首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。  相似文献   

2.
夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。  相似文献   

3.
苹果采摘机器人目标果实快速跟踪识别方法   总被引:10,自引:0,他引:10  
为了减少苹果采摘机器人采摘过程处理时间,对苹果采摘机器人目标果实的快速跟踪识别方法进行了研究。对基于R-G颜色特征的OTSU动态阈值分割方法进行首帧采集图像分割,采用图像中心原则确定要采摘的目标果实;利用所采集图像之间的信息关联性,在不断缩小图像处理区域的同时,采用经过加速优化改进的去均值归一化积相关模板匹配算法来跟踪识别后帧图像的目标果实,并进行不同阈值分割方法实现效果,不同灰度、亮度和对比度的匹配识别以及新旧方法识别时间对比试验,从而验证了所采用和设计方法的有效性;其中所设计跟踪识别方法的识别时间相比于原方法,减少36%。  相似文献   

4.
荔枝采摘机械手视觉定位系统设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统.通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2%.通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位.通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求.  相似文献   

5.
采摘机器人振荡果实动态识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种采摘机器人在果实振荡状况下的动态识别方法,解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题。首先对所采集的振荡果实图像进行图像分割,将其分为果实和背景两部分;其次引入帧间差分法、水平最小外接矩形法等对分割图像进行振荡果实动态区域的区域标识,然后对其振荡果实进行识别,当图像中有多个振荡果实时,以距离图像中心最近原则确定采摘振荡目标果实。试验结果表明对实际采摘环境下遇到的多数情况,所提算法都能很好地识别出振荡果实,识别时间少于0.5 s。  相似文献   

6.
以智能采摘自动识别定位方式为研究对象,对葡萄自动采摘前端的图像采集和分析处理过程进行分析,利用VUE自底向上逐层构建的方式,设计一种能够对目标进行自动识别定位的智能采摘机器人识别定位算法。采用高清相机对采摘目标图像进行采集,将原始图像进行二值化处理,获取图像灰度等级,并采用葡萄图像分割的方式获取葡萄采摘点,最后通过最小角度拟合的方式确定葡萄果梗采摘点。试验结果表明:智能采摘机器人前端识别定位方法平均运行成功率高于90%,平均运行时间0.65s,能够快速准确地进行采摘对象识别定位,可为智能采摘机器人技术的推广提供理论基础。  相似文献   

7.
鲜食葡萄品种多样,具有不同的形状和颜色。针对葡萄采摘机器人采摘不同品种鲜食葡萄时采摘点定位精度降低的问题,提出一种基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘方法。首先利用PSPNet(MobileNetv2)语义分割模型分割葡萄图像,在葡萄上方设置一个兴趣区域,在兴趣区域内使用自适应阈值果梗方向Canny边缘检测提取果梗边缘信息,然后采用霍夫变换检测果梗边缘上的直线段并进行直线拟合。最后将拟合的直线与兴趣区域的水平对称轴的交点作为采摘点。对晴天顺光、晴天逆光、晴天遮阴3种光照条件下的克瑞森、阳光玫瑰、红提和黑金手指4个品种的360幅葡萄图像进行采摘点定位试验。结果显示,采摘点定位准确率为91.94%,定位时间为187.47 ms,在模拟试验中采摘成功率为85.5%。  相似文献   

8.
基于单目视觉与超声检测的振荡果实采摘识别与定位   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对采摘机器人在果实振荡情况下因难以精确定位影响采摘效率的问题,提出了一种基于单目视觉与超声检测的振荡果实识别与定位方法。首先对采集的振荡果树图像序列进行基于色差R-G的Otsu阈值分割和形态学处理,接着对图像果实区域进行灰度填充,将处理后的图像序列叠加得到复合图像和目标果实运动区域,求取振荡果实在图像运动区域的二维平衡位置坐标。然后机械手在视觉引导下运动,其末端指向振荡果实二维平衡位置坐标,同时超声传感器检测目标果实深度信息并提取超声回波信号峰峰值进行果实识别,当检测到果实处于适合采摘位置时,机械手爪抓取果实。采摘试验表明,采摘成功率为86%,验证了所采用方法的有效性,为实现采摘机器人实用化提供了参考。  相似文献   

