一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究

针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题，开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人，进行了采放果的工作空间与姿态分析，针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略，并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明，末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm，平均耗时为19.24s，其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s，中间识别与运算的平均耗时为3.82s，放果动作平均耗时为7.2s，机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。     

作物行识别算法的虚拟试验方法

针对作物行识别算法的传统开发过程对田间作物生长周期依赖性较强，错过适当的田间图像采集时期将直接导致算法开发周期延长等问题，提出一种基于虚拟场景的作物行识别算法测试方法，即在虚拟环境下模拟农田作物行场景和图像采集系统，运用虚拟作物行图像测试作物行的识别算法。该方法在虚拟现实环境下建立作物行场景模型；提出一种融合建模法，根据作物和杂草的几何特征建立对应的三维几何模型；根据实际田间作物的空间分布特征，建立株距、行距可调的田间作物行模型；以Vega Prime为视景仿真工具，通过配置投影模式、渲染模式、视点位姿和图像采集规格，构建图像采集系统，输出作物行场景图像。以苗期棉花作物行为建模对象，对一种经过田间试验验证的双目视觉作物行识别算法进行测试试验。对比实际棉田图像对应的试验结果，同一作物行识别算法的识别正确率、偏差角和图像处理时间均相近。结果表明，本文建立的虚拟棉田作物行与实际棉田作物行场景相近，能够用于作物行识别算法的测试。     

机器学习及其在农业中应用研究的展望

机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。     

基于机器视觉的烟仓机器人路径识别与控制

仓库中醇化的烟叶因含有水分,在微生物作用下会发生霉变。为降低烟叶霉变检测的劳动强度,提高烟叶检测效率,我们基于机器视觉研发了一款搭载FLIR C3红外热成像检测仪的烟仓机器人。本研究主要介绍了烟仓机器人软硬件控制系统的设计,并对机器人行进路径的识别与控制进行研究。烟仓机器人的硬件控制系统采用32位ARM处理器STM32F103ZET6,利用OV2640传感器进行图像的采集与传输;软件控制系统基于Microsoft Visual Studio 2010开发环境,调用OpenCV等图像处理函数,实现图像分割、边缘检测及路径识别与规划。路径识别采用基于机器视觉的方法,利用高斯滤波去除图像中的噪音、干扰,经阈值化处理后采用Canny算子进行图像边缘检测处理,通过Hough变换,提取出车道的边缘线及车道中心线,根据车道中心线的角度偏差和像素偏差制定控制策略,从而实现烟仓机器人的自控行走,实际运行试验结果表明,该系统能够很好地实现路径识别和运动控制。本研究可为无线通讯和路径识别控制类机器人的相关设计研究提供参考。     

基于计算机视觉的葵花子外观品质检测研究

通过采集完好、霉变、破损葵花子的图像并对其进行预处理,研究共提取了3个颜色特征值(G、B、I)和5个纹理特征值(灰度均匀性、梯度均匀性、惯性矩、一致性、熵),采用BP神经网络和决策树算法分别对3种葵花子进行检测识别。结果显示,BP网络采纳全部8个特征值,正确率98.58%;决策树算法采纳2个特征值(G、B),正确率99.25%,说明决策树算法模型更简洁,效果更好,表明计算机视觉技术可以实现完好、霉变、破损葵花子的检测识别。     

农业机器人并联视觉云台研究

针对智能农用机器人对机器视觉工作范围的需求,提出了一种用于农业机器人的并联视觉云台设计方案。基于双摇杆的输入输出特性,提出了一种运动支链设计方法,用于构建二自由度全球面工作空间解耦并联机构。在此基础上,衍生出两种可行的运动支链P5R和PRR,基于这两种运动支链,设计了2种二自由度全球面工作空间并联视觉云台RRP5R和RRPRR。通过运动学分析,分别建立了2种机构的位置关系表达式;通过尺寸优化,得到了2种机构的最优杆长比;通过对比得出,RRP5R型并联视觉云台具有更好的输入输出性能;通过有限元分析,研究了载荷对RRP5R型并联视觉云台运动精度的影响。结果表明,RRP5R机构强度满足要求,但杆件的累积弹性变形导致运动副的位移偏差较大。     

个性化割草机器人外观设计研究

为进一步设计优化割草机器人的外型,不断提升其用户满意度和视觉体验效果,针对个性化割草机器人进行了外观设计研究。结合割草机器人的工作原理及核心部件参数,进行结构及外观信息捕捉,考虑各割草作业环境的多变性因素,将割草机器人的前结构模型按照一定规则导出为外观设计模型,进行结构模型与设计模型的互为调整,通过核心控制算法程序整合为个性化割草机器人协调性的外观模型,并进行外观设计试验。结果试验表明:一方面,整机设计周期约为6周条件下,整体测试运行效率较外观设计优化前提升2.8%以上,其结构协调性和整机的外观设计满意度均保持在平稳水平,设计合理有效;另一方面,总结出实现设计外观的标准化操作步骤,可为类似智能机器外观设计提供一定的参考。     

浅谈色素辣椒收获过程中收获机械的选择及其优缺点

人们越来越受重视食品安全,因此对食用天然色素的需求量越来越大,而色素辣椒作为辣椒红色素、辣椒玉红素的主要提取来源,其种植面积也在逐年增加。目前我国部分地区色素辣椒已经进行大面积种植,各种色素辣椒机器收获也逐渐兴起,而其收获方式也各有优缺点。