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针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。 相似文献
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为了提高农业机器人在复杂野外环境下采摘油茶果的速度和准确性,针对机器人视觉感知的关键技术,设计了一种农业机器人果实检测、定位和采摘系统。首先,使用双目相机采集油茶果的左右图像;然后,应用先进的目标检测网络YOLOv4-tiny检测出左右图像中的油茶果;再次,不同于传统的双目相机图像的立体匹配技术,根据YOLOv4-tiny网络生成的预测框提取出油茶果图像的感兴趣区域,并根据预测框的生成机制自适应地进行立体匹配以求解出视差,为后续使用三角测量原理求出油茶果采摘点提供参考;最后,使用基于Eye-in-Hand手眼标定的农业机器人进行采摘试验,验证了本研究的可行性和准确性。试验结果表明：YOLOv4-tiny网络能够精确和实时地检测油茶果,提出的定位方法满足采摘机器人的应用需求,验证了本研究的可行性和准确性。研究可为果园环境中作业的农业采摘机器人视觉感知关键技术提供参考。 相似文献
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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
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目前，油茶果采摘基本靠人工，采摘效率低，采摘成本高。为提高油茶果采摘效率，设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时，与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力，油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小，且呈一定的线性关系，同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律，结果表明：油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加，随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明：当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时，油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。 相似文献
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基于改进凸壳理论的遮挡油茶果定位检测算法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统凸壳理论进行遮挡果实定位检测时由于过多剔除有效轮廓,造成目标果实定位误差较大,甚至无法识别目标果实的问题,提出了一种基于改进凸壳理论的遮挡油茶果定位检测算法。首先利用基于颜色特征的阈值分割法对油茶果遮挡图像进行目标分割,并通过预处理操作剔除图像中的背景噪声,获得目标果实的二值图像;然后采用凹点搜寻算法检测重叠目标的凹点,并根据凹点对重叠目标进行分离,获得相互独立的目标图像;再构建各独立目标的凸包,并提取凸壳,利用轮廓提取算法确定各独立目标凸壳上的有效轮廓;最后根据提取的有效轮廓求解目标果实形心坐标和半径,完成遮挡果实的定位检测。试验结果表明,改进算法平均耗时为0.491 s,比传统凸壳方法增加了24.07%,但其仅占油茶果采摘机器人单个果实采摘周期的2.46%,对于图像中的遮挡油茶果目标,改进方法的识别率达到93.21%,相比传统凸壳方法提升了7.47个百分点,改进算法的平均定位检测误差和平均重合度分别为5.53%和93.43%,比传统凸壳算法平均定位误差降低了6.22个百分点,平均重合度提高了6.79个百分点,表明文中所提出的方法能够较好地识别和定位自然环境中的遮挡油茶果。 相似文献
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目前,我国油茶果采摘机械尚不成熟,油茶果与机械装置作用受力情况较为复杂,难于分析。为了探索油茶果与机械装置作用机理,分析其受力情况,采用高速摄影相机PCO1200S和Image pro plus软件对旋转式胶辊、齿梳拨刀式和平行胶辊3种不同机械采摘方式下的油茶果所受的冲击力进行分析,得到旋转式胶辊、齿梳拨刀式和平行胶辊的动量大小分别是0. 05、0. 02、0. 13kg·m/s,所受冲击力分别是2. 06、2. 65、2. 7N。结果表明:旋转胶辊动量较小,采摘时受力最小,采摘效率最高,综合采摘性能最佳。研究结果可为阐明油茶果机械采摘机理及装置设计提供参考。 相似文献
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针对丘陵山地油茶果人工采摘效率低、大型机械采收难且花苞损伤大等问题,设计了一种手持冲击梳刷式油茶果采摘装置,通过冲击指的碰撞作用和指间梳刷作用采摘油茶果,可有效降低花苞损伤率。以采摘装置质量最小化为目标,利用Ansys Workbench拓扑优化模块进行轻量化设计,机架减轻近30.59%;建立“冲击指-油茶果”碰撞模型和“主枝-细枝-茶果”三摆动力学模型,明确影响油茶果采摘效果的主要因素为油茶果的质量和压入变形量、冲击指质量和转速、枝条长度和质量;进而以冲击指转速和指间夹角、装置梳刷次数为试验因素,以采摘速率、采净率和花苞损伤率为评价指标,开展油茶果采摘试验并采用响应面分析法处理试验数据。结果表明,冲击指转速对采摘效果的影响最为显著,且当冲击指转速为409.8 r/min、指间夹角为4.1°、装置梳刷4.5次时,装置的采摘性能最佳;此时,油茶果采摘速率为43.67 kg/h、采净率为86.42%,花苞损伤率低于8.89%,满足高油茶果采净率和低花苞损伤率的工作要求。 相似文献
