苹果采摘机器人果实识别与定位方法

提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法.对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像.对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取.通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%.采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径.在60～150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm.     

基于里程信息融合的株间锄草刀定位数据优化方法

为提高株间锄草刀定位精度、降低机器视觉受外界因素的影响,该文提出里程信息融合机器视觉的方法对锄刀定位数据进行优化。通过分析定位数据校正和视觉滞后补偿的原理,设计了模糊逻辑校正器,通过模糊规则将模糊校正系统简化为单输入单输出形式,采用Mamdani模糊推理方法获得视觉数据可信度决策表,将可信度作为加权值生成校正锄刀定位数据,并提出采用实时里程信息作为视觉滞后补偿量的方法,给出补偿公式。田间刀苗距优化静态试验表明,视觉刀苗距误差为9.88 mm,优化后刀苗距误差为6.06 mm;动态试验表明,视觉数据出错率为4.8%～6.6%,刀苗距变化曲线显示,优化方法可有效过滤视觉坏点或不稳定的数据点,将视觉滞后纳入衡量标准,不同车速下动态优化后刀苗距平均误差为5.30～7.08 mm,较优化前降低了25%左右。研究结果表明,锄草刀定位数据优化方法可有效提高机器视觉静态和动态获取刀苗距的精度。该研究为提高株间锄草技术的锄刀定位精度提供了参考。     

玉米中耕除草复合导航系统设计与试验

为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明：在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。     

联合收割机安全操作6注意

任何机器,其使用寿命长短、故障率高低、是否安全可靠等,除了机器本身制造质量外,跟机器的使用与维护保养有很大关系。联合收割机也不例外,其使用应注意以下几个要点。     

黄瓜采摘机器人远近景组合闭环定位方法

针对黄瓜采摘机器人远景定位精度不高,以致切伤果实和茎蔓的问题,设计了一种基于机器视觉具有空间位置反馈功能的末端执行器。对温室环境下黄瓜果实采摘区域图像信息获取方法加以研究,综合HIS色彩空间H、S分量进行阈值分割,结合RGB色彩空间G通道边缘分布特征以及黄瓜形状特征,提取黄瓜采摘区域。基于摄像机线性透视模型,研究了采摘切割点空间定位方法,最终向采摘机械臂控制器反馈位置微调信息。采用远近景组合闭环定位方法,对采摘目标进行闭环定位,有效地解决了采摘机器人一次远景定位误差较大的问题。试验结果表明,排除温室复杂光照情况,机器人末端执行器定位精度达到2mm,满足采摘作业要求。     

基于FPGA的西瓜子机器视觉色选系统

基于现场可编程门阵列FPGA并行运算平台,设计了一种采用线阵CCD芯片的西瓜子色选机系统.硬件平台将CCD芯片驱动、动态图像的采集与处理、分类计算及气阀控制信号输出等集中在一个FPGA芯片上实现.色选机试制系统产量为1.2～1.8 t/h,色选精度97.7％,带出比为6～8.与传统工控机平台进行对比试验,验证了基于FPGA的西瓜子色选机系统具有良好的实时性和高效性.     

日本久保田水稻插秧机的使用与维护

小型水稻插秧机因其操作方便,使用灵活,适应性强而受到很多稻农的青睐,但是很多人在使用中没有按照操作说明书要求进行使用,造成一些本来可以避免的故障,既耽误了农时又对机器造成了不必要的损伤。因此,机手首先应该熟悉机器操作说明和使用保养说明,     

莲子脱壳机设计与试验

设计了一种实用的高效莲子脱壳机，对传统手工脱壳工艺进行改进，利用高速刀具对莲子外壳进行切割和挤压使其脱壳，同时增加了脱壳切割的刀具数量，使其更适合机械化生产，将莲子按大小进行分类脱亮，使莲子脱壳实现机械化，试验证明该机器技术可行。     

基于机器视觉的猕猴桃特征参数提取

以猕猴桃为研究对象,通过对源图像各颜色分量及颜色因子的灰度图、直方图及线剖面分析,选用Lab空间的a通道分量进行特征提取。为了改善图像质量,对a通道分量通过直方图均衡化、中值滤波进行增强。对滤波后的图像利用OTSU自动阈值分割法,完成目标与背景的分割。应用形态学处理方法,对图像先腐蚀再去除小目标最后进行反向膨胀运算去除残留物。对处理得到的二值图像运用Canny算子获取目标区域的边界信息,基于正椭圆Hough变换提取猕猴桃的质心、面积、周长和圆形度。为了测试提取算法的准确性和实时性,对采集的40张图像87个果实进行了特征提取试验。试验结果表明:正确提取率为88.5%,平均提取时间为3.976s,基本满足猕猴桃采摘机器人目标识别对图像处理的实时性要求。     

关中地区规模化奶山羊养殖场机器挤奶现状及建议

对陕西省关中地区31个不同规模的奶山羊养殖场使用机器挤奶的相关数据及资料进行分析。结果表明,不同奶山羊养殖场规模、挤奶设备、挤奶时间、质检方式和羊奶售价等方面均存在差异;机器挤奶流程、挤奶次数和环境卫生等影响到奶山羊乳房健康和羊奶品质。应加强对养殖场挤奶机器的管理,规范机器挤奶技术流程,提高奶山羊养殖场生产效益。