约翰迪尔7260牵引式摘棉机

约翰迪尔7260牵引式摘棉机在中亚地区、中国新疆已经连续数年进行了田间棉花采摘作业。实践证明．该机完全适合在小规模棉花种植时对棉花机械化收获的需求。该机主要技术参数如下：     

创新茶类-"乌龙绿"茶的加工

茶叶产品的多样化是上世纪对世界茶业生产发展起着关键性作用的十项科技之一,创新长期以来一直都是茶叶科技人员推动茶业进步和发展的主题。20世纪90年代以来,仁化县的茶叶科技人员进行了白毛茶产品多样化的加工和研制工作,研制出具有金银花清香的白茶类品种和利用本地白毛茶为原料制作的高香型乌龙茶及“乌龙绿”茶,上述3个产品都大大地提高了香气和适口性,但经过几年生     

采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究

针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题,开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人,进行了采放果的工作空间与姿态分析,针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略,并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明,末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm,平均耗时为19.24s,其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s,中间识别与运算的平均耗时为3.82s,放果动作平均耗时为7.2s,机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

基于改进RRT算法的猕猴桃采摘机器人全局路径规划

为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。     

单目视觉识别苹果采摘机关键部件及控制系统设计与分析

为了节省劳动力、提高苹果采摘效率,设计了单目视觉识别苹果采摘机。该采摘机可一次性完成苹果识别、定位、采摘、输送功能。整机分为运行、采摘、识别三大系统,主要对单目视觉识别苹果采摘机的总体结构、关键部件及控制系统进行了设计,完善了整机功能,为智能苹果采摘提供了理论基础。     

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

气动球果采摘柔性手爪设计与实验

针对球形果实采摘问题,采用气动多向弯曲柔性驱动器设计了2种规格带有回转腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪。该采摘柔性手爪采用中心对称结构,其柔性手指与驱动器复合一体,在气压下可产生贴合球果表面的弧状变形,3指协同配合运动抓取球果,并通过腕部旋扭分离方式完成采摘。研究了“刚柔耦合”驱动器的材料和制造工艺,建立了柔性驱动器形变模型,获得了其气压下的形变特性,并进行了相关实验验证。试制了采摘柔性手爪物理样机,研究分析了柔性手爪的工作空间、抓取模式和采摘时的力学性能,并在实验室搭建的采摘平台上进行了多种球果模拟采摘实验。结果表明,该采摘柔性手爪具有3种抓取模式,物形适应性好,抓取柔顺可靠、动作灵活,采摘主动安全、损伤小,适于多种球果的采摘。该柔性手爪采摘球果的尺寸范围为30~130 mm,三指交错强力握取球果的最大质量为1.28 kg。     

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。