其处理方法；着重介绍了多光谱视觉技术在番茄收获机器人以及黄瓜收获机器人中的应用；最后，对多光谱视觉技术应用于收获机器人需解决的关键技术作了简要阐述。     

基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究

为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。     

黄瓜收获机器人避碰轨迹规划

提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体3类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行障碍判断和归类,构造障碍保护圆和障碍保护点;采用过中间障碍点的三次多项式插值函数进行描述黄瓜收获机器人相应阶段关节空间的运动轨迹。     

基于VR技术的采摘机器人采摘环境仿真研究

为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,...