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悬挂振动式油茶果采摘执行机构设计与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
为促进油茶果产业的健康发展,提高油茶果采摘效率,降低成本,该文设计了一款悬挂振动式油茶果采摘机。在分析采摘执行机构的机构组成和工作原理的基础上,建立了采摘执行机构-油茶果采收动力学模型,得出了该系统稳态响应下的振幅表达式以及影响因素。通过对油茶树实地尺寸测量,对油茶树进行三维建模,利用ANSYS对油茶树建立柔性体模型,运用ANSYS和ADAMS对采摘执行机构-油茶树采摘系统进行刚柔耦合仿真分析,得到侧枝加速度与夹持高度和频率之间的关系以及果树夹持位置的运动轨迹,分析表明,果树在受到双偏心块式激励时,侧枝加速度呈周期性变化,夹持位置做往复直线运动,和采收动力学模型分析一致。利用油茶果采摘机进行采摘试验,试验结果表明,激振频率和夹持高度对树干振幅有影响,落果率和落花率随着采摘频率增加而增加,落果率随着加持高度增加而增加,落花率随着夹持高度增加而减小,在15 Hz和夹持高度1 300 mm时,能得到较高的落果率和较低的落花率,分别为95.1%和4.8%。 相似文献
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针对非结构化环境中采摘机器人缺少足够环境信息的问题,该研究提出了一种用于机器臂避障和路径规划的果实与枝条检测和三维重建方法。采用MobileNetV2取代传统DeepLabV3+主干特征提取网络Xception,并在特征提取模块引入了坐标注意力机制,通过改进网络对采集的RGB图像进行目标检测,并将检测到的火龙果和枝条语义掩膜转换成三维点云。提出一种基于非线性最小二乘法的椭球体拟合方法用于重建火龙果,用有限数量的AABB包围盒获取不规则的枝条的三维空间位姿信息。测试表明,改进后模型的平均交并比（mean intersection over union,mIoU）和平均像素精度（mean pixel accuracy,mPA）分别达到95.59%、98.01%,相较原模型分别提升2.57个百分点和1.44个百分点;平均推理时间和模型内存占用量分别降至94.74ms和22.52MB,分别仅为原模型的59%和11%。三维重建试验表明,火龙果果实重建的短轴尺寸和深度距离的平均绝对误差分别为0.44和2.04mm,枝条重建的样本标准差在各坐标轴上均小于10mm。结果证实了该研究方法可以有效地重建火龙果果实和枝条,可以为火龙果采摘机器人的采摘路径规划避障提供基础。 相似文献
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基于多模态图像的自然环境下油茶果识别 总被引：1，自引：1，他引：0
针对自然条件下油茶果生长条件复杂,存在大量遮挡、重叠的问题,提出了一种基于RGB-D（red green blue-depth）多模态图像的双主干网络模型YOLO-DBM（YOLO-dual backbone model）,用来进行油茶果的识别定位。首先,在YOLOv5s模型主干网络CSP-Darknet53的基础上设计了一种轻量化的特征提取网络。其次,使用两个轻量化的特征提取网络分别提取彩色和深度特征,接着使用基于注意力机制的特征融合模块将彩色特征与深度特征进行分级融合,再将融合后的特征层送入特征金字塔网络（feature pyramid network,FPN）,最后进行预测。试验结果表明,使用RGB-D图像的YOLO-DBM模型在测试集上的精确率P、召回率R和平均精度AP分别为94.8%、94.6%和98.4%,单幅图像平均检测耗时0.016 s。对比YOLOv3、YOLOv5s和YOLO-IR（YOLO-InceptionRes）模型,平均精度AP分别提升2.9、0.1和0.3个百分点,而模型大小仅为6.21MB,只有YOLOv5s大小的46%。另外,使用注意力融合机制的YOLO-DBM模型与只使用拼接融合的YOLO-DBM相比,精确率P、召回率R和平均精度AP分别提高了0.2、1.6和0.1个百分点,进一步验证该研究所提方法的可靠性与有效性,研究结果可为油茶果自动采收机的研制提供参考。 相似文献
