采摘机器人目标识别技术研究——基于机器视觉及深度学习

为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题，提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术，可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法，实现对橘柑的精准识别。试验结果表明：采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率，证实了该方法的可行性，对采摘机器人研究具有一定的参考价值。     

基于机器视觉的机器人智能采摘实验平台开发

针对如何实现快速、高效的采摘,提出机器人智能采摘实验平台系统,该采摘机器人依靠视觉反馈控制来识别采摘物的位置。研究机器人手臂的运动控制,构建机器人的运动学模型。分析机械手的视觉伺服控制问题,直接将图像位置误差矢量映射到所需的末端执行器速度矢量。对机器人智能采摘进行试验分析,试验任务进行171次,准确率94.67%。试验结果验证该视觉伺服控制方法在实际场景中对采摘物识别效率,提高视觉伺服系统的鲁棒性和有效性。     

采摘机器人识别技术研究——基于深度图像和计算机网络协同处理

为了提高采摘机器人果实识别定位的效率和准确性，将深度图像技术引入到了采摘机器人视觉系统的设计上，并结合计算机网络协同处理，设计了上位PC机处理和控制系统，通过计算机和机器人控制器的通信，形成了一个开放式和分布式的采摘机器人识别和控制系统。以苹果的采摘为研究对象，对深度图像和非深度图像对果实识别的准确率进行了对比，结果表明：采用深度图编码技术，对果实的识别准确率更高，对于提升果实的采摘效率和准确性具有重要的作用。     

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。     

新疆塔里木棉花机采节支6．5亿元

今年,新疆阿拉尔市种植机采棉123万亩,预产籽棉54万余吨。从新疆塔里木棉区市场采摘价对比,机采棉比人工采摘的采摘成本每公斤少1．2元。仅此一项,阿拉尔市可节约棉花采摘费6．5亿元,促进了棉农增收。     

机械化收获成为棉花产业的迫切需求

<正>一、我国棉花机械化生产的现状棉花是世界上最主要的农作物之一,也是人们的生活必需品,更是重要的战略物资和纺织工业的主要原料。棉花采摘是棉花生产中耗费劳力最多的作业环节,人工采收棉花日均工效仅60kg籽棉。人工采收棉花已成为棉花规模化生产的严重障碍。发展棉花机械化采摘成为棉花产业发展的当务之急。     

视觉传感器在采摘机器人目标果实识别系统中的应用

目标果实的识别和定位是准确采摘的核心,是采摘作业的必要条件。为此,首先从硬件和软件两方面对采摘机器人总体框架进行了介绍,然后搭建了双目视觉系统,并建立了摄像机标定模型,最后实现了对目标果实的识别和定位功能。试验结果表明:采摘机器人目标果实识别系统对目标果实的识别定位误差在8mm以内,成功采摘率在96%以上,系统精度高,采摘效果良好,能够满足采摘机器人的作业要求,对实现水果采摘的自动化、无人化具有重要现实意义。     

基于Softmax的采摘机器人目标识别技术研究

首先,介绍了目标水果的形态、采摘机器人识别技术与试验平台;然后,设计了双目视觉系统,并基于Softmax分类模型设计了苹果的目标识别算法,实现了一套基于Softmax的采摘机器人目标识别模型。试验结果表明：采摘机器人对无遮挡的苹果目标识别率为94%,对部分遮挡的苹果目标正确识别率为88.7%,稳定性较好,精度较高。     

番茄采摘机器人系统设计与试验

为了提高鲜食番茄采收的自动化水平,减轻人工采摘劳动强度,设计了一种番茄智能采摘机器人。该采摘机器人包括视觉定位单元、采摘手爪、控制系统及承载平台,并基于各部件工作原理制定了采摘机器人的工作流程。基于HIS色彩模型进行图像分割,提高了果实识别的准确度;通过气囊夹持方式确保果实采摘过程中对果实的柔性夹持。试验结果表明:视觉定位、采摘手爪等模块运转良好,采摘单果番茄耗时约24s,成功率可达8 3.9%以上。     