9.
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   

10.
赵毅 《现代农机》2023,(5):65-67
常规水果采摘机械目标识别方法多数采用特征阈值化法,对水果图像进行分割处理,不能根据水果图像中某些目标存在的共同特征将其分割为特定区域,无法为目标识别提供有力支持,降低了水果采摘机械目标识别的精确率。基于此,引入机器视觉技术原理,以类球状水果为例,提出了一种全新的水果采摘机械目标识别方法。利用高性能的拍摄相机,随机选取类球状水果进行图像采集与预处理,获取特征突出、不存在噪声点的图像,采用机器视觉技术设计图像分割算法,将图像划分为多个超像素块,对类球状水果图像边缘进行平滑处理,获取融合特征的类球状水果采摘机械目标识别显著图,完成机械目标识别。实验分析可知,通过这方法识别类球状水果采摘机械目标,其识别结果的精确率、召回率与调和平均值等三个评测指标均≥95.38%,识别效果优势显著。  相似文献   

11.
苹果采摘机器人夜间识别方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种适用于苹果采摘机器人夜间识别的方法。在图像采集阶段,通过对比不同光源的照明效果,选用白炽灯作为照明光源并采用2盏白炽灯从不同角度照明的方式削弱图像中的阴影。在图像分割阶段,对比白天图像的分割方法,提出改进R-G色差分割法。此外针对夜间图像中的高亮反光区,采用二次分割的方法提取出水果表面的高亮反光区以此对分割后的图像进行修补,以得到完整的分割结果。经统计不考虑果实的遮挡和粘连,夜间苹果正确识别率达到83.7%。  相似文献   

12.
为深入研究各种形式花生摘果机、摘果部件的工作原理,探究花生摘果过程中的荚果损伤机理、花生荚果分布规律和花生植株动力学状况,进而进行花生摘果机结构与参数优化,设计出一种多功能组合式全喂入花生摘果试验装置,主要由机架、电动机、传动系统、摘果系统、清选系统、变速与控制系统、荚果分布测试系统等组成。该装置作为花生摘果试验平台具有以下功能:通过改变和控制花生植株运动方向,可实现切流单滚筒、轴流单滚筒、切流双滚筒、切轴流双滚筒、轴流双滚筒、双切流横轴流三滚筒和切流双轴流三滚筒7种不同切轴流喂入、摘果方案;通过变频器与机械传动组合式调速方式,实现各摘果滚筒的速度调节;通过格式接料器,可研究各摘果机构的花生荚果分布规律。性能试验表明,该装置可针对不同花生品种及其性状进行不同摘果元件、不同切轴流组合的摘果性能试验,主要参数为:转速200~800 r/min,摘果间隙25~50 mm,最大喂入量5 kg/s。  相似文献   

13.
高架草莓采摘机器人设计与试验   总被引:3,自引:0,他引:3  
设计了一款针对高架栽培模式的草莓采摘机器人。该机器人由履带式行走机构、基于机器视觉的精密运动定位机构和一个可同步剪切夹持草莓果柄的末端执行器等机构组成,采用以ARM9为核心的分层式控制系统。温室内实地试验表明该机器人能够自主识别、定位并无损伤采摘高架栽培模式下的成熟草莓,采摘成功率可达88%,采摘单颗草莓时间为18.54 s。  相似文献   

14.
半喂入花生摘果装置优化设计与试验   总被引:3,自引:0,他引:3  
在自行设计的半喂入花生摘果试验台上对半喂入花生摘果装置结构参数和运动参数进行优化设计与试验.在摘果过程运动分析的基础上,确定花生果系在摘果段的理想位置状态和参数关系,使花生果系由底向上、渐进有序穿过最佳摘果区,摘果强度均匀.分析了摘果频率和摘果强度的影响因素及对作业性能的影响.采用摘果机理分析和试验验证相结合的方法,确定采用后倾弧形板摘果叶片,单辊配置6个叶片.通过多指标响应面综合试验,优化确定摘果装置的结构和作业参数组合为:摘果辊长度1 200 mm、链辊夹角7.2°、辊筒直径152.5 mm、重叠距离5 mm、摘果辊转速371 r/min和夹持输送速度1.025 m/s.  相似文献   

