果蔬采摘机器人末端执行器研究进展与分析

农业机器人是未来智能农业机械的发展方向之一.末端执行器的工作直接关系到采摘机器人整个采摘作业能否准确、高效.分类综述了果蔬采摘机器人末端执行器的特点和国内外研究现状,介绍了几种典型的果蔬采摘机器人末端执行器的研究成果.分析了影响果蔬采摘机器人末端执行器实用化的因素:采摘准确率、采摘速度、工作环境适应性和通用性等.指出了研究开发末端执行器的方向与关键技术.     

基于极点配置农用轮式机器人横向控制

农业机器人工作对象是复杂的非结构性地面,机器人在工作中经常由于环境的不确定性而偏离轨道。如何设计控制器使机器人偏离轨道后能够快速回归是一个很重要的问题。针对农用轮式移动机器人的运动学线性化模型,研究当农用轮式移动机器人横向偏离运动轨道时,提出使用极点配置方法设计控制器。仿真试验的结果也表明机器人在不同的纵向速度下都可以满足要求。     

基于人眼视觉的农产品图像分割方法

为实现利用机器视觉技术进行农产品检测分级，对农产品检测图像的分割进行了研究。考虑到农产品图像色彩相似性情况下的分割，提出一种基于人眼视觉特性的农产品图像分割方法。实验证明，该方法能够避免过分割，并能被人眼的视觉感官所接受。     

基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统研究

概述了基于机器视觉的植保机械研究进展,针对目前大多数农作物粗放式喷洒现状,设计了一套基于机器视觉的成行作物精量喷洒系统,它包括硬件系统和软件系统。模拟实验结果表明,系统中的喷头移动轨迹基本上与作物行中心线一致,两者间的标准差为2.13cm。     

基于农田景物边缘的农业机器人自定位方法

自主行走农业机器人自定位技术是导航系统的关键技术，本文通过对机器人的近景成像几何建模，提出了利用虚点提取和检测实现从图像到场景现实空间的三维计算，并确定机器人与路径的相对位置、方向，从而获得了自定位信息的方法。实验证明了该方法的正确性。     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

短粒型稻谷热容的实验测定

热容是稻谷的重要热物性参数，被广泛应用在干燥工艺设计和干燥过程的计算机模拟中。稻谷的热容不仅受其含水率的影响，还受其品种甚至产地的影响。该研究根据混合测定法原理，用磁力搅拌式水卡计、电位计以及数字温度计等，组成一套测定装置，对我国南方产短粒型稻谷的热容进行测定，着重研究了稻谷的含水率对热容的影响。根据测定结果，通过回归分析的方法，建立起短粒型稻谷的热容随着含水率变化的数学方程。分析结果表明，利用此方程来计算不同含水率短粒型稻谷的热容，比利用国外的经验计算公式计算得到的数值具有更高的准确度。     

基于标记信息的Hough变换检测早期的作物行中心线

作物行检测是一个难题，回顾了国内外的研究情况。针对农田作物种植和作物早期生长的特点，为了检测作物行位置，提出了一种基于标记信息的Hough提取作物行方法。该方法分别用直方图法和最大类间方差法二值化图像后，经过8连通区域标记后据其面积属性去除噪声，然后再经一次标记后找出各标记作物的重心点坐标，最后通过Hough变换检测过重心点的直线，即到得到过作物行的中心线，试验结果表明了该方法的有效性。     

基于色差信息的田间成熟棉花识别

准确识别和定位目标在三维空间中的位置,为机械手提供运动参数,是采摘机器人视觉系统要解决的关键问题。本文利用棉花成熟期,棉花表面颜色与背景颜色存在较大差异的特征,在统计分析的基础上,建立了利用色差信号进行棉花识别的视觉模型。试验结果表明该模型可以完成棉花的识别,识别准确率达到85%以上。     

基于计算机视觉的苹果生长姿态估算多方法融合

为了避免机械手在采摘过程中因缺少苹果生长姿态信息造成对苹果和枝干的损伤,提出了一种苹果生长姿态估算方法.利用纹理和颜色特征两步法实现背景分离后,采用链码跟踪法获得轮廓;阐述了二阶中心矩法、最短距离法、斜率方差法和三点一线法4种苹果姿态识别方法,并比较了4种方法的识别率.为了提高姿态的识别率,综合4种方法进行决策融合,识...