草莓采摘机器人成熟果实识别及避障控制系统研究——基于ARM与FPGA

目前,草莓的采摘主要靠人工完成,任务繁重,效率较低,人为造成的损失也比较大,减少了果农的经济收入,也影响了草莓种植的发展。因此,研制草莓采摘机器人是解决人工采摘问题的关键。为此,大量研究了草莓种植的特点及人工采摘技巧,基于ARM与FPGA智能控制模块及双目机器视觉技术,设计了草莓采摘机器人成熟果实及避障控制系统。实验结果表明:所设计的草莓采摘机器人成熟果实识及避障控制系统可以准确识别成熟草莓果实,并能灵活避开采摘途径中的障碍物,系统运行稳定,对我国开展草莓采摘机器人果实识别和避障技术的研究具有一定的参考价值。     

智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术

自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。     

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。     

设施番茄采摘机器人设计与研究

针对设施番茄采摘存在用工难、用工贵、劳动强度大等问题,文章设计了一种温室番茄采摘机器人。该番茄采摘机器人主要由视觉系统、末端执行器、机械臂、底盘和辅助照明机构等组成,并基于各设计结构完成温室番茄采摘的工作流程设计。该采摘机器人通过ZED 2i双目立体相机对番茄果实进行识别与定位后,机械臂引导末端执行器完成番茄果实的采摘。试验结果表明,视觉系统与各模块之间运行良好,单果采摘耗时约为18 s,采摘成功率达88%。     

基于光学导航的采摘机器人系统设计及定位方法研究

为了提高采摘机器人的定位导航精度,将光学导航方法引入到了采摘机器人控制系统的设计上,通过激光扫描和机器视觉相结合的方法,提高了采摘机器人的作业质量和作业效率。在进行定位时,首先由激光扫描方法对采摘机器人进行定位,得到全局坐标中的位置,然后利用机器视觉系统得到采摘机器人和待采摘目标果实的距离,对果实精确定位后进行采摘。采摘测试结果表明:采用光学导航系统可以准确完成果实目标的定位,可有效提高采摘机器人的采摘精度和采摘效率。     

智能草莓采摘机器人设计及试验

设计了一套针对地垄栽培模式下的草莓智能采摘机器人.该草莓采摘机器人可在一定范围内基于机器视觉识别成熟草莓位置和精准定位,并以夹持、扭转果柄的方式摘取果实,从而实现草莓的无损伤采摘.设计的采摘机器人由三轴精确运动同步滑台机构,三菱fx3n PLC控制系统,视觉识别系统组成,并采用面向对象编程工具C#编写了控制终端及视觉自...     

基于机器视觉的采摘机器人果实三维模型重构与识别

为了提高采摘机器人果实定位和识别的准确性,在采摘机器人机器视觉系统的设计上引入了果实三维重构方法,利用二维采集图像信息的处理,通过坐标转换关系,实现了三维模型的构建。为了验证三维模型重构对机器视觉果实识别准确性的提高作用,模拟青椒夜间作业的采摘环境,对不采用三维重构和采用三维重构技术两种情况下的果实识别准确率进行了对比,结果表明:采用三维重构技术可以明显提高果实的定位识别准确率,对于采摘机器人机器视觉系统的优化具有重要的意义。     

基于YOLOv3算法与3D视觉的农业采摘机器人目标识别与定位研究

为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题,在原有农业采摘机器人的基础上,提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法,实现目标的准确识别和精准定位,并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能,并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较,研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度,识别准确率分别提高55%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作,对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。     

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。     

智能移动水果采摘机器人设计与试验

设计了一种智能移动水果采摘机器人,该机器人主要由智能移动平台、采摘机械臂、末端执行器、横向滑移机构和控制系统组成。用VC++语言编写了系统控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了综合试验,结果表明:该机器人能够完成自主导航、自主采摘及自主装箱作业,移动平台、采摘机械臂及末端执行器能够实现智能协调控制。整个系统工作性能稳定,成熟果实的识别正确率为81.73%,采摘成功率为86.92%,单个苹果采摘平均耗时9.50 s。     

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。