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为了解决油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大和耗能过大的问题,针对摇枝式油茶果采摘装置,该文通过对油茶果振动脱落过程的分析,建立油茶果振动脱落模型并求解,得出影响油茶果脱落的主要因素为作用在枝条上的外力的振幅、频率、作用时间以和夹持位置,并通过预试验和正交试验得到摇枝式油茶果采摘装置的作业参数范围及漏采率最低情况下的作业参数组合。利用高速摄像对油茶果振动脱落过程进行记录,然后回放录像并分析,以油茶果脱落时间作为评价指标,得出采摘效率较高的振动频率、振幅范围为6～10 Hz和20～40 mm,根据平均落果时间范围确定采摘装置的振动作用时间约为4～12 s。根据油茶果在树上的主要分布范围(距离树冠表层260 mm左右),设计四因素三水平正交油茶果采摘试验,得出漏采率最低的作业参数组合为振动夹持位置在距离树梢末端260 mm以内、振动频率10 Hz、振幅20 mm、振动时间8 s,此时油茶果的漏采率为10.87%,花苞损伤率为31.80%。机械夹持方式和铁质的夹持材料对花苞损伤较大,需进一步优化采摘装置作业参数,优化夹持方式和采用柔软的夹持材料,实现油茶果的机械采摘。 相似文献
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基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法 总被引：5，自引：5，他引：0
采摘点的识别与定位是智能采摘的关键技术,也是实现高效、适时、无损采摘的重要保证。针对复杂背景下番茄串采摘点识别定位问题,提出基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法。通过YOLOv4目标检测算法和番茄串与对应果梗的连通关系,快速识别番茄串和可采摘果梗的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）;融合RGB-D图像中的深度信息和颜色特征识别采摘点,通过深度分割算法、形态学操作、K-means聚类算法和细化算法提取果梗图像,得到采摘点的图像坐标;匹配果梗深度图和彩色图信息,得到采摘点在相机坐标系下的精确坐标;引导机器人完成采摘任务。研究和大量现场试验结果表明,该方法可在复杂近色背景下,实现番茄串采摘点识别定位,单帧图像平均识别时间为54 ms,采摘点识别成功率为93.83%,采摘点深度误差±3 mm,满足自动采摘实时性要求。 相似文献
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基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位 总被引：6，自引：6，他引：0
针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法。首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型对果梗进行识别与粗分割;然后结合阈值分割思想对果梗的色调、饱和度、亮度(Hue Saturation Value,HSV)色彩空间进行分段式提取,取每段色彩平均值作为该段果梗基准颜色阈值,利用区域生长算法对果梗进行精细化分割;最后计算果梗图像区域的质心,并以临质心点最近的果梗水平两侧中心作为最终采摘点。试验结果表明,在不同天气光照下该方法对葡萄果梗的检测精确率平均值为88%;在果梗成功识别后最优采摘点定位准确率达99.43%,单幅图像的果梗采摘定位平均耗时为4.90s,对比改进前Mask R-CNN检测耗时减少了0.99 s,F1-得分提高了3.24%,检测效率明显提升,该研究为葡萄采摘机器人提供了一种采摘点定位方法。 相似文献
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为了解决采摘机器人在自然环境中对扰动状态荔枝的视觉精确定位问题,该文分析机械手采摘过程中荔枝产生扰动的因素,设计制造了模拟荔枝振动的试验平台,该试验平台通过改变方向、振频、振幅等振动条件来模拟采摘过程中的扰动环境;结合振动平台运动参数,提出了双目立体视觉系统采集扰动状态的荔枝图像方法,在HSI颜色空间中对预处理后荔枝图像利用模糊C均值聚类法(FCM,fuzzyC-means)分割荔枝果实和果梗,然后利用Hough变换算法进行直线拟合确定有效的果梗采摘区域和采摘点,对多帧图像中采摘点坐标取平均值,然后进行三维重建确定空间采摘点坐标。荔枝扰动状态的视觉定位试验结果表明,空间定位深度值误差小于6cm,荔枝采摘机械手能实现有效采摘,该研究为机械手实际作业提供指导。 相似文献
