一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

荔枝采摘机械手视觉定位系统设计

建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统.通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2％.通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位.通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求.     

采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习

分析了双目视觉系统的工作原理及视觉标定方法,利用YOLO V2卷积神经网络算法实现对目标果实的识别,并对目标果实的空间定位进行了深入研究,设计了一套基于双目视觉和机器学习的采摘机器人果实识别与定位系统。在多次实际定位实验中,橘子的深度定位误差最大值为1.06mm,证实了系统具有一定的准确性和稳定性。     

基于PLC三轴伺服控制系统的果蔬采摘机械手设计

为了提高果蔬采摘机械手的工作效率和定位精度、降低果蔬采摘机械手在采摘过程中造成的破碎率,以及简化机械手的结构和控制方式,设计了一种新的基于PLC的三轴伺服控制果蔬采摘机械手。该机械手可以灵活地实现移动、升降和夹紧与放松。为了测试机械手的有效性和可靠性,通过苹果采摘试验对机械手的性能进行了测试。测试发现:机械手的位置和摆角调整时间较少、超调量较低,符合设计需求。其准确定位率较高,最高达到了98.56%;且具有较好的定位性能,单次定位时间耗时较低,机械作业效率较高,能够满足大规模果蔬采摘的设计需求。     

基于机器视觉的目标识别与抓取研究

针对视觉机器人设计中传统的目标识别算法受环境、对象变化的制约,且在识别正确率及速度上存在问题,提出了基于深度学习的目标精准检测与识别方法。首先,基于深度学习的YOLO算法通过数据训练后能对目标进行准确识别,并给出目标的位置信息,然后利用双目视觉对目标进行精准定位并得到其三维坐标,最后传输给机器人并控制机器人移动抓取目标物体。实验结果表明,该方法能够准确快速地对目标进行识别与定位,并成功地指导机器人抓取目标物体。     

基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

采摘机械手末端控制系统的设计 —基于PLC和MCGS组态软件

为了提高采摘机械手末端控制系统的效率和精度,将PLC可编程控制器引入到了控制系统的设计上,对采摘机械手执行末端的上移、下移、左移、右移、抓紧和松开等动作功能进行了设计,实现了采摘机械手果实定位的自动化。为了验证方案的可行性,采用MCGS组态软件对机械手动作的准确性和响应时间进行了测试,结果表明:采用PLC控制系统后,采摘机械手执行末端的准确率较高,响应时间较短,控制系统具有较高的效率和精度。因此,PLC可编程控制器在采摘机械手末端控制系统中使用具有可行性。     

基于机器视觉定位的家禽屠宰净膛系统设计与试验

针对国内家禽屠宰净膛作业中存在的劳动强度大、工作效率低、作业环境差等问题,设计了一种基于机器视觉定位的家禽屠宰净膛机械手系统。系统由家禽胴体悬挂输送装置、双直角坐标式机械手本体、机器视觉系统和PLC控制系统组成。通过视觉系统在线采集家禽胴体和膛口图像,采用中值滤波和灰度增强对胴体图像进行预处理,然后用全固定阈值法进行图像的二值化,设定面积阈值后通过闭运算以及孔洞填充得到分割掉家禽翅膀和腿部的二值图像,计算二值图像轮廓,获取质心坐标;采用最大内接圆法对家禽膛口进行定位,得到膛口中心坐标;坐标变换后将数据传输到PLC控制器中,指导机械手完成净膛工作。试验结果表明,该系统对家禽外形轮廓质心坐标、膛口中心坐标的重复定位精度分别达到±1.6、±1.52像素,净膛机械手能够准确抓取内脏,内脏平均残留率为7.63%,内脏平均破损率为23%。     

一种面向无人机的阵列相机设计及其目标定位算法研究

双目视觉定位系统广泛应用于无人机视觉定位领域中,但鉴于普遍使用普通单双目相机,其视场角较小,可调焦距小,不能满足无人机对复杂飞行环境中目标的大视野定位的需求。为此,设计了一种面向无人机的阵列相机包含对应定位算法,无人机搭载其可获得更大视角,降低视觉盲区的影响。同时,为了提供更高的无人机视觉定位系统对空中小目标检测的精度,采用阵列相机技术以及对应定位算法,当僚机搜索待检测目标时,通过阵列相机技术先切换到合适的相机组,然后自动调节相机焦距,识别定位目标。实验表明,该设计可以让无人机更快地追踪到目标,并且目标在画面中成像更清晰,定位更精准。     

棉花采摘机械手机构设计及参数优化

针对国内棉花采收存在的问题,提出了运用棉花采摘机械手代替人工和采棉机采收的方法。在对棉花农业特性及收获特性分析的基础上,结合新疆棉花种植模式以及棉花采摘要求,遵循机械手设计原则,设计了一种5自由度多行采收的关节型棉花采摘机械手。为使机械手能够高效灵活地收获目标空间棉铃,尽可能减小机械臂的操作空间和结构尺寸,结合采摘对象棉铃的生长分布空间和作业要求,分析了在给定空间下的设计变量、优化目标和约束条件,建立了优化设计的数学模型,并利用MatLab优化工具箱进行编程,实现了棉花采摘机械手的机构参数优化。