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991.
智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术 总被引:2,自引:0,他引:2
自动化和计算机智能控制行业的不断发展,使得智能机器人在各个领域的应用已经十分普遍。目前,我国绝大部分水果采摘工作依然靠人工完成,随着工人工资不断攀升,人工采摘水果增加了果农的经济成本,机器人在农业领域方面的需求越来越迫切。为此,基于机器视觉技术设计了智能移动式水果采摘机器人,集可移动载体、机械手臂、夹持器、横向移动机构及智能控制模块于一身,采用双目立体视觉技术,实现了水果采摘机器人移动行走路径的规划、果实成熟度自动判断及对成熟果实定位识别的功能。试验表明:所设计的采摘机器人采用视觉技术,机械结构简易,能够克服气候环境影响因素,运行过程中性能稳定、效率高、可靠性高、适应能力强。 相似文献
992.
为了提高采摘机器人机械手设计的速度,缩短开发周期和时间,并提高设计的准确性,采用UG和ADAMS软件联合仿真的方法 ,对采摘机器人进行了设计优化。首先利用UG软件对六自由度的采摘机械手进行了三维实体建模,然后采用UG和ADAMS的兼容性接口将模型导入到了ADAMS软件中,根据实际设计需求添加了约束,最后对机械手进行了动力学仿真。通过仿真计算,得到了机械手各关节的位移-时间曲线和力学分析曲线,通过观察结构的运动轨迹和受力情况,可以对初始设计阶段的机械手进行优化设计,从而提高了设计的效率。 相似文献
993.
为提高苹果采摘的自动化与智能化水平,降低重复繁琐的人工劳动强度,减少对果实的损坏率,研制了一款用于苹果成熟自动检测并采摘的轮式机器人系统。系统由硬件平台和软件平台两部分组成。其中,硬件平台由四轮驱动越野小车、IPC-610L工控机、图像数据采集卡、四自由度机械臂和末端执行器组成;软件平台基于Visual C++6.0开发环境,使用双目立体视觉技术和图像处理技术实现对苹果的识别与定位,再通过机械臂的路径规划实现对苹果的采摘。通过仿真实验和数据分析表明:机器人在无人值守的情况下,能实现自动导航、自动识别、自动采摘苹果等功能,并且识别成功率大于94.00%,采摘成功率达到91.33%,平均采摘周期约为1 1 s,具有较高的准确性及稳定性。 相似文献
994.
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
995.
扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术 总被引:9,自引:0,他引:9
对成熟柑橘果实在扰动状态下的视觉识别定位技术进行研究。利用ANSYS进行了扰动柑橘的动力学分析,结合图像处理分析结果,确定了微扰动柑橘的运动规律为类单摆运动;对采集的微扰动柑橘视频进行图像处理,设定规则选取视频中的图像,利用改进的K-means聚类分割法结合优化Hough圆拟合方法实现柑橘果实的分割;根据图像分割结果,对柑橘的二值图像进行Hough直线拟合,结合直线斜率在-0.45~0.45的约束条件,确定扰动柑橘的有效采摘点。试验结果表明该方法能有效地识别自然环境中的微扰动柑橘,确定扰动果实采摘点的准确率达85%,采摘点确定的处理时间在7.58~9.24 s范围内。 相似文献
996.
针对杭白菊采摘耗费人力、采摘效率低等问题,设计了一种小型实用的梳齿往复式杭白菊采摘装置。根据杭白菊的生长特性和采摘要求,利用SolidWorks软件进行采摘装置的结构建模,该采摘装置利用梳齿梳脱和辊刷清扫作用以及曲柄摇杆机构的急回特性实现杭白菊的采收作业。为了获得该装置的最佳工作参数,进行了田间试验。首先,通过单因素采摘试验,确定了梳齿往复频率、梳齿间距、梳齿工作深度为影响采摘效果的3个主要因素;然后,以梳齿往复频率、梳齿间距、梳齿工作深度为试验因素,以杭白菊采摘率、含杂率、破损率和落地损失率为评价指标,进行了正交试验,试验结果表明:在梳齿往复频率40r/min、梳齿间距6.5mm、梳齿工作深度200mm的参数组合下,采摘效果最佳,此时,杭白菊的采摘率为92.47%,含杂率为11.07%,破损率为1.48%,落地损失率为1.41%。所设计的梳齿往复式杭白菊采摘装置获得到了较好的采摘效果。 相似文献
997.
基于Mask R-CNN的复杂背景下柑橘树枝干识别与重建 总被引:2,自引:0,他引:2
为了获取自然环境下完整柑橘果树枝干信息,以引导采摘机器人进行避障采摘作业,提出了一种基于Mask R-CNN模型与多参数变量约束的柑橘果树枝干识别与重建方法。该方法采用网格化的标记方式对果树枝干进行标记,完成了对柑橘果树枝干的小区域识别;然后对该模型获得的离散mask进行最小外接矩处理,以获得更精确的目标区域;接着利用多参数变量约束完成同一枝干mask(掩码)的划分;最后为了使重建枝干更符合实际枝干的生长姿态,以及完善未识别区域的检测,对同一枝干mask中心点进行了四次多项式拟合。实验结果表明,模型在测试集下的平均识别精确率为98. 15%,平均召回率为81. 09%,果树单条枝干平均拟合误差为11. 47%,果树枝干整体平均重建准确率为88. 64%。 相似文献
998.
999.
1000.