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针对自然环境下油茶果存在多种类、多遮挡及小目标等问题,该研究基于YOLOV5s提出COF-YOLOv5s（camellia oleifera fruit-you only look once）油茶果识别模型,实现油茶果的高精度检测。通过添加小目标检测层、将FasterNet中的轻量化模块Faster Block嵌入到C3模块及添加Biformer注意力机制对YOLOv5s进行改进。试验结果表明,改进后网络在测试集上的精度、召回率、平均精度均值分别为97.6%、97.8%、99.1%,比YOLOv5s分别提高2.9、7.5、6.5个百分点,推理时间为10.3 ms,模型权重文件16.1 MB。将模型部署到Jetson Xavier NX中,结合ZED mini相机进行油茶果识别与定位试验。室内试验得到COF-YOLOv5s的召回率为91.7%,比YOLOv5s提高47.3个百分点;室外绿油茶果的召回率为68.8%,小目标红油茶果在弱光条件下的召回率为64.3%。研究结果可为实现油茶产业的智能化和规模化提供理论支持。 相似文献
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针对复杂棉田环境下传统图像分割技术存在分割精度低、实时性弱和鲁棒性差等问题,该研究以脱叶期新疆密植棉花为对象,结合低空无人机遥感平台,提出一种RCH-UNet（resnet coordinate hardswish UNet）棉花产量快速预测模型。将UNet中传统的CBR（convolution batch normalization ReLU）下采样模块替换为ResNet50,同时将CA（coordinateattention）注意力机制和hardswish激活函数引入UNet,以提高图像特征的提取能力,增强图像分割效果。基于无人机采集的棉花图像数据集评估RCH-UNet模型性能。试验结果表明,在本文构建的棉花图像数据集上,RCH-UNet模型的棉花分割交并比达到92.79%,像素准确率达到96.22%,精确率为96.30%,与原始U-Net、PSPNet和DeepLabv3相比,像素准确率分别提高了9.85、17.67、6.31个百分点。通过RCH-UNet提取棉花像素比和灰度共生矩阵提取纹理特征,结合岭回归分析构建多因素棉花产量预测模型,模型的R2为0.92,预测产量与实际产量平均绝对百分比误差为9.254%。研究结果可为新疆密植棉花产量预测提供技术支持。 相似文献
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为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO... 相似文献
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为了实现枸杞机械化采摘,该文研究了枸杞振动采摘机理,并建立振动采摘力学模型,分析求解得到枸杞挂果枝条受迫振动时各节点处枸杞和花朵所受惯性力的通解。运用MATLAB对振动式枸杞采摘机工作参数进行优化和仿真试验,优化得到合理的迫振载荷和驱动轮转速组合,仿真试验得到受迫振动枸杞挂果枝条各节点处枸杞与花朵所受采摘惯性力随转速变化规律仿真曲线,对转速取值进行调整。最后进行了枸杞采摘试验,试验得到合理的驱动轮转速为2 870 r/min,该转速水平在仿真得到的合理的转速区间为2 868.84~2 871.21 r/min。试验转速为2870 r/min时,成熟枸杞采摘效率为815颗/min,成熟枸杞采净率为86.70%,未成熟枸杞采摘率为7.36%,花朵采摘率为7.43%,成熟枸杞损伤率为8.62%,机采人采效率比为5.43,试验结果与仿真结论一致。研究结果可为枸杞振动采摘机的研制提供参考。 相似文献
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振动式蓝莓采摘的机理分析与仿真 总被引：6，自引：4，他引：2
