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为了对优质青枣进行分拣,解决人为分拣青枣准确度低、效率差等问题,提出了基于图像识别的由Arduino控制的多自由度机械手,实现在流水线上对炭疽病青枣的分拣。该系统以Arduino控制板作为主控制器,结合Pixy图像识别传感器、MG995舵机和图像识别算法组成自动分拣机械手系统。通过Pixy图像识别传感器对传送线上的青枣图像进行采集,并分析获取获得青枣的大小、颜色等特征量,得出青枣的品质信息。然后由Arduino控制器控制分拣机械手动作对青枣进行分拣。实验结果表明,通过该方法对炭疽病青枣进行分拣,准确率可达80%以上。  相似文献   
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为了对低空非法飞行器进行拦截,解决无人机黑飞扰乱公共治安,破坏社会秩序的行为,本文提出了用于拦截小型低空飞行器的电动力火箭及其发射架,实现了不产生电磁波干扰的情况下对低空飞行器的精准拦截。该电动力火箭由四个QF2827涵道电机推动,使用发射架进行初对准后发射,利用机器视觉的图像识别模块对目标进行识别和捕捉,利用改进后的NAZA飞控对姿态进行修正,在接近目标时发射网弹对飞行器进行拦截。该火箭还具有回收功能,在拦截成功之后,火箭拖着降落伞缓慢下降,在即将抵达地面时四个涵道电机会开启反推,短时间内降低火箭着陆速度,实现回收利用,对建筑物及行人无安全威胁。  相似文献   
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