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首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。 相似文献
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智能抓取搬运机器人能够高效、可靠地完成各种搬运任务,降低工作人员的劳动强度,精准的物体定位是机器人执行搬运任务的基础。本文研究了基于Kinect的机器人抓取系统,可实现物体的类别检测、物体定位及机器人抓取任务。抓取系统由3个子系统(物体检测系统、物体定位系统及机器人抓取系统)组成。首先利用Kinect采集的物体图像信息训练单次多盒检测(Single multi-box detection,SSD)模型,然后根据SSD模型对物体的类别进行检测,得到物体在图像中的边框,并获取边框中物体像素坐标和深度,接着通过Kinect相机手眼标定法将像素坐标和深度转换到机器人基坐标系中,实现物体的定位,最后通过机器人逆运动学求解关节角,驱动机器人运动完成抓取搬运任务。对机器人进行了物体的定位和抓取实验,实验结果表明,物体的定位误差较小,物体抓取搬运实验的平均成功率达到97%,满足物体的抓取搬运需求。 相似文献
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为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题，提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术，可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法，实现对橘柑的精准识别。试验结果表明：采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率，证实了该方法的可行性，对采摘机器人研究具有一定的参考价值。 相似文献
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【目的】探究视觉与激光雷达融合在棚内农业机器人中的应用,解决复杂环境下机器人自主导航的关键问题,提高机器人的感知能力和环境适应性。【方法】首先,采用高精度的视觉传感器捕捉棚内农业场景,通过图像处理技术提取关键特征,建立视觉地图以支持机器人的定位。同时,引入激光雷达传感器获取场景的三维点云数据,从而实现对环境深度和形状的准确感知。视觉与激光雷达信息的融合构建了综合感知系统,为机器人提供了更全面、可靠的定位信息。其次,针对棚内农业作业中常见的障碍物,设计了基于深度学习的障碍物检测算法。通过训练神经网络,机器人能够在实时环境中快速而准确地识别障碍物,并进行相应的避障决策。【结果】本研究提出的基于视觉与激光雷达融合的农业机器人定位和障碍物检测系统在不同棚内环境中表现出卓越的性能。【结论】机器人能够实现高精度的定位,并对障碍物做出及时准确的响应,为棚内农业的自动化精准作业奠定了坚实的技术基础。 相似文献
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为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题,在原有农业采摘机器人的基础上,提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法,实现目标的准确识别和精准定位,并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能,并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较,研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度,识别准确率分别提高55%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作,对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。 相似文献
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基于视觉的苗期作物目标识别技术逐渐成熟,对作物进行准确识别和精准定位,是实现株间除草的技术关键和难点。本文以苗期玉米为研究对象,提出了一种苗期作物的识别与定位方法,通过作业车辆的图像采集装置来实时获取田间作物的苗期图像,基于HSV色彩空间对输入图像进行预处理,根据作物与土壤背景颜色差异,选取固定取值范围的三通道阈值,通过二值化处理去除土壤背景,再通过深度开运算来去除杂草噪声,对得到的苗期作物提取轮廓信息,经过骨架提取算法后得到作物骨架,并以此确定作物茎秆位置坐标,从而实现对作物的精准定位。作物图像中幼苗的识别率为98.3%,定位误差距离在10 mm以内的定位精准度为85.9%,基本可以满足智能除草机器人实时除草作业要求。 相似文献
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果实目标深度学习识别技术研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
机器视觉技术是果实目标识别与定位研究的关键。传统的目标识别算法准确率较低、检测速度较慢,难以满足实际生产的需求。近年来,深度学习方法在果实目标识别与定位任务中表现出了优良的性能。本文从数据集制备与果实目标识别模型两方面进行综述,总结了数据集制备相关的有监督、半监督和无监督3种方法的特点,按照深度学习算法的发展历程,归纳了基于深度学习的果实目标检测和分割技术的常用方法及其实际应用,轻量化模型的研究进展及其应用情况,基于深度学习的果实目标识别技术面临的问题和挑战。最后指出基于深度学习的果实目标识别方法未来发展趋势为：通过弱监督学习来降低模型对数据标签的依赖性,提高轻量化模型的检测速度以实现果实目标的实时准确检测。 相似文献
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为实现温室草莓采摘机械化和自动化,设计并制作一种应用于日光温室的草莓采摘机器人。该机器人能实现自主路径规划,行走过程中识别成熟草莓并完成采摘。设计以ROS分布式计算系为主控制网络,以激光雷达进行移动机器人的地图构建与定位,双目深度相机实现对成熟草莓的识别和定位,搭载柔性仿生夹爪6自由度机械臂实现目标草莓抓取和放置。设计机器人软件平台,使用改进A*算法实现自主路径规划和导航避障;利用R-FCN目标检测网络和双目视觉技术实现成熟草莓检测及定位。结果表明：该草莓采摘机器人可实现目标检测及定位,检测到的草莓坐标与机器人手爪坐标的误差在4 mm以下,成熟草莓识别率为95%,满足采摘要求。 相似文献
