日本的果蔬采摘机器人

采摘是水果和蔬菜生产中最重要的环节之一,直接影响到果蔬的市场价值.自1983年第一台西红柿采摘机器人在美国诞生以来,采摘机器人的研究和开发历经了20多年,日本和欧美等国家相继立项研究采摘苹果、柑桔、西红柿、西瓜和葡萄等智能机器人.     

机器人摘棉花视觉系统关键技术获突破

近日，南京农业大学工学院副教授王玲所在的团队成功破解了采摘机器人对于棉花品级视觉识别的关键技术——田间籽棉品级识别，一旦得到运用，采摘机器人便可根据我国籽棉品级文字标准，籽棉的大小、白度、黄度和杂质量等特性，迅速、准确地判断出籽棉的品级，将有望从源头上严把棉花采摘、收购关，解决我国棉花的采摘质量问题。     

农用机器人

嫁接机器人：嫁接机器人技术是近年在国际上出现的一种集机械、自动控制与园艺技术于一体的高新技术，它可在极短的时间内，把蔬菜苗茎杆直径为几毫米的砧、穗木的切口嫁接为一体，大幅度提高嫁接速度；由于砧、穗木接合迅速，避免了切口长时间氧化和苗内液体的流失，从而又可大大提高嫁接成活率。     

农业采摘机器人关键技术分析

采摘是农业生产中占用劳动力最多的环节,该环节中自动化水平较低,严重制约着我国现代化农业的发展.文章分析了农业采摘的特点和农业采摘环境的复杂性.在此基础上对农业采摘机器人的关键技术进行分析,阐述了采摘手的结构特点、发展趋势以及识别系统的组成、识别流程、技术特点等.农业采摘机器人是实现农业采摘自动化、现代化的重要途径,仅供...     

温室采摘机器人技术研究进展分析

采摘是温室作物生产中劳动力耗费最大且最难以实现机械化作业的关键环节,近几十年来采摘机器人技术得到了迅速发展,特别是日本以番茄、草莓等主要作物为对象的机器人采摘研究得到了持续和深入的开展。这些年中国温室的采摘机器人技术发展迅猛,已成为全球研发最为活跃的国家。本文按作物品种对日本、中国、欧盟、韩国等的温室采摘机器人技术研究的发展进程进行分析,梳理出了全球该领域的主要研发主体、技术特征、发展水平和演进脉络。在此基础上总结了温室采摘机器人技术发展的复杂非结构环境的适应能力、复杂机器人系统的融合能力两大技术关键,认为环境工厂化、结构标准化、多机共融化和人机共融化将成为其发展的未来趋势。     

果实采摘机器人的研究综述

分析了果实采摘机器人工作对象特点,从采摘机器人机械手的设计、末端执行器的设计、行走装置的设计、果实的识别和定位方面分析了果实采摘机器人的国内外发展现状,并探讨了采摘机器人存在的关键技术问题。     

机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用

近年来,学术界展开了将图像处理技术运用到水果机器人采摘过程中的研究,把图像处理技术和机器视觉技术结合运用于水果采摘的过程,可以实现自动化和智能化的采摘,对于降低劳动强度和提高采摘效率具有极其重要的意义.对此,文章主要分析了机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用成果,并对机器视觉技术研究方向进行了展望.     

猕猴桃采摘机器人末端执行器设计与试验

进行了棚架式栽培模式自然生长条件下簇生猕猴桃无损采摘机器人末端执行器的研究。基于果实与果柄的分离特性,提出面向机器人的果实采摘方法和简化几何模型,进行了果实与果柄分离试验的可行性验证;基于果实采摘方法设计了从底部接近、旋转包络分离毗邻果实并抓取、向上运动分离果实的末端执行器,并试制样机,进行了现场评价试验。结果表明,采摘模型能够实现果实与果柄的分离,末端执行器解决了毗邻果实分离问题,能够实现单个果实稳定抓取、无损采摘和采后抓持,成功率达到96.0%,平均单果耗时22 s。     

浅谈采摘机器人在农业中的应用

采摘机器人技术处于农业机械化研究的前沿领域,一些发达国家已取得了较大的成果。文中对国外采摘机器人的研究现状进行了综述,列举了国内采摘机器人的研究进展,并分析了国内外采摘机器人的发展趋势。     

采摘机器人开放式控制系统设计

在采摘机器人控制系统设计中引入开放式控制思想,采用分层控制作为控制系统的体系结构。硬件平台由PC104工控机和PMAC2—104多轴运动控制卡构成。控制软件划分为任务层、系统层和伺服层。在6自由度机器人平台上,以腕关节的旋转自由度为例,进行初步测试。测试结果表明,当比例增益为34000,微分增益为4200、速度前馈增益为680、加速度前馈增益为1000时,系统具有良好瞬态响应特性、定位精度和速度控制性能。     

黄瓜采摘机器人嵌入式系统的设计与实现

将嵌入式系统应用于智能农业机器人是该领域今后发展的一个趋势.为此,介绍了黄瓜采摘机器人基于DM642+S3C2410嵌入式系统的设计与实现;阐明了该嵌入式系统的硬件组成原理及软件结构.经系统与机器人移动平台以及机械臂联调测试表明,其实时性好、识别率高、定位精确、功耗小且成本低,能够完成非结构化环境下对黄瓜果实的识别与定位,并最终完成对黄瓜果实的采摘.     

