基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法

采摘点的识别与定位是智能采摘的关键技术,也是实现高效、适时、无损采摘的重要保证。针对复杂背景下番茄串采摘点识别定位问题,提出基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法。通过YOLOv4目标检测算法和番茄串与对应果梗的连通关系,快速识别番茄串和可采摘果梗的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）;融合RGB-D图像中的深度信息和颜色特征识别采摘点,通过深度分割算法、形态学操作、K-means聚类算法和细化算法提取果梗图像,得到采摘点的图像坐标;匹配果梗深度图和彩色图信息,得到采摘点在相机坐标系下的精确坐标;引导机器人完成采摘任务。研究和大量现场试验结果表明,该方法可在复杂近色背景下,实现番茄串采摘点识别定位,单帧图像平均识别时间为54 ms,采摘点识别成功率为93.83%,采摘点深度误差±3 mm,满足自动采摘实时性要求。     

胶棒滚筒棉花采摘头的设计与试验

为确定胶棒滚筒棉花采摘头运动参数对新疆机采棉种植模式下的棉花采摘质量的影响,该文阐述了胶棒滚筒棉花采摘头的工作原理及其关键部件、总体结构。基于运动学分析,建立了采摘速比K值与采棉工艺速度、采摘工作角、滚筒转速之间的相应的函数关系,分析了其对棉花采摘性能影响规律。田间试验表明,当采棉机作业速度0.83 m/s,滚筒转速在450 r/min时,棉花采净率达95%以上,含杂率小于15%,落地棉小于2%,达到了棉花收获机械作业的技术要求。     

番茄串收机械臂运动规划方法与试验

番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串.为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法.首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数...     

基于多目标识别的葡萄果串采摘点定位方法

为减少采摘点定位不当导致末端碰撞损伤结果枝与果串,致使采摘失败及损伤率提高等问题,该研究提出了基于深度学习与葡萄关键结构多目标识别的采摘点定位方法。首先,通过改进YOLACT++模型对结果枝、果梗、果串等葡萄关键结构进行识别与分割;结合关键区域间的相交情况、相对位置,构建同串葡萄关键结构从属判断与合并方法。最后设计了基于结构约束与范围再选的果梗低碰撞感兴趣区域(region of interest, ROI)选择方法,并以该区域果梗质心为采摘点。试验结果表明,相比于原始的YOLACT++,G-YOLACT++边界框和掩膜平均精度均值分别提升了0.83与0.88个百分点;对单串果实、多串果实样本关键结构从属判断与合并的正确率分别为88%、90%,对关键结构不完整的果串剔除正确率为92.3%;相较于以ROI中果梗外接矩形的中心、以模型识别果梗的质心作为采摘点的定位方法,该研究采摘点定位方法的成功率分别提升了10.95、81.75个百分点。该研究为葡萄采摘机器人的优化提供了技术支持,为非结构化环境中的串类果实采摘机器人的低损收获奠定基础。     

基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位

针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法.首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模...     

摇枝式油茶果采摘装置作业过程分析与试验

为了解决油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大和耗能过大的问题,针对摇枝式油茶果采摘装置,该文通过对油茶果振动脱落过程的分析,建立油茶果振动脱落模型并求解,得出影响油茶果脱落的主要因素为作用在枝条上的外力的振幅、频率、作用时间以和夹持位置,并通过预试验和正交试验得到摇枝式油茶果采摘装置的作业参数范围及漏采率最低情况下的作业参数组合。利用高速摄像对油茶果振动脱落过程进行记录,然后回放录像并分析,以油茶果脱落时间作为评价指标,得出采摘效率较高的振动频率、振幅范围为6～10 Hz和20～40 mm,根据平均落果时间范围确定采摘装置的振动作用时间约为4～12 s。根据油茶果在树上的主要分布范围（距离树冠表层260 mm左右）,设计四因素三水平正交油茶果采摘试验,得出漏采率最低的作业参数组合为振动夹持位置在距离树梢末端260 mm以内、振动频率10 Hz、振幅20 mm、振动时间8 s,此时油茶果的漏采率为10.87%,花苞损伤率为31.80%。机械夹持方式和铁质的夹持材料对花苞损伤较大,需进一步优化采摘装置作业参数,优化夹持方式和采用柔软的夹持材料,实现油茶果的机械采摘。     

