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。     

一种自动化柑橘采摘机器人设计

目前，我国柑橘果实采摘方式多为人工采摘，存在劳动强度大、人工易受伤等问题。针对以上问题，结合现阶段研发的柑橘采摘机器人存在的不足，设计了一种全自动柑橘采摘机器人。该机器人由圆筒式末端执行器对果实进行捕获，由锯刀片将果梗切断，使得果实滑落进输送软管直至储存箱，能有效降低对果实机械损伤的风险。根据实际采摘需求，运用D-H法建立了采摘机械臂坐标变换矩阵，给出了运动学正解并进行仿真，仿真结果验证了采摘机械臂结构设计的科学性和合理性。     

扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术

对成熟柑橘果实在扰动状态下的视觉识别定位技术进行研究。利用ANSYS进行了扰动柑橘的动力学分析,结合图像处理分析结果,确定了微扰动柑橘的运动规律为类单摆运动;对采集的微扰动柑橘视频进行图像处理,设定规则选取视频中的图像,利用改进的K-means聚类分割法结合优化Hough圆拟合方法实现柑橘果实的分割;根据图像分割结果,对柑橘的二值图像进行Hough直线拟合,结合直线斜率在-0.45~0.45的约束条件,确定扰动柑橘的有效采摘点。试验结果表明该方法能有效地识别自然环境中的微扰动柑橘,确定扰动果实采摘点的准确率达85%,采摘点确定的处理时间在7.58~9.24 s范围内。     

手持式草莓采摘收集一体化装置的设计

针对现有草莓采摘作业中劳动强度高效率低下的特点,设计了一种人工操作辅助采摘的小型手持机械装置。该装置主要由送料和传动结构、根茎切割机构、根茎夹持机构、操控机构,以及果实收集机构等部分组成,以微型电机为动力源,以刀片和同步带组合,实现草莓根茎的切断、果实夹持、输送、收集的一体化作业。现场测试结果表明:该装置可显著提高操作者的劳动效率,减轻工作强度,具有较好的推广和实用价值。     

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。     

一种连续采收柑橘采摘器研究设计

柑橘的采摘和收集是整个柑橘生产过程中的一个重要环节,本文针对柑橘采收过程中存在的问题,展开柑橘采摘器创新设计与制作。主要目标是提高柑橘采摘效率、降低劳动强度和采摘成本,保障柑橘成品质量。     

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%。     

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。     

高丛蓝莓采摘机采摘系统设计与试验

为提高我国蓝莓果实采摘效率,设计了一种高丛蓝莓采摘机。分析了采摘机设计要求与工作原理,估算了蓝莓树枝采摘频率和采摘惯性力。按照确定的设计要求,采用给定行程速比法设计了铰链四杆机构,运用图解法设计了双摇杆机构,并加工制造了采摘系统。为评价采摘系统果实采摘质量和机采与人采效率比,进行了蓝莓采摘试验。试验结果表明,机器采摘效率为829 g/min,是人工采摘效率的12.67倍;采摘果实破损率为8.3%,采净率为96.9%,未成熟果实脱落率为9.7%,该采摘机采摘蓝莓果实的质量和效率较高。     

嵌入式采摘机器人视觉测量与避障控制系统研究

采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。     

一种拉切式水果采摘器的设计

针对传统水果采摘方式劳动强度大、现有采摘器对复杂地形果园的水果采摘不便的问题,设计了一种由拉切装置、收集装置、支撑杆和拉绳装置等组成的拉切式水果采摘器,对该采摘器零件进行加工和装配得到其实物模型,并使用该实物模型进行了水果采摘实验。实验结果表明该采摘器具有携带方便、重量轻、操作灵活,可以在复杂的地形当中使用,且采摘过程对水果有保护作用的特点,且随着采摘时间越长其采摘效率越高,应用前景广泛。     

基于ADAMS的油茶果采摘机械臂试验设计及优化

针对目前我国油茶采摘主要以人工为主,劳动强度大、采摘效率低等问题,设计了一种适合园艺化栽培的履带式油茶果采摘机,并在Adams软件中对机械臂进行试验设计和优化仿真。试验数据表明:油茶果采摘机工作区间与各机械臂的长度和液压缸安装距离呈线性相关,最佳组合处的机械臂长度总和减小25.67%,可为油茶果采摘机的机械臂设计提供参考。     

基于槽型凸轮传动的蓝莓采摘机设计与试验

为改善机械采摘蓝莓的果品质量,设计了基于槽型凸轮传动的蓝莓采摘机。样机关键零部件设计包括驱动元件计算与选择、传动系统减速比分配、凸轮运动曲线计算等,采用"反转法"推导凸轮廓形曲线,利用"角分线法"设计采摘系统末端执行装置。在ADAMS中建立采摘机模型,搭建仿真环境对采摘机进行动力学分析,研究凸轮设计参数、各杆件长度、驱动元件转速对采摘传动装置的影响。在种植园进行蓝莓采摘试验,得到槽型凸轮采摘机采摘效率4.6 kg/min、未成熟果实脱落率3.2%、成熟果实采净率83%、果实损坏率3.1%,对比分析得出:槽型凸轮采摘机的采果质量优于牵引式采摘机,采摘效率是人工采摘效率的13倍。     

