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1.
针对整车企业信息化程度越来越高,但是信息孤岛现象也越来越严重的问题,提出了基于SOA(Service Oriented Architecture)的整车企业跨系统技术数据查询和实时报表的系统设计和实施框架,通过技术方案、用例、类图等详细分析了系统的构架和实施策略.案例研究表明,该系统具有很强的可操作性.  相似文献   
2.
针对采摘机器人视觉系统在复杂自然环境中无法准确提供柑橘果实生长姿态,进而导致采摘成功率下降的问题,基于柑橘采摘机器人咬合型末端执行器提出了一种最佳采摘姿态确定方法。该方法依据末端执行器构型参数,建立其采摘姿态对果实中心位置影响的性能评价函数,并使用该函数计算得到执行器最佳采摘姿态。通过搭建采摘实验平台和设计采摘实验,对计算出的最佳采摘姿态进行验证。实验结果表明,与一般的水平采摘姿态相比,采用最佳采摘姿态评价方法优化后的采摘姿态,在进行柑橘采摘时采摘成功率提高26.32%。  相似文献   
3.
柑橘采摘机器人末端执行器设计与试验   总被引:2,自引:0,他引:2  
作为采摘机器人的重要组成部分,末端执行器是与采摘对象直接接触的最后执行部件,由于其采摘对象的特殊性,末端执行器的研制成为了农业机器人尤其是果蔬采摘机器人的关键技术之一,它的性能优异程度直接影响机器人的收获效率。基于仿生学理念,以蛇的吞咽动作和上颚结构为构型设计原型,提出末端执行器设计的机构构型,并完成末端执行器的初步模型设计。完成其控制系统设计与气压驱动系统设计,实现下位机控制器Arduino与PC上位机的通信。根据柑橘果实的生长情况与该型末端执行器作业状态分析,设计了末端执行器采摘试验,完成其采摘成功率分析与采摘执行系统优化。  相似文献   
4.
提高智能采棉机效率的一个重要途径是实现单个、重叠和遮挡棉花的识别,避免误采摘和漏采摘。针对不同形态棉花的识别,常规的特征提取方法难以达到令人满意的结果,因而采用基于迁移学习的棉花识别方法和基于迁移模型的特征提取与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的方法进行棉花识别研究。首先更改AlexNet、GoogleNet、ResNet-50模型分类层和设置相关参数,用训练好的迁移模型对棉花验证集识别,然后利用训练好的迁移模型进行棉花数据集特征提取,再用训练集的特征训练ELM模型,统计不同隐含层神经元个数的ELM模型对棉花的识别准确率。AlexNet、GoogleNet、ResNet-50迁移模型识别率依次为92.03%、93.19%、93.68%;使用特征提取再与ELM结合的方法,准确率比对应迁移模型分别提高了1.97、1.34、1.55百分点。结果表明,迁移模型对小样本棉花识别也有较高准确率,基于特征提取与ELM相结合的方法可进一步提高准确率。  相似文献   
5.
利用机器人采摘柑橘果实需要解决机械臂运动过程中对障碍物的感知与避障问题。根据枝干的特征对枝干进行分段标记,使用深度学习Mask R-CNN神经网络进行训练、识别,然后与Kinect v2相机得到枝干障碍物关键点的三维信息进行重建。应用快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)的改进算法进行机械臂的避障运动规划。搭建了仿真及控制平台,并在实验室环境下通过课题组自行研制的柑橘收获机器人进行了验证,结果表明,样机避障成功率为90.7%,平均规划时间为1.5 s。上述结果为进一步进行实际环境采摘奠定了基础。  相似文献   
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