基于三维点云的番茄植株茎叶分割与表型特征提取

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题,研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云,并通过配准得到完整植株点云;对番茄点云利用拉普拉斯收缩的骨架提取算法获取植株骨架,对骨架进行修正后分解为茎秆和叶片子骨架,实现茎秆叶柄分割;再通过基于区域生长的MeanShift聚类方法对叶片和叶柄进行分割;最后通过番茄点云获取株高、茎粗参数,通过骨架测量叶倾角,对叶片点云进行曲面拟合提取叶面积参数。试验结果表明,茎叶分割与叶片分割的精确率、召回率、F1分数和平均总体准确率分别为0.84、0.91、0.87、0.92和0.92、0.91、0.91、0.93。株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的提取值与人工测量值的决定系数分别为0.97、0.53、0.90和0.87,均方根误差分别为1.40 cm、1.52 mm、5.14°和37.56 cm2。结果表明该研究方法与人工测量值具有较强的相关性,可以为温室番茄的高通量自动化表型测量提供技术支持。     

高架草莓的果实识别与果梗分割

在高架栽培环境下,精准识别草莓果实并分割果梗对提升草莓采摘机器人的作业精度和效率至关重要。该研究在原YOLOv5s模型中引入自注意力机制,提出了一种改进的YOLOv5s模型（ATCSP-YOLOv5s）用于高架草莓的果实识别,并通过YOLOv5s-seg模型实现了果梗的有效分割。试验结果显示,ATCSP-YOLOv5s模型的精确率、召回率和平均精度值分别为97.24%、94.07%、95.59%,较原始网络分别提升了4.96、7.13、4.53个百分点;检测速度为17.3帧/s。此外,YOLOv5s-seg果梗分割模型的精确率、召回率和平均精度值分别为82.74%、82.01%和80.67%。使用ATCSP-YOLOv5s模型和YOLOv5s-seg模型分别对晴天顺光、晴天逆光和阴天条件下的草莓图像进行检测,结果表明,ATCSP-YOLOv5s模型在3种条件下识别草莓果实的平均精度值为95.71%、95.34%、95.56%,较原始网络提升4.48、4.60、4.50个百分点。YOLOv5s-seg模型在3种条件下分割草莓果梗的平均精度值为82.31%、81.53%、82.04%。该研究为草莓采摘机器人的自动化作业提供了理论和技术支持。     

基于实例分割的大场景下茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点定位

为了解决野外大场景下茶叶嫩芽识别与采摘点精确定位问题,提出了一种基于实例分割的Yolov5s-segment改进算法。该算法首先引入P2微小目标检测层,解决原始Yolov5s-segment网络P3、P4、P5检测层对于小目标检测能力不佳的问题。其次,在主干网络末端增加CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,提升模型的抗干扰能力,实现野外自然光照环境下茶叶嫩芽轮廓特征提取。最后,根据嫩芽轮廓特征进行采摘点精确定位。研究结果表明,相较于原始Yolov5s-segment模型,改进模型的精确度、召回率、F1分数、平均精度均值mAP₅₀和mAP_50-95分别提升了7.0、8.9、8.1、8.3、7.3个百分点。使用该方法可以准确提取大场景下的单芽、一芽一叶、一芽两叶三种类型茶叶嫩芽轮廓,并且实现采摘点的精确定位。研究结果为名优茶智能化快速采摘提供了一定的理论基础。     

利用单目视觉获取钵苗移栽适合度信息的方法

钵苗在穴盘中的生长状态各异,钵苗移栽是育苗过程的关键环节。为提高移栽后钵苗成活率,解决出苗不齐和断苗等问题,需对被移栽钵苗的直立度和高度等适合度信息进行综合评价,筛选出符合移栽要求的钵苗。图像采集系统中的顶杆能够顶起穴盘中的钵苗旋转90°,相机采集钵苗转动90°前后2幅图像,图像RGB各通道灰度值概率直方图存在灰度集中区域。首先,采用24位RGB源图像转8位灰度图、中值滤波和灰度拉伸算法对图像进行预处理;然后,使用细化、水平膨胀和垂直腐蚀等图像处理算法,获取钵苗主茎秆的特征;最后,采用标准差为0.65的3×3高斯模板Harris角点检测算法提取每株钵苗主茎秆上的关键点信息,对其加权最小方差直线拟合获取拟合直线,直线的斜率换算后作为钵苗直立度的判定值,以每一株钵苗的全部角点y坐标最大差值的110%作为钵苗高度的判定值。只有钵苗的直立度和高度都满足各自评价指标要求才被认为适合移栽。试验获取了12幅图像共计30株辣椒钵苗在0和90°位置的直立度和高度,每幅图像处理算法平均耗时0.35 s。按直立度(45°α135°)和高度(H105 mm)评价指标判定,5株钵苗不适合移栽;2株钵苗的视觉检测结果与人工测量结果相反,视觉检测结果与人工测量结果之间的偏差率为6.67%。出现检测偏差的原因主要是钵苗叶对茎秆的遮挡和移栽机的振动使得钵苗在转动90°的前后与顶杆的相对位置发生了变化影响了人工和视觉测量的精度。该方法能够满足钵苗移栽机实时筛选工作的需求。     

