水果机器视觉分选机滚子式输送翻转机构优化设计

对滚子式水果自动分选机输送翻转机构进行了优化设计,使该机构能输送大小相差近一倍的水果,并使所有水果都以近似相同的角速度均匀翻转.求解了滚子的滚身母线方程,分析了各设计参数必须满足的条件,并给出了相应设计参数的优化设计方法.实际图像采集结果表明,在摄像机连续采集两幅图像的时间间隔内,大小相差近一倍的苹果在该机构上转过的角度近似相等.     

水果品质智能化实时检测和分级系统研究

研究开发了水果品质智能化动态实时检测和分级系统,着重研究其水果输送翻转、水果精确过渡、水果动态称重和水果分级等子系统的相关机械与控制关键技术.在实时检测和分级过程中,水果以一定速度向前输送,并快速均匀翻转,以合适的位置和姿态传送到精确过渡系统,然后通过水果精确过渡系统传递给动态称重系统,从而准确、快速地获得该水果的质量信息.通过微机控制动态称重系统智能识别,综合判断每一水果的等级,结合控制系统获取并确定每个水果的位置信息,由控制模块将指令传输给分级系统,完成水果的分级.     

卧式转鼓水果多头分级机输送及翻转机构研究

设计了一种适应准球形水果自动单列输送和均匀翻转的滚子节距保持不变的卧式转鼓水果分级机构;分析了卧式单转鼓水果分级机的分级头数、水果翻转角速度误差与摩擦盘角速度、单果一周图像采集数量和水果同滚子相切处滚子与水果断面果径比的关系,找到了各关系的误差零点;分析了水果和滚子的运动与受力,找出了水果图像采集条件、水果纯滚动条件、尺寸上的不掉果条件、满足水果图像采集条件及不掉果条件的滚子参数和分级机准球形水果大小适应范围.     

水果流等转角动态序列图像的获取

为自动采集水果机器视觉分选机输送装置上水果所有表面的图像信息,设计了一套水果流动态图像实时采集系统,并提出了一种水果流等转角动态序列图像实时采集方法,依靠水果输送翻转装置实现水果的等角速度均匀翻转,依靠图像采集实时控制系统实现2台摄像机的适时同步触发,再通过图像处理系统判断获取图像中有无水果及图像的奇偶帧特性,从而实现了输送线上不同大小水果的等转角动态序列图像自动采集.试验表明,该系统能自动采集到输送线上每个水果的6帧图像,且相邻图像帧之间水果大约旋转60°,6帧图像中水果近似旋转一周.     

杠杆式水果高速分级卸料装置的优化设计

设计了一种杠杆式水果分级卸料装置,该装置可直接安装在水果自动分选机的滚子式水果输送装置上,输送过程中不影响水果的输送和翻转,可在自动分选机主控系统指令下自动实时完成水果的高速分级卸料。对分选杠杆和分选凸轮进行了优化设计,保证整个卸料过程对水果都没有明显的碰撞和冲击。实际运行表明,该装置能对大小相差近一倍的苹果实施高速平稳卸料,且卸料后的苹果没有明显损伤。     

基于智能称重的水果分级生产线设计

设计了一种基于智能称重的可以用于多种类球型水果实时、动态检测的分级生产线。整条生产线由水果输送装置、称重装置、控制装置、分级执行装置和托盘机构组成,水果输送装置将水果逐个输送到水果分级生产线的托盘机构,托盘机构随滑块循环运动至称重台上完成称重,质量信息传送至控制装置,控制装置根据国家标准判定每个水果的等级,发出指令传送给分级执行装置,完成水果的分级。     

水果检测装置夹持臂的有限元分析

夹持翻转机构是大型水果无损检测装置的关键部件,主要功能是夹持哈密瓜后翻转,对其瓜体全表面进行图像采集,为无损检测分析提供数据。图像采集对机构的稳定性要求较高,其强度和稳定性直接影响检测效果。为此,运用Pro/E建立了检测装置的三维模型,并用有限元分析软件ANSYS对夹持翻转机构进行了不同工况下的静态分析及模态分析,得到夹持臂在工作时的应力应变云图及模态频率。分析表明,影响夹持机构振动特性的模态频率主要集中在8Hz左右,为其机构设计与优化提供了理论依据。     