15.
基于机器视觉的荔枝果实采摘时品质检测技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了在荔枝采摘时实时判断果实的品质状态,通过分析自然环境中荔枝不同生长期的图像,对荔枝果实未成熟、成熟、成熟后外表腐烂变质的3种情况进行了图像数据分析。选取了YCbCr颜色模型,利用探索性分析法对荔枝不同部位、不同光照、不同生长期的荔枝图像的Cr分量进行了数据分析与统计,确定了辨识荔枝果实未成熟与成熟的Cr分量的阈值范围;对于成熟的荔枝,采用边缘提取与Hough圆拟合方法对其Cr分量图进行处理,标记出图像的荔枝果实,然后利用纹理统计法、颜色特征与果实不同部分面积比值相结合的方法进行果实变质的判断,最终实现了未成熟、成熟以及腐烂变质的荔枝果实的视觉智能判断,建立了荔枝果实品质辨识的智能系统。试验结果表明,辨识荔枝品质状态的正确率达93%。  相似文献   

16.
智能移动水果采摘机器人设计与试验   总被引:10,自引:0,他引:10  
设计了一种智能移动水果采摘机器人,该机器人主要由智能移动平台、采摘机械臂、末端执行器、横向滑移机构和控制系统组成。用VC++语言编写了系统控制程序,开发了人机交互界面。样机在江苏省丰县果园进行了综合试验,结果表明:该机器人能够完成自主导航、自主采摘及自主装箱作业,移动平台、采摘机械臂及末端执行器能够实现智能协调控制。整个系统工作性能稳定,成熟果实的识别正确率为81.73%,采摘成功率为86.92%,单个苹果采摘平均耗时9.50 s。  相似文献   

17.
开放式茄子采摘机器人设计与试验   总被引:8,自引:1,他引:7  
根据茄子生长的空间分布,利用优化设计方法进行了机器人本体结构参数设计,开发了4自由度关节式采摘机器人机械本体.采用基于直方图的固定双阈值法对G-B灰度图像进行分割.根据果蔬采摘机器人对视觉系统的要求,提取了果实目标的轮廓、面积、质心、外接矩形以及切断点等特征.整机性能测试结果表明:以单摄像头两步法测距,当测量距离在275~575mm范围内,测量误差基本都在±18mm之内;整机试验系统运行稳定可靠,抓取成功率为89%,平均耗时37.4s.  相似文献   

18.
非规则齿轮行星系扎穴机构反求设计与试验   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有扎穴机构存在扎穴穴口大、入出土垂直度差等问题,设计了一种深施型液态施肥机非圆齿轮行星系扎穴机构。为使扎穴机构得到满足农艺要求的入出土垂直度,提出了一种基于Matlab GUI开发平台的非圆齿轮行星系扎穴机构反求设计与运动学仿真分析方法。通过微调静轨迹曲线上的少量型值点,得到了一组机构最佳优化参数,应用Pro/E软件建立扎穴机构模型,并利用ADAMS软件对其进行模拟仿真,得到喷肥针尖点运动轨迹曲线。试验台试验结果表明:穴口宽度为30.3 mm、穴距为221.9 mm,该扎穴机构能够满足喷肥针入出土垂直度好、穴口小的设计要求。  相似文献   

19.
关节型果蔬采摘机械臂优化设计与试验   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对现有采摘机械臂存在的问题,研制了四自由度的关节型果蔬采摘机械臂.为使机械臂能够灵活高效地收获目标空间果实,同时尽量减少机械臂的操作空间和结构尺寸,提出了一种应用于采摘空间为任意立方体,通用的关节型机械臂结构参数优化方法:以工作空间为约束条件,建立优化设计的数学模型,并利用Matlab优化工具箱来实现.为验证优化方法...  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号