串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

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。     

基于气流脉冲和结构光成像的牛肉嫩度检测方法

针对传统牛肉嫩度检测速度慢、精度低的问题，提出了基于气流脉冲结合结构光3D成像的牛肉嫩度快速无损检测方法。首先，利用脉冲气流对牛肉表面进行冲击，同时通过结构光3D成像获取待测牛肉表面凹陷区域的三维点云信息；然后，采用去噪、点云分割、贪婪投影三角化、Delaunay三角化、曲面拟合等算法进行点云处理，获得牛肉表面凹陷区域的深度、映射面积、表面积和体积等信息；基于此,分别建立基于最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）、BP神经网络和广义回归神经网络（GRNN）的生鲜牛肉剪切力预测模型；结果表明，GRNN模型预测表现最佳，预测集相关系数为0.975，均方根误差为5.307N。采用基于K-fold交叉验证的GRNN神经网络对牛肉嫩度等级进行预测，结果显示该方法对较嫩牛肉分级效果较好，为100%，对较老牛肉分级效果稍差，为91.3%。研究表明，基于气流脉冲结合结构光3D成像进行牛肉剪切力以及嫩度快速、无损检测是可行的。     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

篮球战术在采摘机器人避障模糊控制系统中的应用

为了实现采摘自动化,加快采摘机器人的普及,在成本低廉的测距传感器模糊控制避障系统的基础上,设计了新型摘机器人避障系统。基于篮球战术规则设计了模糊规则库,提高了避障精度。系统包括避障系统、目标导引系统、权重分析系统和动作融合系统,最终输出机器人的速度V和转角Δθ。通过控制左右两驱动电机,实现机器人的速度V和转角Δθ。本系统具有成本低及工作可靠性高的特点,通过系统仿真发现,与传统的传感器模糊控制避障系统相比,该系统显著提高避障性能。     

智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

杏树采摘后的管理

杏树采摘后管理至关重要,关系到翌年果实的丰产,采摘后加强土肥水管理、整形修剪、病虫害防治、清洁田园等措施,能增加杏树营养积累,尽快恢复树势,保证树体正常生长。     

基于荧光光谱的辣椒种子品种识别

为了提高辣椒种子品种鉴别效率,实现辣椒种子品种快速无损鉴别,研究了一种基于荧光光谱的辣椒种子品种快速无损识别方法。选择同一系列相似辣椒种子的杂交品种卓椒3号、卓椒4号和卓椒5号为研究对象,分别采集辣椒种子的荧光光谱56份,对原始光谱进行Savitzky-Golay(SG)卷积平滑和一阶导数(first derivative,FD)预处理;采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法提取主成分,实现数据降维;采用Fisher判别分析方法建立辣椒种子品种识别模型。结果显示:采用荧光光谱建立判别模型时,卓椒3号辣椒种子的品种识别正确率达到92.9%,卓椒4号、卓椒5号辣椒种子的品种识别正确率均达到100.0%,整体识别正确率达到97.6%;采用荧光光谱的一阶导数光谱建立判别模型时,卓椒3号、卓椒4号、卓椒5号辣椒种子的品种识别正确率均达到100.0%,整体识别正确率达到100.0%。研究结果表明,种子叶绿素荧光光谱结合化学计量学方法能够有效识别辣椒种子品种。