水果高速实时分级机构控制系统

设计了水果实时分级机构，研究了确定水果位置信息并实现同步跟踪的方法，建立了水果在图像中的位置和分级机构分级时的实际位置间的关系，设计了由计算机、位置传感器、通用的数字逻辑芯片、分立电子元器件和步进电机等组成的水果分级控制系统，并进行了试验验证。试验结果表明：控制系统可以对分级机构实现及时、准确的启闭控制，达到了实际分级过程所要求的速度。     

水果采摘机器人通用夹持机构设计

为提高采摘机器人的实用性和利用率,提出了一种通用型夹持机构,并构建了虚拟样机。为使机械夹持不损伤水果,研究了水果受力对夹持构型的影响,以柑橘为例进行变形、应力分析,为机构提出设计依据,进而对结构进行优化,确定了机构外壳及杆件的合理参数和对果实损伤最小的夹持量,单类型水果夹持量为直径方向小于2mm。     

高枝水果采摘器设计与研究

为解决高枝水果采摘难以及现有采摘器对不同果品通用性不高的问题,研制一种可针对不同品种的高枝水果采摘与收集的装置。设计底盘动力小车、多自由度定位机构、末端剪切执行器、装箱机构及控制系统,构建多自由度定位机构的坐标系并采用方向余弦矩阵进行运动分析,得出采摘的运动范围,通过对末端剪切执行器的运动分析得出两剪臂的运动角速度关系。运用SolidWorks建立采摘器的结构模型并对其进行运动学仿真,验证水果的采摘范围和末端执行器的等角速特性,利用ANSYS进行采摘杆的应力应变分析,验证采摘杆满足强度和稳定性要求,制造高枝水果采摘器样机并进行采摘试验,试验表明:采摘效率高,水果无损伤,最大采摘高度为3.5 m,每个水果平均采摘时间为6 s。     

长杆状蔬果分选机单果上料装置的研制

长杆状蔬果分选机工作时要求蔬果单向且单果输送,才能保证其分选效率。为此,设计了一种适合于胡萝卜、茄子等长杆状蔬果自动分级机的单果上料装置,主要由进料斗、隔板输送带、输送滚筒和调节防护装置等部分组成。本设计以胡萝卜为研究对象,通过对胡萝卜在输送带上的受力分析、隔板尺寸参数的理论推导及胡萝卜在出口的运动状态分析,合理选择了单果上料装置的结构尺寸及动力参数,以保证胡萝卜的单果上料,为其它长杆状蔬果分选机的单果装置提供依据。试验证明:单果装置单果率约为89%,计算数据与实际工作状况基本相符。     

DJL-60型大棚卷帘机的正确安装与安全使用

卷帘机用于大棚卷放帘作业，不但能够降低菜农劳动强度，还能大大缩短作业时间。介绍了DJL-60型大棚卷帘机的正确安装方法，包括安装前准备、安装步骤及调试方法，也介绍了DJL-60型大棚卷帘机的使用注意事项、常见故障与故障排除方法和日常保养等内容，以期为菜农正确安装与安全使用DJL-60型大棚卷帘机提供参考。      

果蔬活组织冰点测试系统设计与实验

果蔬活组织冰点温度的测量对于研究果蔬组织低温冷害和冻害机理以及冷冻加工过程具有重要意义。针对传统方法测定果蔬汁液的冰点温度与活组织的冰点温度有很大差异以及通过直接将热电偶或热电阻插入果蔬组织进行测试,受果蔬本身形状尺寸影响较大,难以有效指导生产实际的问题,设计了一种基于传热学一维半无限大平板非稳态导热原理,利用半导体制冷技术进行果蔬活组织冰点测试的系统和方法。实验结果证明该系统用来测试果蔬活组织冰点既方便又可靠,同时设备简单、测试时间短、样品需要量少、环境的热扰动影响小,具有良好的应用前景。     

遮挡条件下多视角甜椒果实点云三维重构方法

为进行表型原位自动化测量,实现甜椒数字化育种和管理,针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题,提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法,创建增强数据集,建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型,实现对不同遮挡程度果实的识别,同时,构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法,实现多视角的果实三维数据采集。最后,配准甜椒果实三维点云,提取甜椒表型参数,并通过温室甜椒果实表型,对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据,果实果宽平均相对误差为1.72%,果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明,本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法,可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。     

