西红柿采摘机器人视觉系统的设计与研究

设计、开发了西红柿采摘机器人的双目立体视觉系统,为机器人自动化采摘作业提供条件。采用VFW方法进行了实时采集系统的设计;基于成熟西红柿与背景之间颜色特征的差异信息进行图像分割来识别成熟西红柿;在摄像头标定和形心匹配的基础上,通过三维立体重建获取了西红柿果实的空间位置信息。实验结果表明:视觉系统的成熟果识别率可达到98%,图像分割识别整个过程消耗平均时间0.21s;当工作距离小于500mm时,除个别奇异点,测试距离误差绝对值可控制在14mm以内,能较好满足实际工作需要。     

农业智能机器人水果采摘优化控制模型仿真

研究农业智能机器人水果采摘优化控制模型问题.在水果智能采摘过程中,以颜色和气味判断成熟一直存在混合多属性阀值难以确定的难题,颜色和气味往往给机器人提供矛盾的信息,传统的机器人智能采摘控制模型多是根据单一阀值标准进行成熟度衡量,判断存在较大的缺陷.提出基于色相和气味融合条件下的农业智能机器入水果采摘优化控制模型.农业智能机器人对采集到的水果图像和气味信号进行滤波处理,去掉图像和气味中的干扰信号,为目标信息的正确识别提供有效的数据支持.针对水果的色相和气味进行特征提取分类,从而完成对成熟水果的识别.实验结果表明,利用农业智能机器人采摘能够提高水果采摘的速度和准确性.     

基于颜色信息的采摘西红柿识别方法

为了使西红柿采摘机器人对采摘区域内的成熟西红柿进行准确识别,提出一种识别方法。通过对自然场景下田间西红柿图像中目标与背景在不同色彩空间的颜色指标进行统计分析,确定采摘对象识别的颜色特征分量,在此基础上结合不同的分割算法进行分割效果的比较,建立基于色差信息的改进Ostu分割算法的识别模型。实验结果表明,该算法对于成熟果的识别准确率可达到98%以上,对绿熟果的识别准确率可达到90%以上。     

果树重建与果实识别方法在采摘场景中的应用

为了实现柑橘采摘机器人的精准采摘,以及在采摘过程中为避障路径规划提供有效的指导,提出了一种自然场景下柑橘树三维重建与成熟柑橘识别的方法。利用Kinect v2获取柑橘树的彩色图像和深度图像并通过深度阈值分割的方法去除背景;通过彩色图像和深度图像配准得到点云,并通过统计滤波器中的Kd-Tree算法进行离群噪声点去除,利用ICP算法对其进行迭代融合,对融合后的点云,采用泊松曲面重建算法对柑橘树进行三维重建;通过结合成熟柑橘的颜色特征信息在不同的颜色空间下对其进行分割识别。实验结果表明:所研究的方法对柑橘树重建精度达到94. 83%,对成熟柑橘的识别率达到94. 72%。     

摘苹果机器人

最近韩国研制出一台自动摘苹果的机器人,引起了人们的关注。这台机器人可自由地在苹果园内走动,专门采摘成熟的苹果。这种机器人的研制成功将大大减轻农民的劳动负担。 摘苹果机器人由识别成熟苹果的影像处理系统、机器人主体、机械手和行走装置等四部分组成。用计算机控制它专门采摘成熟度达90％以上的苹果。它的活动半径为3米,可以     

基于机器视觉的圣女果采摘机械臂的动作研究

针对当前圣女果采摘机器人无法保证带蒂采摘的问题,提出一种通过机器视觉进行圣女果姿态分析进而生成特定的机械臂采摘动作的方法;该方法通过模拟人手采摘流程,能够使得机械臂末端执行器到达采摘位置时与圣女果的果蒂方向保持一致;整体系统包括对成熟圣女果的目标检测,测距算法的实现,圣女果方向识别以及机械臂动作生成;根据轮廓拟合算法的思想进行算法改进,实现针对圣女果的更加精确、稳定的方向识别算法,从而获得机械臂末端执行器与圣女果果蒂方向一致的目标位姿,进而实现相应机械臂采摘动作的生成;多次实验表明,改进后的对于圣女果方向的识别算法相较于传统轮廓拟合算法而言误差角度更小,对于不同姿态圣女果的方向识别更具稳定性,因此更加适用于实际采摘流程中根据圣女果姿态生成机械臂的特定采摘动作。     