为改变中国蓝莓人工采摘状况,实现高丛蓝莓的机械化采摘,该文研究了高丛蓝莓的采摘机理,并对所建立的数学模型进行仿真分析。首先分析蓝莓振动采摘机理,建立蓝莓植株采摘物理模型,推导得出动力学方程,采用数学物理微分方程求解得到蓝莓树枝稳态受迫振动输出解及采摘惯性力。运用MATLAB软件仿真分析蓝莓树枝稳态受迫振动时域仿真曲线及采摘力幅频特性仿真曲线,并进行了蓝莓采摘试验,试验数据与仿真结果一致：仿真结果满足蓝莓采摘条件的采摘频率为14～16rad/s,较优的采摘频率为15rad/s,该频率下的采摘效率为913颗/min,采摘生果率为2.99%,采摘果实损坏率为2.86%,未采净率为3.17%,机采人采效率比为10.14。研究结果可为高丛蓝莓采摘机的研制提供参考。 相似文献
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为减少采摘点定位不当导致末端碰撞损伤结果枝与果串，致使采摘失败及损伤率提高等问题，该研究提出了基于深度学习与葡萄关键结构多目标识别的采摘点定位方法。首先，通过改进YOLACT++模型对结果枝、果梗、果串等葡萄关键结构进行识别与分割；结合关键区域间的相交情况、相对位置，构建同串葡萄关键结构从属判断与合并方法。最后设计了基于结构约束与范围再选的果梗低碰撞感兴趣区域(region of interest, ROI)选择方法，并以该区域果梗质心为采摘点。试验结果表明，相比于原始的YOLACT++，G-YOLACT++边界框和掩膜平均精度均值分别提升了0.83与0.88个百分点；对单串果实、多串果实样本关键结构从属判断与合并的正确率分别为88%、90%，对关键结构不完整的果串剔除正确率为92.3%；相较于以ROI中果梗外接矩形的中心、以模型识别果梗的质心作为采摘点的定位方法，该研究采摘点定位方法的成功率分别提升了10.95、81.75个百分点。该研究为葡萄采摘机器人的优化提供了技术支持，为非结构化环境中的串类果实采摘机器人的低损收获奠定基础。 相似文献
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番茄果实串采摘点位置信息获取与试验 总被引：6，自引：6，他引：0
针对番茄收获机器人在采摘过程中果实串采摘点位置难以确定的问题,提出了基于果梗骨架角点计算方法,并利用该算法对番茄果实串果梗采摘点进行位置信息获取:首先采用最大类间方差分割法进行目标果实串分割,通过形态学方法和阈值法去除干扰,提取出目标果实串分割图像;根据果实串的质心和果串的轮廓边界确定果梗的感兴趣区域,采用快速并行细化算法提取果梗的骨架,利用Harris算法检测得到果实串第一个果实分叉点与植株主干之间果梗骨架角点,通过计算获得采摘点位置信息。然后进行验证试验,利用双目视觉图像采集系统采集了60组果实串图像并获取果梗采摘点位置信息,结果表明,采摘点位置成功率为90%,为采摘机器人提供准确的采摘位置信息。 相似文献
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红花采摘机器人集条预定位机构设计与试验 总被引：5，自引：5，他引：0
针对红花选择性采收中枝条摆动干扰识别和采摘的问题,该研究结合红花独特的生长特性,提出一种在识别前调整红花植株形态的集条预定位原理,设计了一种红花采摘机器人集条预定位机构,确定了红花植株集条机构和主干位置识别机构的主要结构参数,并通过分析获得集条作业与主干位置识别作业中凸轮各工作段的对应关系。田间试验表明:在集条夹持板间距和上沿圆弧半径分别为50和292 mm的情况下,防摆动枝条露出长度合格率为80.53%,夹果率为2.04%,植株损伤率为0.47%,果球损伤率为1.04%,幅宽比为16.64%,果球分散度为83.76%,果球遮挡率为6.51%,集条预定位作业可有效降低枝条的摆动,使整株红花果球呈条状有序分布,最终降低整株红花的识别和采摘难度。该研究可为红花自动化采摘提供参考。 相似文献
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枸杞振动采收机理分析与试验 总被引：2，自引：2，他引：0