基于云计算技术的苹果采摘机器人系统

近年来,我国水果产业迎来快速发展期,苹果种植面积日益扩大,年产量明显增加,促使我国成为世界上最大的水果生产国家。水果进行种植过程中,成熟的水果采摘操作时必须消耗大量的时间和劳动力。由于进城务工人员日益增多,农村劳动力人口不断减少,此时劳动力成本有一定程度的增长,果农日常经营的成本也有所增加,因此智能采摘机器人顺势而生。为此,针对水果采摘机械研究的不足之处,提出了基于云计算的苹果采摘机器人系统,在机器人处于作业状态下设计了苹果采摘机器人软、硬件设计情况。为验证苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能展开试验,试验结果表明:所设计的采摘机器人运用视觉技术,能很好地克服气候环境等因素的影响,采摘作业中性能稳定,采摘效率高,值得在苹果生产地推广使用。     

圆形水果采摘机械手运动学分析与仿真

针对目前水果采摘劳动强度大、作业效率低及危险等问题,设计一种六自由度圆形水果采摘机械手。采摘机械手采用液压和气动系统相结合的方式实现升降、俯仰及快速采摘,且采用D-H法建立了各连杆坐标系,并对其进行运动学正解和反解分析;最后,运用Adams和Matlab对采摘机械手进行运动轨迹、夹紧力及工作空间的仿真分析。结果表明:机械手采摘的高度范围为230~5 100 mm,末端执行器关节的旋转角度为0°~280°,弧形手抓最大夹紧力为22 N,工作空间内的工作点分布均匀对称且水平方向上可360°旋转。通过仿真可有效地看出各连杆之间运动平稳,验证运动学分析的正确性,为进一步的研究提供理论基础。     

基于视觉检测的苹果采摘机器人系统设计与实现

为提高苹果采摘的自动化与智能化水平,降低重复繁琐的人工劳动强度,减少对果实的损坏率,研制了一款用于苹果成熟自动检测并采摘的轮式机器人系统。系统由硬件平台和软件平台两部分组成。其中,硬件平台由四轮驱动越野小车、IPC-610L工控机、图像数据采集卡、四自由度机械臂和末端执行器组成;软件平台基于Visual C++6.0开发环境,使用双目立体视觉技术和图像处理技术实现对苹果的识别与定位,再通过机械臂的路径规划实现对苹果的采摘。通过仿真实验和数据分析表明:机器人在无人值守的情况下,能实现自动导航、自动识别、自动采摘苹果等功能,并且识别成功率大于94.00%,采摘成功率达到91.33%,平均采摘周期约为1 1 s,具有较高的准确性及稳定性。     

水果采摘机器人控制系统研究——基于英语语音识别技术

在人机交互模式中,语言沟通是最便捷、最直接的交流方式之一,语音识别技术在现代机器人上得到广泛应用,现已推广到农业机器上。采摘机器人作为现代比较新型的农业机械,语音识别的应用增加了机器人的实用性。为此,设计出基于英语语音识别的水果采摘机器人控制系统,利用TMS320VC5416DSK板为平台,实现了水果采摘机器人的英语语音识别。英语语音识别主要包括前处理、特征提取及特征匹配等。在安静环境下提取了不同英语语音数据,并采用MATLAB对语音特征参数进行了仿真语音识别实验,结果表明:本设计的识别率可以达到90%以上,具有较强的鲁棒性。水果采摘机器人采用4个自由度的机械臂和英语语音识别模块等硬件电路,实现了英语控制机采摘器人完成采摘作业。     

基于聚类算法对象提取的快速定位采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的定位速度,对机器人的机器视觉系统进行了改进,设计了一种基于聚类算法和视频对象提取技术的快速定位机器人。该机器人视频对象图像提取过程中,在完成图像进行滤波后,引入了Lab彩色空间聚类算法,有效地降低了图像的色彩数和噪声,实现了图像对象的量化处理,大大提高了果实定位和采摘的效率。为了验证设计的快速定位采摘机器人的可靠性,对机器人的采摘性能进行了测试,测试项目主要包括图像处理和果实定位。通过测试发现:快速定位机器人可以有效地实现图像聚类中心的提取,并对聚类中心进行编码,每次定位用时少、定位速度高且果实采摘的准确性累计概率较高,符合高精度、高效率果实采摘机器人的设计需求。     

欠驱动式柑橘采摘末端执行器设计与试验

为实现柑橘采摘的机械化、智能化,设计了一款欠驱动式柑橘采摘末端执行器。该执行器通过三指充分抓握与偏转的融合控制,实现对不同大小及椭圆度的柑橘的稳定采摘。针对不同尺寸柑橘采摘需求,设计了双连杆并联式手指,在抓握直径差异较大的柑橘时,手指能够自动进行抓取或捏取动作,并实现被动柔顺。通过静力学分析,得到抓取力与电机输出力矩间的关系。针对不同椭圆度柑橘采摘需求,为手指根部添加旋转关节。在建立电机驱动控制系统模型的基础上,提出基于电流反馈的主动柔顺控制策略,指根能够旋转合适的角度使指面与柑橘表面紧密贴合,在防止手指棱边刮伤柑橘表皮的同时,增大接触面积、提高摩擦力。仿真结果表明,该末端执行器结构在运动学方面满足设计要求。制作物理样机并在实验室环境下进行了柑橘抓取试验,试验结果表明采摘执行器针对直径30~100mm的柑橘抓取成功率为98.3%,平均耗时5.3s。该末端执行器能够针对不同尺寸、不同形状的柑橘实现采摘功能,具有适应性强、抓取稳定、不损伤果实等优点。