果蔬采摘机器人的研究

果蔬采摘机器人是实现农业自动化的一项重要技术.为了掌握果蔬采摘机器人的最新研究动态,将其尽早应用到生产实际,根据近年来国内外最新的研究资料,简要阐述了果蔬采摘机器人的特点和国内外的研究进展,结合当前在此领域的一些研究实例进行比较分析;从采摘机器人的移动机构、机械手、识别和定位系统、末端执行器4部分介绍了其结构组成与设计技术,并在此基础上重点分析了果蔬采摘机器人研究中存在的问题,提出了未来研究开发的技术关键与方向.     

猕猴桃采摘机器人的研究与设计

设计了一种针对规范化种植的猕猴桃采摘机构,它能够在果实成熟期的果实分布平面内对果实进行识别与定位,以夹持和扭转的方式摘取果实,实现果实的自动化采摘。所采用的传动方式简单有效,有利于在实际中推广,也为后续研究提供了基础。     

高架草莓采摘机器人设计与试验

设计了一款针对高架栽培模式的草莓采摘机器人。该机器人由履带式行走机构、基于机器视觉的精密运动定位机构和一个可同步剪切夹持草莓果柄的末端执行器等机构组成,采用以ARM9为核心的分层式控制系统。温室内实地试验表明该机器人能够自主识别、定位并无损伤采摘高架栽培模式下的成熟草莓,采摘成功率可达88%,采摘单颗草莓时间为18.54 s。     

基于遗传算法的采摘机器人轨迹规划

以总距离最短作为性能指标,以6自由度采摘机器人作为研究对象,在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上,采用遗传算法对机器人所经过各点的进行路径规划.运用robotics toolbox 工具箱进行仿真,结果表明:所设计的机器人轨迹规划方法既能保证总路径最优,又可使机器人的轨迹平滑.     

基于近红外图像的温室小型西瓜采摘信息获取技术

为实现温室立体栽培模式下小型西瓜的识别与空间定位,研究了基于近红外图像的西瓜采摘信息获取方法。测定、比较西瓜果实与茎、叶的光谱反射率,确定波长850 nm附近波段为区分西瓜与背景的最佳波段,在光强差异较大的两时段内采集了最佳波段下的西瓜近红外图像;通过Otsu算法滤除背景信息,利用米字型模板检测得到浓缩西瓜区域,实现西瓜果实识别;使用形心坐标计算公式获得采摘点坐标;根据西瓜果梗生长特性,利用分块定位算法获得切割点坐标信息。在温室环境下随机选择拍摄50幅有西瓜图像和20幅无西瓜图像进行识别算法验证,并对识别成功的有西瓜图像进行采摘点与切割点提取算法验证。结果表明,有西瓜图像识别成功率为86%,无西瓜图像为95%;采摘点、切割点定位准确度分别为93.0%、88.4%。     

面向机器人柑橘采摘的控制系统设计与试验

面向柑橘采摘,构建以上位机、RealSense Camera R200深度相机、VS-6556垂直多关节工业用机械臂、三指柔性手爪等组成的采摘机器人硬件平台。以Windows10为开发环境,采用librealsense相机软件开发工具包、OpenCV计算机视觉库、TensorFlow-GPU和Keras深度学习框架、ORIN2机械臂控制软件开发工具包、Arduino IDE函数库以及SerialPort串口通信软件开发工具包等,研究基于深度相机、机械臂二次开发的采摘控制系统设计,包括视觉识别定位、手爪动作控制、机械臂运动控制以及采摘控制等模块的程序设计。采摘控制系统柑橘定位试验和柑橘采摘试验的测试结果显示,在实验室环境下面对随机布置的柑橘,视觉识别定位模块的平均定位精度误差为1.22 cm,采摘过程中柑橘识别成功率达到100%,平均识别时间约为47 ms,机器人柑橘采摘成功率达到80%,平均采摘时间约为15.2 s,验证了采摘机器人平台控制系统程序的可行性,表明所开发的采摘控制系统能够正确、高效地完成整个柑橘采摘作业流程。     

农林业采收机器人发展现状

机器人采收是农林业现代化的关键技术之一。文中基于采收机器人采收对象进行分类,主要类型有苹果采收机器人、草莓采收机器人、番茄采收机器人、黄瓜采收机器人和林业采收机器人等,根据采收机器人类型对国内外农林业采收机器人的研究进行了分析,讨论了采收机器人发展过程中涉及的导航避障、视觉系统和末端执行器这些关键技术,通过分析现有采收机器人的优缺点,提出了目前研究中在末端执行器、图像识别技术、导航定位技术、柔性结构和机器人本体设计方面的问题,展望了未来农林业采收机器人的发展方向。      

一种基于微分进化的采摘机器人运动反解方法

针对传统的采摘机器人运动反解求法的求解过程过于繁琐及自适应性等不足,提出了一种基于微分进化的采摘机器人运动反解求取方法。该方法首先利用采摘机器人运动正解方程构造出求解采摘机器人运动反解的目标函数,然后运用微分进化算法的泛化性和自适应性对该目标函数进行优化处理,从而求解出采摘机器人运动反解。同时,为了分析该方法的性能,还分别对传统的采摘机器人运动反解和基于微分进化的采摘机器人运动反解进行了对比试验,从而验证了该方法的有效性和鲁棒性。