基于深度图像的球形果实识别定位算法

为了解决近色背景果实识别困难问题,针对果实近球形的形态特性,提出了一种利用深度图像从果实形态角度进行果实识别定位的算法。该算法使用深度摄像头获取果树的深度图像,通过深度图像计算出各像素点的梯度向量,将梯度向量看作运动矢量场,并计算出矢量场的散度,根据散度最大原则,从矢量场中搜索出辐散中心点;然后利用果实和叶片等深图像的差异从辐散中心点中筛选出果实中心点,以果实中心点为起点采用八方向搜索方法搜索出果实边界点,将果实边界点依次连接后形成的封闭区域内的果实图像导入点云;最后根据果实图像部分点云利用RANSAC算法求出目标果实的拟合球形,进而得出果实的尺寸以及三维空间位置。该算法无需传统算法需要利用的颜色特征,而仅利用了深度图像中的深度信息进行果实识别定位,能够克服传统算法受色彩、光照等因素影响的弊端,并且由于该算法完全没有利用到彩色图像信息,因此不仅可以实现绿色果实的识别定位,还可以实现采摘机器人在夜间环境下正常工作,为复杂环境下的果实识别定位算法研究提供了技术支撑。     

枝上柑橘果实深度球截线识别方法

针对柑橘果、叶、枝对象具有球体、片体和细柱体不同的三维几何特征,提出一种识别柑橘果实的深度球截线方法。首先提出了球形果实特征提取的深度球截线方法的基本原理和关键参数,进而分别针对枝上果、叶孤立和贴碰区域提出了孤立果实的特征提取算法和贴碰果实的特征提取算法,得到了复杂枝环境下的深度数据处理与果实识别策略,并综合根据Intel Real Sense F200型深度传感器参数、柑橘果实尺寸、近景探测范围、数据预处理与特征提取需要完成了深度球截线方法的参数确定。大量室内试验结果表明,深度球截线方法对孤立果实提取的平均成功率为97.8%,贴碰区域内果实提取的平均成功率为76%,而复杂枝环境的果实提取综合成功率为63.8%。该深度球截线的识别方法仅利用有限的深度数据点,在保证原始数据精度的同时降低了运算量和果实特征提取复杂性,能有效应对果叶遮挡问题,实现对贴碰果叶的有效区分,对柑橘果实具有良好的适应性,为采摘机器人在复杂环境下的果实识别与定位提供了新的技术思路。     

不同浓度1-MCP处理对采后油木奈果实的保鲜效应

探讨了不同浓度1-MCP处理对采后油木奈果实保鲜效应的影响。采后油木奈果实分别用0、0.3、0.6、0.9和1.2μL/L的1-MCP处理12h后,在（25±1）℃下贮藏。贮藏期间测定果实呼吸强度、细胞膜相对渗透率、果实表面色调角h°和果皮叶绿素含量、果实硬度、可溶性固形物和可滴定酸含量、果实好果率、失重率及感官品质等指标的变化。结果表明：与对照果实相比,1-MCP处理都可降低油木奈果实呼吸强度和呼吸峰值,延缓果实细胞膜相对渗透率升高,抑制果实表面色调角h°下降,保持较高的果实硬度、可滴定酸和果皮叶绿素含量,延迟果实外观颜色转变,减少果实失重和腐烂;其中1.2μL/L 1-MCP处理12h的保鲜效果最佳,在（25±1）℃下贮藏20d时,果实好果率达87%,果实仍保持鲜绿色、果肉质地脆硬、果实酸甜适口、香气浓郁。     

基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法

针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2.28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0.9214,召回率达0.8565,平均识别分割一幅图像耗时0.6087s,基本满足实时性需求。     

林果机械化采收技术研究及进展分析

机械化采收技术对于林果产业的发展有着较大的影响。实现林果机械化采收是当前林果产业转换发展模式、节约成本消耗、提升市场竞争力的重要途径,也是当前林果产业全程机械化以及规模化研究的重点。开展林果机械化采收工作最重要的就是保持高效、低损的状态完成整项采摘工作,最终实现林果的智能化、自动化的采收。基于此本文则深入分析了当前林果机械化采集技术中一次性联合摘果采收,详细阐述了当前林果机械化采收面临的问题,并针对此类问题提出了相应的优化措施。