夹茎式番茄钵苗取苗机构设计与试验

为避免取苗机构在夹取钵苗过程中对钵体与根系造成损伤,该研究针对夹茎取苗方式,提出一种基于二阶椭圆齿轮行星轮系以及凸轮摆杆机构的夹茎式番茄钵苗取苗机构。依据二阶椭圆齿轮传动特性与机构工作原理,建立机构运动学理论模型,并对凸轮轮廓曲线进行设计,结合番茄钵苗取苗作业要求及机构特点,基于MATLAB软件开发机构分析软件对机构参数进行优化,并进一步分析优化后取苗轨迹与凸轮各工作段的对应位置关系,建立了夹茎式取苗机构虚拟样机模型,利用ADAMS软件对取苗机构运动过程进行仿真分析,验证机构参数优化结果及零部件结构设计的准确性与合理性。试制取苗机构物理样机开展高速摄影试验,通过对比分析实际工作轨迹与理论分析及仿真轨迹的一致性,验证了取苗机构设计的正确性。搭建自动取苗试验台进行取苗试验。试验结果表明,取苗机构工作性能可靠、稳定,取苗频率为80株/min时,取苗成功率为92%,投苗成功率为94.2%,伤苗率为2.9%。研究结果可为番茄钵苗全自动移栽机自动取苗机构的研发提供参考。     

番茄钵苗移栽机自动取苗装置作业参数优化与试验

针对新疆地区番茄移栽机械自动化程度低、劳动强度大、作业效率低等问题,该文分析了一种番茄钵苗自动取苗装置的夹苗器凸轮运动过程,得到了凸轮运动过程参数,结合钵苗取苗作业要求搭建取苗试验台,对自动取苗装置主要工作参数进行优化。以适栽期番茄钵苗为试验对象,利用自动取苗试验台进行单因素试验。进一步结合理论分析及单因素试验,选取苗针长度、苗针开度、取苗频率为影响因素,以伤苗率、漏苗率和取苗成功率为评价指标进行三因素三水平二次旋转正交组合试验,通过Design-Expert.V8.0.6软件,得到理论最优参数组合:苗针长度198 mm,苗针开度19 mm,取苗频率57株/min,此参数组合下伤苗率为3.91%,漏苗率为1.56%,取苗成功率为94.69%。在自动取苗试验台上进行验证试验,取苗装置伤苗率为3.44%,漏苗率为1.72%,取苗成功率为94.38%,与优化结果基本吻合,验证了所建模型与优化参数的合理性。田间取苗试验伤苗率为3.65%,漏苗率为2.08%,取苗成功率为94.27%。田间试验取苗成功率与优化结果的误差为0.44%,表明取苗装置抗干扰能力较强。该研究结果可为番茄全自动移栽机取苗装置的结构改进和作业参数控制提供参考。     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为：前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置.该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获.通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数.并以割茬高度差和采摘损失率为评...     

旋转剪切式青花椒采摘装置设计与试验

针对基于“下桩”采摘方法的青花椒采摘设备存在喂入困难、易堵塞而造成采摘效率低的问题,该研究设计了一种旋转剪切式青花椒采摘装置。首先基于花椒枝物理、力学特性确定旋转剪切式青花椒采摘过程包括花椒枝旋转驱动、花椒枝导向喂入和剪切采摘,剪切采摘功能由往复式切割器实现。并设计双动刀往复式切割器及其传动机构,确定了剪切采摘装置的结构和运动参数。进一步地,运用ANSYS/LS-DYNA构建花椒枝剪切仿真模型,确定最优齿形参数为：刀齿切割角20°,刀齿刃角50°,刀齿厚度2.5 mm,该条件下峰值切割力为3.739 N。最后通过单因素试验确定了花椒枝喂入角度、花椒枝喂入速度、花椒枝旋转速度的取值范围分别为40°～60°、20～40 mm/s、20～40 r/min;并采用BoxBehnken设计法制定三因素二次回归正交组合试验方案,运用Design-Expert 12对试验结果进行方差分析和响应面分析,得到旋转剪切式青花椒采摘装置的最优工作参数为：花椒枝喂入角度55°,花椒枝喂入速度33.21 mm/s,花椒枝旋转速度30 r/min;通过试验验证得出在最优工作参数下,单人单枝喂入时青花椒平均采摘效率...     