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为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 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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设计了一套针对地垄栽培模式下的草莓智能采摘机器人。该草莓采摘机器人可在一定范围内基于机器视觉识别成熟草莓位置和精准定位,并以夹持、扭转果柄的方式摘取果实,从而实现草莓的无损伤采摘。设计的采摘机器人由三轴精确运动同步滑台机构,三菱fx3n PLC控制系统,视觉识别系统组成,并采用面向对象编程工具C#编写了控制终端及视觉自动采摘算法。试验结果表明,该机具有精度好,自动化程度高、结构合理等特点。在试验环境下对草莓的平均判别速度为1 s,果实误判率为7%,采摘成功率为90%,达到设计要求。 相似文献
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通过对语音识别、网络通信与智能机器人运动控制的综合应用,设计了采摘机器人语音识别和远程控制智能机器人系统,在遇到突发状况时,可以采用人工远程语音发出控制指令的方式调整机器人的作业姿态,提高机器人的自主作业效果.为了提高语音识别的准确性,结合英语词汇整合数据库和WAP技术,将小波神经网络算法应用到了机器人语音信号滤波器的... 相似文献
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为了提高采摘机器人采摘果实的准确率,提升机器人的作业效率,将VR虚拟现实技术引入到了采摘机器人的设计上,提出了基于小波神经网络的机器人PID控制器优化算法,并通过对采摘虚拟环境的创建和机器人的虚拟建模,验证机器人的作业性能.以黄瓜真实生长环境为研究对象,创建了采摘机器人的作业环境,并对采摘机器人的采摘准确率进行了对比,... 相似文献
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为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 相似文献
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为实现果实拾捡机器人在光照不均、菠萝与周围环境的颜色相似性及果实间的遮挡和重叠等田间复杂环境下对单类别菠萝的快速准确识别,提出采用深度学习下的深层残差网络改进YOLOv3卷积神经网络结构,通过单个卷积神经网络遍历整个图像,回归果实的位置,将改进的YOLOv3的3个尺度检测分别融合相同尺度模块特征层的信息,在保证识别准确率的情况下,采用多尺度融合训练网络实现田间复杂环境下端对端的单类别菠萝果实检测。最后,对改进的算法进行性能评价与对比试验,结果表明,该算法的检测识别率达到95%左右,较原始方法检测性能提升的同时,检测速度满足实时性要求,该研究为拾捡果实机器人在复杂环境下提高识别菠萝果实的工作效率和环境适应性提供理论基础。 相似文献
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为了提高采摘机器人自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现机器人自主定位和自动规划路径能力,设计了一种新的自动化采摘机器人。该机器人利用图像分割技术和近红外信号处理技术,实现了果实成熟度的自动定位和判别。对采摘机器人的性能进行了测试,包括苹果图像的分割和提取、果实成熟度的判断和机器人路径规划。通过测试发现:机器人可以在复杂采摘背景下准确地识别苹果果实,并可以通过红外线探测实现果实成熟度的判别,最终规划出来合理的采摘路径,实现果实的精准采摘,为果蔬采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。 相似文献
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为实现褐菇高效、精准、快速的自动化采摘,针对工厂化褐菇的种植特点,提出一种基于YOLO v5迁移学习(YOLO v5-TL)结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法的褐菇原位识别-测量-定位一体化方法。首先,基于YOLO v5-TL算法实现复杂菌丝背景下的褐菇快速识别;再针对锚框区域褐菇图像进行图像增强、去噪、自适应二值化、形态学处理、轮廓拟合进行褐菇边缘定位,并提取边缘点和褐菇中心点的像素坐标;最后基于褐菇三维边缘信息的直径动态估测法实现褐菇尺寸的精确测量和中心点定位。试验结果表明单帧图像平均处理时间为50ms,光照强度低、中、高情况下采摘对象识别平均成功率为91.67%,其中高光强时识别率达100%,菇盖的尺寸测量平均精度为97.28%。研究表明,本文提出的YOLO v5-TL结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法可实现工厂化种植环境下褐菇识别、测量、定位一体化,满足机器人褐菇自动化采摘需求。 相似文献