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为了实现农业机器人灵巧手遥操作功能,提出并设计了基于虚拟现实技术的实验平台;利用NI公司的LabVIEW开发了遥操作上位机,能够对灵巧手抓取过程进行实时控制与监测。实验结果表明:农业机器人灵巧手能够根据物体大小精准地抓取物体,具有可靠性高、稳定性好等特点,可以满足农业机器人采摘要求。 相似文献
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为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控制,实现多功能性传感装置信息数据的合理性采集与传输,达到实时定位目标。进行了采摘机器人的识别与定位试验,结果表明:在排球机器人运动规划与控制机理下,通过目标与定位图像的有效抓取,采摘定位时间可控制在0.6s左右,综合定位准确率保持在93.8%以上,最高定位准确率可达95.7%,满足采摘机器人作业需求,验证了设计理念的可行性,可为类似农业设备定位开发提供思路。 相似文献
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采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。 相似文献
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介绍了K-means聚类算法的工作原理,研究了基于图像处理和K-means聚类算法的目标物体快速识别,设计了一套自动采摘目标图像快速识别算法,可以准确实现对苹果的快速精确识别,未来还可以扩展对其他水果的识别。实验结果表明:当采摘机器人的机械臂移动速度较高,能够准确对目标物体进行快速识别,证明了目标图像快速识别算法性能优良,具有较高的有效性和可行性。 相似文献
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机器人对果实的采摘中,面临着野外工作环境多样、果实形态复杂、定位距离受限等挑战,实现对果实的精确定位十分重要。基于此,课题组综述了果实视觉定位技术在目标检测、标定、定位算法方面的研究现状,分析了对果实采用不同目标检测方法的效果与不足,探讨了标定方法与标定工具的发展路线、使用的硬件对果实定位方法的研究与定位方法的技术路线,介绍了基于颜色和形状特征的传统果实目标检测方法和新兴的深度学习目标检测方法,讨论了单目、双目、激光辅助等定位技术在果实定位中的应用情况,总结了果实视觉定位技术在目标检测、标定、定位等流程中的不足。研究结果表明,机器视觉定位技术可以快速、准确地识别出果实的位置和大小,提高果实采摘的效率和准确性,减少人工成本,降低劳动强度。 相似文献
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基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位 总被引：5，自引：0，他引：5
为实现机器人自动化采摘作业,设计了苹果作业机器人识别与定位系统.模拟人类采摘过程,采用单、双目视觉组合传感器系统,克服了现有识别与定位系统对目标到视觉传感器距离的依赖性.实现了对单、双目视觉系统的单独和组合标定,与手动测量结果相比,双目视觉系统标定后3个方向的标准偏差分别为3.4、1.2和1.2 cm.提出了基于苹果颜色、形状和位置特征的识别与定位方法,试验结果表明:当工作距离为240 cm时,双目视觉系统可以准确识别并定位所有苹果,深度方向标准差为4.9 em;当工作距离为150 cm时,双目视觉系统深度方向标准差为2.4 cm;当工作距离小于100 cm时,单目视觉传感器测量目标到传感器距离的标准偏差为1.0 cm. 相似文献
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采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。 相似文献
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提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划;针对机器人的自主导航任务,基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计,融合运动约束进行机器人位姿优化,实现了基于先验地图的机器人精准定位,同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划,提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验,结果表明：所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率,性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位,助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。 相似文献
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针对采摘机器人对果蔬的位置定位不够准确、无法准确避障,导致采摘效率较低的问题基于深度双目视觉处理对智能采摘机器人进行了设计。智能采摘机器人的主要组成包括PLC控制器、视觉系统、移动平台、导航系统、机械臂、通信系统和电源。为了对采摘机器人的机械臂进行最优路径规划并避障,通过对采集的图像进行预处理后,利用双目视觉系统对果蔬进行精准定位,然后采用哈夫变换直线检测的方法进行最优路径的设计和选择,最终确定最优采摘路径。对采摘机器人进行运动轨迹精度试验和采摘试验,结果表明：采摘机器人对果蔬的采摘成功率较高,可以满足果农对于采摘机器人的要求。 相似文献
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为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 相似文献