为深入研究枸杞振动采收机理,该文基于果-蒂分离条件及枸杞枝条间的动态传递特性进行试验研究分析,获得枸杞振动采收条件。利用振动分离试验台进行结果枝果-蒂振动分离试验,探寻最优采摘效果的振动参数组合,即激振频率18.22 Hz、激振振幅7.87 mm和枝条通过装置的行进速度20.93 mm/s,分析该组合参数下结果枝的加速度响应,获得枸杞果-蒂分离条件。在田间采用高速摄像系统对枸杞枝条间的振动传递情况进行跟踪拍摄,并用高速运动分析软件Pro Analyst对枸杞枝条的动态响应进行分析,获得枸杞三级枝和结果枝(四级枝)的加速度响应关系。对试验结果进行分析,获得了不同激振情况下枸杞振动采收所需加速度,即当所有结果枝被直接激振时,被激振处的加速度需要达到518.38~551.06 m/s~2,结果枝末端加速度需要达到347.64~390.56 m/s~2;当存在结果枝未被直接激振,而三级枝全部被直接激振时,三级枝被激振处加速度需要达到1 738.20~1 952.80 m/s~2。该文研究结果可为枸杞机械化采收提供参考。 相似文献
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基于改进Mask R-CNN的番茄侧枝修剪点识别方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为解决番茄枝叶修剪机器人无法准确识别番茄侧枝修剪点的问题,提出基于改进Mask R-CNN模型的番茄侧枝修剪点的识别方法。将Mask R-CNN的主干网络ResNet50替换为MobileNetv3-Large来降低模型复杂度和提升运行速度,并对部分特征图添加ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,以提升模型精度;通过改进的Mask R-CNN模型预测番茄侧枝与主枝的分割掩膜和边框位置;针对部分单根枝条被分割成多段掩膜的问题,通过掩膜边界框宽高比区分侧枝和主枝,分析同一枝条相邻掩膜约束条件,然后将符合约束条件的掩膜进行合并连接;根据修剪点在主枝附近的特点确定修剪点所在端,然后确定靠近修剪端端点的中心点作为侧枝的修剪点。试验结果表明,改进的Mask R-CNN模型平均分割图片时间为0.319s,召回率和精确率分别为91.2%和88.6%,掩膜平均合并成功率为86.2%,修剪点识别平均准确率为82.9%。该研究为番茄枝叶修剪机器人的研发提供参考。 相似文献
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番茄串收机械臂运动规划方法与试验 总被引：1，自引：1，他引：0
番茄串的采收环境复杂,果实体积相对较大,机械臂采收运动路径规划不仅要考虑如何采摘,还需要考虑采摘后如何避开障碍,并从复杂环境中提取出番茄串。为此,该研究以温室栽培的番茄串采摘为对象,提出了基于空间分割的实时运动路径规划算法。首先通过聚类拟合环境中的枝条,简化空间障碍物;然后分割采摘空间,筛选可行采摘空间,并引入评价函数选取最优采摘空间,指导机械臂以合理有效的姿态完成采摘;最后在采摘任务的基础上加入实时避障子任务,引导机械臂躲避障碍完成任务,保证采摘番茄串任务安全无损。在以上研究的基础上,通过大量采收试验验证算法的有效性。试验结果表明:通过基于空间分割的实时运动路径规划算法,采收机器人的单串番茄采摘时间为12.51 s,且采摘成功率接近100%。与目前主流的采样算法RRT*-connect相比,单串番茄的采摘时间降低了31.23%,大幅提高了采摘效率。 相似文献
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针对目前中国枸杞人工采收效率低、成本高的问题,该文采用梳刷振动相结合的采收方式,设计了梳刷振动式枸杞收获装置,并进行了试验。首先基于ADAMS软件建立了枸杞果实、枝条模型与梳刷振动机构模型。枸杞果实、果柄间连接力采用广义力连接,通过设置传感器来监测果柄断裂条件,实现了枸杞果实、果柄在外力作用下的分离过程控制。通过仿真分析,确定了收获装置的梳刷转速、圆盘转速(振动频率)和振动幅度3个因素为影响采收效果的主要因素。然后以梳刷转速、圆盘转速(振动频率)和振动幅度为因素,以采收效率、成熟枸杞采收率、青果脱落率以及成熟枸杞破损率为评价指标,进行了田间试验,试验结果表明:在梳刷转速80 r/min、圆盘转速100 r/min、振动幅度80 mm的因素水平组合下采收效率为13.12 kg/h,成熟枸杞采收率为87.46%,青果脱落率为13.81%,成熟枸杞破损率为2.82%,采收效果最佳,相比于其他单一原理的采收机构,本装置既达到了较高采收效率与成熟枸杞采收率,也保证了相对较低的青果脱落率与成熟枸杞破损率。该文可为枸杞机械化采收机械的设计提供理论依据与数据支撑。 相似文献