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基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。 相似文献
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在草莓等易破碎果实的采摘过程中,为了降低果实的破损率,提高机器人的采摘效率,提出了一种基于标准动作边缘检测捕捉算法的采摘机器人动作技巧训练方法。该方法参考了在激烈对抗比赛中足球标准动作边缘检测的技术,可以实现机器人作业最佳动作的捕捉。为了提高边缘检测的效果,对Sobel算子、Reborts算子、Log算子、Canny算子等进行了对比,最终选取精确度较高的Log算子进行图像边缘的检测。以仿真和实验两种方法对方案进行了验证,结果表明:利用该方案可以有效地对采摘机器人的最佳姿态进行捕捉,且采用该方案对采摘机器人进行训练可以明显降低采摘过程中的果实破损率,为现代高精度采摘机器人的设计提供了技术参考。 相似文献
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为了提高果实采摘机器人在夜间作业的工作效率,提出了一种适用于果实采摘机器人夜间果实定位识别的方法,引入了RSSI信号强度定位技术,并在此基础上提出了一种泰勒级数展开的高精度定位方法。夜间采摘作业机器人采用接收到的RSSI信号强度对待采摘的果树进行定位,为了满足机器人移动时的实时定位,采用多次信道扫描的方式,提高了机器人定位的实时性。为了验证机器人夜间定位方法的有效性和可靠性,在夜间采摘环境下,对机器人的性能进行了测试。通过测试发现:机器人的定位精度较高,错误识别率较低,并且通过多次校正,可以有效提高作业精度,满足夜间作业的设计需求。 相似文献
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为了提高移动式采摘机器人目标识别系统的作业效率和可靠性,结合嵌入式图像处理技术,提出了一种以DSP为控制核心的嵌入式图像识别系统。利用DSP处理器可以将采集的图像信号进行数字化转换,并通过图像处理将提取的特征图像直接传送到PC机,用于信息的反馈;PC机通过数据处理将控制指令直接发送给DSP,控制机器人终端的动作。为了验证系统的可行性,对目标识别视觉系统进行了测试,结果表明:采用DSP的移动式采摘机器人视觉系统可完成图像特征的提取,且目标识别的准确性较高,处理时间较短,可以满足高精度快速采摘作业的需求。 相似文献
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采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。 相似文献
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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。 相似文献
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采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。 相似文献
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针对果实采摘机器人果实识别率低的问题,设计了一组用于西红柿识别和定位的双目立体视觉系统,为机器人的采摘作业提供更有利的条件。为此,采用Bumblebee双目立体视觉系统,基于成熟果实与植株颜色特征的差异进行图像分割,来识别成熟的西红柿;在完成相机标定、特征点提取和特征点匹配的基础上,通过三维空间定位获取果实的三维坐标。实验结果表明:该系统果实识别的整个过程平均耗时150ms,对成熟西红柿的识别率达到99%,测试误差在10mm以内,能够较好地满足西红柿采摘工作的要求。 相似文献
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为了提高采摘机器人的自动化程度,实现自主导航和自主采摘作业能力,将基于CMOS图像传感器的嵌入式视觉系统引入到了采摘机器人的设计过程中,有效降低了机器人的设计复杂程度,提高了机器人的设计效率。采用DSP主控芯片构建了嵌入式图像处理系统,可以处理CMOS相机实时采集的图像,并采用模块化设计,构建了包括通讯单元、存储单元及视频输入输出接口的硬件系统,使各模块之间协调工作。为了验证方案的可行性,对一款果实采摘机器人进行了改装,安装了嵌入式视觉系统,并对其性能进行了测试。测试结果表明:采用基于CMOS图像传感器嵌入式视觉系统后,采摘机器人的定位准确率和采摘准率率都较高,满足了自动化采摘作业需求。 相似文献
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提高采摘机器人对运动目标的定位能力是提高机器人采摘精度的重要途径,但对于运动果实目标的跟踪和识别需要实时处理大量的图像数据。为有效处理并利用无线传感器实时采集待采摘果实图像,提出了一种基于Hadoop云平台的图像并行处理方案。为了验证方案的可行性,设计了具有运动图像采集和无线传感网络传输功能的采摘机器人,并搭建了基于云存储并行计算的图像抓取平台,利用无线传感器采集的果实图像资源作为原始数据集,对运动待采摘目标进行了图像识别。实验结果表明:采用该方案可以成功地获取运动果实的位置信息,且采摘机器人成功采摘率较高,对于高精度采摘机器人的设计研究具有重要的意义。 相似文献
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为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。 相似文献
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为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
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近年来,采摘机器人被逐渐地投入到农业生产过程中,受作业环境复杂性及本身控制系统的精度影响,采摘机器人的作业效率和质量很难到达预期的设计要求。为了提高采摘机器人的控制精度和智能化程度,将嵌入式系统和物联网引入到了采摘机器人控制系统的设计上,并采用无线传感网络实现机器人和远程端的通信,利用三边测量定位提高其定位精度。为了验证方法的可靠性,以西红柿采摘作为实验环境,对采摘机器人的响应速度、定位精度以及果实的采摘质量分别进行了测试,结果表明:采用嵌入式系统和物联网设计采摘机器人的控制系统,采摘机器人具有较高的响应速度和定位精度,果实的采摘质量较高,可以满足果实智能化采摘的设计需求。 相似文献