基于BTO多目标遗传算法的播种机性能优化设计

受播种地形和地域的影响,大部分播种机的播种质量、播种效率和能耗不能发挥到最佳状态,为了提高播种机的作业性能,深入挖掘了按顾客订单生产(Build-to-Order,BTO)模式的一般性意义,并将该模式引入到了播种机的优化设计中,提出了一种基于BTO模式的多目标速度控制遗传算法优化模型。根据播种质量、效率和能耗的要求,首先确定了BTO模式下播种机性能优化的初始参数,利用多目标函数确定了播种机的速度控制模型,并利用遗传算法进行了优化设计。最后,通过试验样机对播种机的播种性能进行了测试,结果表明:使用多目标遗传算法对播种机的性能进行优化后,播种机的播种质量、播种效率和播种能耗有了明显的改善,为新型播种机的研发提供了较有价值的参考。     

采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的

为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。