草莓采摘机器人成熟果实识别及避障控制系统研究——基于ARM与FPGA

目前,草莓的采摘主要靠人工完成,任务繁重,效率较低,人为造成的损失也比较大,减少了果农的经济收入,也影响了草莓种植的发展。因此,研制草莓采摘机器人是解决人工采摘问题的关键。为此,大量研究了草莓种植的特点及人工采摘技巧,基于ARM与FPGA智能控制模块及双目机器视觉技术,设计了草莓采摘机器人成熟果实及避障控制系统。实验结果表明:所设计的草莓采摘机器人成熟果实识及避障控制系统可以准确识别成熟草莓果实,并能灵活避开采摘途径中的障碍物,系统运行稳定,对我国开展草莓采摘机器人果实识别和避障技术的研究具有一定的参考价值。     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。     

基于智能交流接触器的采摘机器人机械臂设计

在充分考虑机械臂伺服电机智能速度检测装置的结构和闭环运动过程控制的基础上,将智能交流接触器引入到了采摘机器人机械臂关节伺服电机的反馈控制中,并建立了PID闭环反馈调节回路,有效地提高了机械臂的控制精度。同时,将智能交流接触器以速度控制函数的形式嵌入到了PID控制环节,采用ADMAS和MatLab软件对机械臂的轨迹控制精度进行了测试,并利用Mat Lab软件计算得到了关节的控制变量,以Spline形式将变量导入到了ADMAS中对机械臂两关节进行控制。通过仿真得到了机械臂关节的输入和输出位移随时间变化曲线和机械臂末端的运动结果,结果表明:输入和输出的位移基本吻合,并且机械臂末端可以按照预定的圆环轨迹运动,从而验证了智能交流接触器PID控制的控制精度。     

新型具有力感知的柔性果蔬采摘机械手研究

研发了基于设施农业的果蔬采摘机械手,包括具有3个旋转关节自由度的采摘机械臂及具有力反馈功能的三指果蔬采摘末端执行器,并对其控制系统进行了开发。通过采摘模拟试验,验证了其作业性能、采摘效果。试验结果表明:采摘机械手各关节与控制系统配合良好,运行稳定;采摘末端执行器手指控制灵活,传感器响应灵敏,能够实现稳定抓取并不损伤果实,具有推广价值。     

抓持-旋切式欠驱动双指手葡萄采摘装置设计与试验

针对葡萄的柔性无损采摘要求,基于欠驱动原理和抓持-旋切协同工作方式设计了一种欠驱动双指手葡萄采摘装置,一个电动机通过连杆机构驱动双指四指节手爪从果实中部接近并包络抓取葡萄,复合在双指手上的旋切部件摆动-伸缩带动圆盘刀切断果梗,实现果实与果梗分离。基于此设计思路,首先通过葡萄赤道面直径分析确定了欠驱动手指机构指节尺寸与转角范围,然后通过建立欠驱动手指机构静力学模型,基于传力最优和接触力均布的要求确定了驱动连杆尺寸,结合接触力分析和葡萄挤压破裂试验,获得抓持2 kg葡萄不发生损伤的最大接触力为20 N,再通过手指机构静力学模型求解获得驱动电动机的推力,从而指导驱动电动机的选型。设计了葡萄采摘装置控制系统,通过指节处压力传感器实时反馈接触力实现最大接触力的有效控制。采用加减速梯形控制方式实现了旋切部件运动,圆盘刀转速1 200 r/min可对果梗有效切断。对赤道面直径95~200 mm的葡萄进行50次采摘试验,试验结果表明该装置的采摘成功率为100%,果实挤伤率为5.2%,不考虑视觉定位葡萄与果梗的耗时,完成一次抓持-旋切动作平均耗时29.4 s。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱,被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加,林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前,由于现有技术自动化和智能化程度不高,导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程,通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用,提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施,并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

水平摘锭式采棉机采摘头传动系统优化与试验

为了提高水平摘锭式采棉机的作业效率,针对国产采棉机在高速作业过程中存在采摘速比系数匹配不当、采摘头传动系统不合理的问题,该研究根据水平摘锭式采棉机采摘头结构与工作原理,对采摘头传动系统、采棉机采摘机理进行分析,根据传动系统传动要求和采棉机采摘条件,建立目标函数与约束条件,运用遗传算法和1stOpt软件对采摘头传动系统进行优化分析。优化结果为:滚筒动力齿轮齿数为72,离合器上齿轮变位系数为-0.14,滚筒动力齿轮变位系数为1.208,齿轮顶隙系数为1.25。结合采棉机作业要求搭建棉花采摘性能试验台,选取采摘滚筒转速113～143 r/min、作业速度5.93～7.20km/h,对优化前后采摘头的作业性能进行验证试验。结果表明:优化后的采摘头作业速度由6.4km/h提升至7.2 km/h,工作效率由4.86 hm~2/h提升至5.47 hm~2/h,提高了12.5%;优化后的采摘头在7.2 km/h的作业速度下,采净率由90.4%提升至93.7%,采净率提高了3.6%,含杂率由10.28%降至9.72%,含杂率降低了5.4%,验证了传动系统优化结果的合理性。该研究可为国产采棉机采摘头的研发提供参考。     

双体多向型激振装置参数研究

为提高果树振动采摘响应均匀性,同时提高果实采收效率、降低能耗、减少果树与果实的损伤,设计一种双体多向型激振装置,主要由偏心块、传动齿轮、传动轴、箱体等组成。建立振动装置–果树振动系统,并分析6种不同的偏心块转速比与偏心矩比组合产生的非圆周载荷效果。首先,采用多视角三维重建技术获取果树三维模型;然后,运用ANSYS进行果树谐响应分析得到激振装置的最佳工作频率;最后,运用ADAMS建立果树动力学仿真模型,比较非圆周载荷、直线载荷、圆周载荷下的果树加速度响应。仿真结果表明：当两偏心块转速比为3∶1、偏心矩比为1∶1时,果树在非圆周载荷下的加速度响应均值为194.35 m/s2,高于直线载荷下的(186.28m/s2),略低于圆周载荷下的(204.41 m/s2);非圆周载荷的加速度响应变异系数为0.575,低于直线载荷的(0.625)和圆周载荷的(0.622),说明非圆周载荷有更均匀的加速度响应。田间试验表明,该装置的采摘率为92.2%,果实损伤率为4.6%,优于单偏心激振装置。     

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。     

柚子储藏保鲜技术

一、适时采收 柚子品种很多．大多数品种都在每年10月底至11月底采收．但用于保鲜储藏的果实宜在八九成熟时采收．过早或过晚采收都会影响果实储藏品质和保鲜期．果实采收前的10～15天不可对果树进行灌水和施肥．在晴天露水干后采摘最好。采收时用“两剪法”．第一剪果柄长留2-3厘米．接着齐果肩处剪平。果实采收时应避免碰伤、