大蒜果秧分离机构参数优化及试验

为了提高大蒜果秧分离机构的作业质量,降低蒜头的平均留茎长度、伤损率、提高切痕合格率,该文运用Box-Benhnken的中心组合试验设计理论,在构建的大蒜果秧分离试验台上,对主夹持链输送速度、蒜株夹持角度、蒜株夹持高度、夹持株数等影响其作业质量的4个因素进行四因素三水平的响应面试验。建立了响应面数学模型,分析了各影响因素对作业质量的影响,同时,对各影响因素进行了综合优化。结果表明试验因素对果秧分离质量有较大影响,综合优化结果为主夹持链输送速度1.05 m/s,蒜株夹持角度77°,蒜株夹持高度220 mm,夹持株数2株,此时平均留茎长度为36.9 mm、伤损率为2.23%、切痕合格率为98.29%。研究结果可为大蒜果秧分离机构的结构完善设计和作业参数优化提供依据。     

干红花收获机立式辊刷采摘装置设计与试验

针对旱地干红花人工采收时不易捏取导致采摘效率低、掉落率高等问题,该研究结合红花的物理特性和种植模式,设计了立式辊刷干红花收获机采摘装置。根据机具结构对刷丝排布方案进行理论分析,确定刷丝排布方案为螺旋式,螺旋升角为30°,旋向为右旋。对辊刷采摘干红花进行力学分析,得出使花丝脱离果球的关键作用力为法向力F_N。采用Hertz弹性接触理论对F_N进行分析,并建立刷丝-果球接触力学模型,揭示干红花的采摘原理,明确影响采摘质量的主要因素为刷丝材质、丝径、长度和辊刷转速,进一步对立式辊刷结构与运动参数进行分析,得出采摘装置优化参数组合为：辊刷长度300 mm,辊刷直径100 mm,辊刷转速360 r/min,刷丝材质为聚酰胺610(PA-610),刷丝长度30 mm,刷丝丝径0.3 mm。通过植株通过率试验确定立式辊刷与栅条架的间隙为12 mm。田间采摘试验表明,该装置的红花采摘率和伤果率分别为87.04%和4.19%,机具采摘效率为人工采摘效率的7.71～10.92倍。研究结果可为辊刷式干红花收获机的设计与优化提供参考。     

基于气动无损夹持控制的番茄采摘末端执行器设计与试验

为实现类球形果实采收过程中稳定夹持和无损采摘,该研究以番茄为研究对象,设计了一款全气动吸-夹一体式无损采摘末端执行器。首先设计空间多连杆三爪机构,采用3个夹持爪单元空间轴向均布的方式构成空间多连杆末端执行器主体机构,实现中心吸盘回拉果实和夹持爪夹持果实两个动作由单一主动气缸驱动并实现顺序动作;其次,建立末端执行器夹持爪单元的数学模型,并确定满足夹持爪尖端张开最大范围156 mm和吸盘回拉移动最大距离38.7 mm条件下的末端执行器结构参数,通过ADAMS软件对其进行运动学和动力学仿真分析,获得各部件间运动速度和加速度的相对关系,以及夹持力与气动系统压力和果实尺寸的关系。最后,设计并搭建具有压力负反馈和气压连续调节功能的电气伺服控制系统,通过分析果实在拉动和转动两种情况的滑移试验,提出基于动态标准差波动上升节点的双阈值滑移判别算法和基于滑移判据及损伤极限压力的无损采摘控制策略。204个不同尺寸番茄果实的实地采摘试验表明,末端执行器采摘成功率为96.03%,采摘过程耗时5 s,采摘过程中的直接损伤率为1.58%,72 h褐变率为1.76%。结果表明该采摘末端执行器具有较好的采摘效果,可满足实际工作需求。