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基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对非结构化环境下的采摘机器人机械手实时避障问题,提出一种改进人工势场法的避障路径规划方法。根据自行研制的5自由度苹果采摘机器人机械手具体结构和障碍物特征,进行机械手运动学分析和障碍物建模;在保留传统人工势场法易于实现、结构简单等优点的基础上,针对其存在的局部极小点、陷进区等问题,结合果树生长环境中障碍物的特点,通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出局部最优的极小点,从而实现机械手避开障碍物到达目标的灵活避障;将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的采摘机器人机械手实时避障任务中,仿真和实验研究结果表明此方法简单,实时性好,能够有效地避开障碍物,成功到达目标位置,适合自然生长状态下苹果的自动采摘。 相似文献
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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
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提出一种利用隐马尔可夫模型建立目标特征匹配库来识别图像中局部遮挡目标的新方法。该方法首先通过SIFT算法提取目标SIFT特征,然后采用隐马尔可夫模型对目标所有的SIFT特征进行训练,得到目标SIFT特征对应的模型输出概率范围,将该概率范围作为目标特征匹配库。在对图像中的目标进行识别时,利用目标特征匹配库可以把目标特征从图像所有特征中识别出来,即使目标遮挡比例为60%时,该方法仍能识别出目标。实验结果表明,新方法可以精准地识别出图像中被遮挡目标,能够很好地解决遮挡情况下的目标识别问题。与现有局部遮挡目标识别算法相比,新方法所取得的目标识别率均有所提高。 相似文献
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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
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基于同态滤波和K均值聚类算法的杨梅图像分割 总被引：5，自引：8，他引：5
针对自然环境下光照不均杨梅果实分割效果不理想问题展开研究。应用同态滤波算法对HSV(色调hue,饱和度saturation,亮度value)颜色空间下杨梅图像V分量进行亮度增强,以补偿光线。而后针对彩色杨梅图像的颜色特征,结合Lab(L(亮度Lightness),a(色度chromaticity,+a表示红色,-a表示绿色),b(色度chromaticity,+b表示黄色,-b表示蓝色)颜色空间a、和b分量的特点,应用K均值聚类算法在Lab颜色空间中对彩色杨梅图像进行分割。为了验证该算法的有效性,在100余幅图像中选用15幅因光照不均和生长状态不同而存在不同程度阴影影响的杨梅图像,进行了3组比较试验,先采用K均值聚类算法对光线补偿去除阴影前后的杨梅图像分割结果进行比较;接着,采用基于色差2*R-G-B自适应灰度阈值分割算法和K均值聚类算法2种不同分割算法对去除阴影后的杨梅图像分割结果进行比较;最后,与基于灰度变换法、直方图均衡化方法的图像增强法去除阴影的效果进行对比。试验结果表明,该文算法的分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别为3.78%,0.69%和6.8%,分别比光线补偿前降低了21.01,12.79和21.14个百分点;与基于色差(2*R-G-B)自适应灰度阈值分割算法相比,分割误差、假阳性率、假阴性率这3个指标的性能平均提高了12.93,1.45和7.11个百分点;与基于灰度变换法图像增强法比较表明,分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别降低了32.94,6.85和29.65个百分点,与直方图均衡化图像增强法相比,这3个值分别降低了24.92,6.12和33.06个百分点。通过试验结果图的主观判断和评价指标的定量分析,验证了该算法能有效地分割出杨梅目标,保证了杨梅目标在颜色、纹理和形状方面的完整度,研究结果为研究采摘机器人进行杨梅等果实的分割和识别提供参考。 相似文献
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采摘机器人振荡果实匹配动态识别 总被引：4，自引：3，他引：1
为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,对采摘机器人在果实振荡状况下的匹配动态识别方法进行了研究。首先介绍了振荡果实的动态识别流程,确定出采摘目标果实作为后续匹配识别的模板;然后引入去均值归一化积相关匹配识别算法,采用FastInverseSquareRoot算法和快速哈特莱变换对其进行加速优化,同时借鉴以往旋转无关匹配识别算法进行抗旋转改进;试验结果表明,加速优化后的匹配识别算法能够进行采摘目标果实的匹配识别,单幅平均匹配识别时间为0.33s,经过抗旋转等改进的匹配识别算法在[-55°,60°]较大范围内旋转无关,可以准确识别振荡果实,加上模板适时更新,能够满足实际需求。该研究可为果蔬采摘的动态识别提供参考。 相似文献
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针对解决苹果采摘机器人众多传感器数据采用有线传输,数据线纷繁杂乱、检修不便等问题,以及其直动关节在伸缩过程中对末端执行器传感器数据线容易扯断纠结等具体情况,设计了传感器无线数据传输系统。首先对苹果采摘机器人无线数据传输进行了整体设计,对无线通信模块电路、USB通信电路进行了选型设计,同时设计了部分传感器的信号调理电路;其次为了无线数据实时、可靠的传输,在方法上采取了质效控制措施,并制定了数据传输协议,然后进行了无线数据传输的程序设计,最后通过测试结果验证了传输协议的健壮性,数据传输的高效性,并根据测试结果与系统开销之间进行协调,选取了最优设置参数。该研究为采摘机器人及其他农产品生产机器人数据传输提供了一种无线实现方式和新的实现方案。 相似文献
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苹果采摘机器人对振荡果实的快速定位采摘方法 总被引：9，自引：9，他引：0
为解决由于果实振荡影响采摘机器人采摘效率的问题,该文研究了苹果采摘机器人在果实振荡状况下的快速采摘方法。首先对振荡果实进行动态连续采集,其次对所采集的图像进行振荡果实识别并提取其二维质心坐标,然后由FFT建模,求取果实的振荡周期,在测得振荡果实的深度距离后,计算出采摘机器人直动关节的行程速度,随即开始采摘,抓取时果实正处于平衡位置。最后通过试验可知,采摘成功率达到84%,对于果实静态状况下采摘速度较快的采摘机器人来说,采摘振荡果实,该研究方法明显优于以往采摘方法,能够显著提高采摘机器人果实采摘的整体速度。此外,该采摘方法简单、通用性好,可满足苹果等类球状果实采摘机器人的需要,对实现其实用化和商品化提供参考。 相似文献
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为提高在近色背景下果实识别的准确性,减少非结构化因素对识别的影响,提出了基于近红外像机和可见光像机组合捕获多源图像进行融合的方法。首先对已配准的多源图像分别进行非下采样轮廓波变换(NSCT),得到高频系数与低频系数;对高频系数采用压缩融合,并通过CoSaMp恢复融合的高频系数;对低频系数进行小波分解,对分解的高频子带采用绝对值最大法进行融合;低频子带则采用基于几何距离和能量距离加权的融合方法,再通过小波逆变换得到融合的低频系数;最后对融合后的高、低频系数进行NSCT重构得到融合图像。试验结果表明,所设计方法有效地保留了图像的边缘轮廓,突出了图像的细节信息,在客观定量评价指标上均优于其他传统方法,其中与小波变换-非下采样轮廓波变换(DWT-NSCT)方法相比,最大提升达到15.59%。 相似文献