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采摘目标空间位姿信息缺失和目标定位精度低是影响草莓采摘机器人采摘效果的关键因素之一。为此,本文首先设计了基于颜色信息和卷积神经网络的草莓图像目标定位与分割以及目标点云分割模型;其次,实现了基于图像的草莓可采摘性和遮挡程度识别模型;最后,设计了草莓空间定位和姿态估计模型并实现草莓采摘点定位方法。基于本文方法对完整草莓位姿估计平均误差为4.03%,对遮挡草莓位姿估计平均误差为9.06%,采摘定位综合误差为2.3mm。在实际采摘实验中,采摘成功率为92.6%,平均每个草莓的计算耗时约为92ms,单个草莓采摘动作的执行平均耗时约为5.7s。实验结果表明:本文提出的方法可在温室条件下较准确地估计草莓空间位姿和采摘点,为草莓采摘机器人提供有效的目标定位信息,有效满足实际采摘场景下的需求。 相似文献
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高架栽培草莓采摘机器人系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高草莓采收自动化水平,针对高架栽培草莓设计了自动采摘机器人系统,其采用无线遥控和语音提示相结合的人机交互方式,可以对机器人本体两侧果实同时进行采摘。该系统采用机器视觉和声纳测距相结合的方式实现了自主导航,通过双目视觉相机对果实进行识别和空间定位,由关节型机械臂操纵末端执行器进行定位。系统末端执行器采用果实吸附、果柄夹持和电热切割的方式对果实进行柔性操作。针对系统控制方案,制定了采摘机器人系统作业流程,并对机械臂末端运动路径节点和时间节拍进行规划,防止与周围环境发生运动干涉,保证机器人作业效率。试验结果表明,草莓采摘机器人系统末端定位平均误差小于2.2mm,单次采摘作业平均耗时10.99s。 相似文献
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【目的】提高草莓采摘的自动化水平,解放劳动力并降低采摘成本。【方法】研究小组设计了一种基于曲柄连杆机构的三爪同步夹持式采摘机器人,分析了其主要部件Kinect深度相机、六轴机械臂以及三爪夹持式采摘机械手的结构设计,并在Gezebo虚拟世界中构建了采摘机器人的模型,生成了草莓采摘机器人的末端运动轨迹,完成了该草莓采摘机器人的前期开发试验和算法验证。【结果】该草莓采摘机器人可精准地夹持草莓,减小了采摘过程中对草莓表皮的损伤,同时机械臂末端运动半径最大可达770 mm,完全满足小型辅助采摘设备的基本需求。【结论】Gazebo能真实地还原草莓采摘的自然环境,充分验证了该草莓采摘机器人的可行性,同时还可以在虚拟环境中模拟不同的任务场景,可为六轴机械臂或其他多轴运动机械的运行轨迹设计提供准确的实验数据,并为机器人的实际应用提供指导。 相似文献
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大容差高效草莓采摘末端执行器设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前草莓果实视觉识别中的定位重叠和被遮挡果实的算法复杂、耗时长,末端执行器对定位精度要求高且无法采摘重叠果实和被遮挡果实等问题,设计了一次可采摘多粒果实的大容差末端执行器。该末端执行器采用从下向上拢起果实、在避开障碍后再进行夹持和切割果梗的采摘方式,主要由机械爪拢夹切断机构和垄壁仿形机构组成。将末端执行器安装在采摘机械臂上进行了果实采摘试验。试验结果表明:该末端执行器在定位误差±7mm范围内都能完成采摘,容差范围大;无需进行重叠成熟果实的分割和目标果梗位置的计算,可一次采摘3粒重叠成熟草莓;对含1、2、3粒果实的果实域,采摘一次平均耗时分别为2.00、2.13、2.28s,采摘成功率不低于97.7%。 相似文献
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针对叶片卷曲度和厚度交互式测量方式费时、费力、误差大,传统图像处理算法普适性不高等问题,以无芒隐子草叶片为研究对象,采用基于Graham 算法的最小外接矩形法实现叶片卷曲度的测量,采用矢量积法和角点检测相结合的凹凸点检测算法实现叶片厚度的测量。首先,通过石蜡制片获取无芒隐子草叶切片,利用显微镜连接计算机获取切片图像;然后,采用红色灰度化方法结合阈值分割将切片图像的目标和背景分离;最后,根据叶片卷曲度和厚度的实际测量方式,采用Graham算法通过求取目标区域的最小外接矩形实现叶片卷曲度的测量,将矢量积法和角点检测相结合检测目标区域的凹凸点,通过凹点与凹点、凸点与凸点匹配实现叶片厚度的测量。选取30幅无芒隐子草叶切片图像为样本进行了试验,结果显示,采用本文提出的红色灰度化方法和分量法、最大值法、平均法、加权平均法对图像进行灰度化处理后,图像信息熵分别为6.4280、6.3612、5.6679、5.9348、6.0526,图像平均梯度分别为0.0785、0.0242、0.0158、0.0093、0.0104,图像对比度分别为0.2641、0.1130、0.0574、0.0703、0.0784,说明本文方法能更好地保持图像的边缘、细节等信息,图像清晰度更高。进行自动阈值分割后,分割的平均误检率为0.75%,平均漏检率为3.49%,平均整体分割精度达到98.14%。在有效分割目标和背景的基础上,对叶片卷曲度和厚度进行测量,并与交互式测量结果进行相比,结果表明,采用本文方法对叶片卷曲度和厚度的测量值与交互式测量值的平均相对误差分别为0.96%和3.69%,测量速度分别提高了约10倍和37倍。 相似文献
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旋转式分插机构运动学多目标非劣解群自动寻求 总被引:2,自引:1,他引:1
针对水稻插秧机分插机构优化过程中的多目标、非线性、交互性、模糊性以及优化结果不唯一等问题,建立了运动学参数的计算模型,通过对插秧性能各要求的模糊化得出各要求的隶属度,同时提出了对干涉的判定方法.在以各隶属度最大化为目标,运用优化算法求得一组较优解的基础上对该组解进行了区间扩张,将区间搜索转换为多目标优化问题,再次运用优化算法并通过 Visual Basic 6.0软件编程实现了自动搜索非劣解群的目的.结果表明:利用该方法可以迅速搜索得到运动学参数的范围,较人机交互优化方法更为快捷、方便,提高优化效率. 相似文献
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