苹果采摘机器人末端执行器的原理及试验研究

随着我国水果种植不断发展,果园面积不断扩充,人工展开果实采摘工作已无法满足实际需求,果实采摘向机械化、智能化方向发展是必然趋势。目前,苹果采摘已经开始引进机械手采摘,极大地提高了采摘效率。由于苹果采摘机器人在我国并未推广,相关技术环节仍旧存在一定弊端。为此,针对当前苹果采摘末端执行器结构存在的不足,结合苹果采摘工作实际需求,根据苹果采摘作业手法设计了切实可行的苹果采摘末端执行器。试验表明:苹果采摘机器人末端执行器具有可行性及良好的应用效果,为其进一步推广提供了理论基础。     

嵌入式采摘机器人视觉测量与避障控制系统研究

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。     

基于滑觉检测的农业机器人果蔬柔性抓取控制研究

果蔬采摘是水果蔬菜生产种植中最繁琐、最耗时间、最费精力的部分之一,直接影响果蔬日后的价值和销售。随着经济的快速发展、外出务工人员增多及农业劳动力减少,劳动力在果蔬种植成本所占比例越来越大。实现果蔬自动化采摘是降低成本、释放农业劳动力的重要举措。20世纪80年代,美国成功生产了世界上第1台西红柿采摘机器人。近年来,随着信息技术和自动化技术的高速发展,农业采摘机器人的研究和开发取得了很大进步,但对果蔬柔性抓取的研究进展较慢。为此,基于滑觉传感检测技术与果蔬损伤机理,以农业机器人采摘控制系统为研究平台,运用离散小波变换算法,从传感器和抓取力控制着手,深入研究和设计了农业机器人柔性无损采摘控制系统。试验表明:系统运行稳定,可靠性强,对实现果蔬柔性采摘具有十分重要的应用意义。     

基于Softmax的采摘机器人目标识别技术研究

首先,介绍了目标水果的形态、采摘机器人识别技术与试验平台;然后,设计了双目视觉系统,并基于Softmax分类模型设计了苹果的目标识别算法,实现了一套基于Softmax的采摘机器人目标识别模型。试验结果表明：采摘机器人对无遮挡的苹果目标识别率为94%,对部分遮挡的苹果目标正确识别率为88.7%,稳定性较好,精度较高。     

智能移动式水果采摘机器人设计——基于机器视觉技术

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。     

基于PLC和机器视觉的采摘机器人智能控制系统设计

利用PLC和机器视觉技术,采用图像传感器拍摄水果图像,提取出目标水果图像的坐标和位姿,并以此驱动控制采摘机器人以最优路径和最佳姿态采摘到目标水果。为了验证系统稳定性,在苹果种植区进行了实际采摘试验,结果表明:采摘机器人机械手可以稳定抓持到目标苹果并完成采摘过程,且期间耗时较短,具有较强的稳定性。     

偏心切割式苹果采摘装置设计与试验

苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。     

智能移动水果采摘机器人设计与试验

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。     

采摘机器人数字视频监控系统 —基于DSP和帧内编码

针对采摘机器人对目标水果分级难度高、误差大等问题,提出了一种基于DSP和帧内编码的采摘机器人数字视频监控系统,对水果等进行识别和分级。系统可根据水果瑕疵面积和RGB三色直方图,对果实成熟度进行判断。试验结果表明:采摘机器人识别和判定结果与市场分级结果一致,系统检测精度高,性能可靠,可以满足水果识别分级的设计需求。     

水果采摘机器人自主寻径避障轨迹优化研究—基于启发式智能算法

寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。     

一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

果实成熟度识别机器人设计——基于近红外线信号处理

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。     

果园远程机器人数字视频光纤传输系统——基于DWDM

随着设施农业的发展和农业机械化的要求,对作物的种植管理和收获模式的要求也越来越高。在规模化种植背景下,随着种植面积迅速增长,种植、管理和收获的劳动量也越来越大。研究开发果实收获机器人,实现机械化、自动化与智能化,是现代农业工程的重要课题。在果园采摘机器人自动化作业过程中,远程监控是关键,其不仅可以观测到采摘机器人的作业状态,对于机器人的远程控制也发挥重要的作用。为此,提出了一种基于DWDM光纤传输的采摘机器人远程监控系统,并对系统的性能进行了测试,包括数据传输性能和采摘机器人的作业性能。测试结果表明:采用DWDM光纤传输系统可以成功地将白天和夜间的作业场景图像传输到远程控制终端,在远程控制终端的协同控制作用下,采摘机器人具有较高的果实识别效率和采摘准确率。     

基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计

为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。     

采摘机器人执行端机械结构优化和电量模糊控制设计

末端执行器是果蔬采摘机器人的另一重要部件,通常被认为是机器人的核心技术之一。为了提高采摘机器人执行末端的工作效率,增加机器人的有效作业时间,提出了一种新的优化方法。该方法将采摘机器人执行末端采用伺服电机控制,对机器人的电量进行实时显示,以备及时充电;对机械手在运动学上进行优化设计,采用模糊控制理论实现了执行末端输出功率和电量的模糊控制。该设计缩短了采摘机器人执行末端的响应时间,降低了果实破损率,提高了作业的有效时间,为采摘机器人的现代化和自动化设计提供了较有价值的参考。     

基于OFDM-MIMO移动通信模型的采摘机器人设计

为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。     

基于遗传算法和EDA技术的果蔬采摘机器人设计

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。     

基于聚类算法对象提取的快速定位采摘机器人设计

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。