三自由度苹果采摘机器人本体设计

目前绝大部分应用在水果采摘上的关节型机器人控制复杂,成本高,而且采摘效率低,设计结构简单的采摘机器人是研究的重点。针对苹果种植的园艺特点和关节型采摘机械臂的不足,设计了一套基于圆柱坐标的三自由度苹果采摘机器人本体结构。控制系统采用基于PC&MP2100的分布式控制方案,阐明了机器人作业流程,编写了采摘控制程序,控制中引入模糊PID和偏差耦合同步控制方法,并基于C#,开发了人机交互界面。在实验室对机械臂进行了单轴调试、多轴同步调试、运动耗时和定位精度试验,结果表明采摘机械臂单次运动时间平均为6.619 s,平均运动误差值只有4.929 mm,相比关节型机械臂减少了耗时,降低了成本并且提高了定位精度和采摘效率。     

基于机器视觉的摘果机器人设计

文中针对果农摘果费事费力的问题,结合机器视觉、电机控制等技术的应用,设计了一种摘果机器人。该设计可以通过摄像头自动定位已经成熟的水果,并通过PID算法逐步靠近成熟的水果,再控制机械臂通过PID算法进行摘取,并将采摘的水果放到机器人的箱子中。以苹果为例,经过100次水果成熟度测试,识别成功率为100%;经过100次整机调试,成功摘取率达到了94%。调试结果表明,该设计具有很高的可靠性和实用性,可以代替人工采摘,实现了自动摘果功能。     

基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法

准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值（FCM）聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。     

一种偏好多目标蜂群算法及其在油茶果图像识别中的应用

针对油茶果采摘机器人机器视觉系统实用性要求,提出了一种基于偏好多目标蜂群算法以解决油茶果目标多特征融合问题。在对油茶果采摘图像进行色差阈值分割后,分别提取分割区域的典型颜色、形态及纹理特征中的八个特征量作为偏好区域对油茶果多特征参数的识别。实验结果表明,使用多特征参数融合方法的识别率较之单特征方法有所提高,在晴天时提高了91.27%,在阴天时提高了94.88%;同时平均识别时间控制在3 500 ms内,达到了油茶果实时采摘的要求,为下一步在智能油茶采摘机器人中的应用打下了基础。     

在线计算QQ农场作物成熟时间

在QQ农场种莱种瓜，选择哪种作物，需要多长时间成熟，采摘后可以获取多少经验和金币都是有学问的，必须经过精确的计算，才能使收益最大化。人工计算太麻烦，安装软件不方便，还是用“QQ农场作物计算器网页版”在线计算吧。     

各种各样的农业机器人

采摘水果的机器人 这是西班牙与其他国家合作研制的。这种机器人由一台装有电脑的拖拉机、一套光学视觉系统和一副机械臂组成。它可以根据水果的颜色、大小和形态,判断其是否成熟并决定是否采摘。以桔子的采摘为例,机器人每分钟可摘６０个,而人工每分钟只能摘八九个。 多面手机器人 一种名叫“未来拖拉机”的机器人正在研制之中。这种机器人由激光控制,通过电脑和光传感器的有效配合,具有自动翻地、犁地、平地等功能,并能以最佳路线和最佳数量喷洒化肥和农药。进一步改进后,将在种植、管理、收获和加工方面实现完全自动化的无人操作…     

基于STM32的农业采摘机器人设计

近年来,伴随电子技术和通信技术快速发展,我国农业科技现代化也取得了长足进步。本文通过仿真研究改进了农业水果采摘中图像识别技术,提高了水果采摘的成功率,并设计了一款基于STM32的水果采摘机器人,实现水果采摘机器人的手动模式采摘和自动模式采摘。系统降低了工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率,促进农业现代化发展,发展潜力巨大。     

采摘机器人采摘器位置误差建模与分析

机器人执行部件的位置误差（或精度）,是反映机器人性能的一个重要指标。采摘器则是荔枝采摘机器人的关键执行部件。根据机器人关节旋转、移动变换的特点建立了基于齐次变换矩阵的、准确的机器人位姿误差模型,并在此基础上建立了荔枝采摘机器人采摘器的位置误差表达式。基于该误差表达式通过仿真分析了采摘器的位置误差特征。为采摘机器人和农业采摘机械执行机构的误差分析和进一步的误差补偿提供了理论依据。     

机器人加人工辅助控制采摘果实新装备研究

我国果树采摘智能化设备的发展经过多年的努力取得了较大的成果,但只是处于研发阶段,并没有得到市场的认可而广泛投入果实采摘生产中,经过分析我国果树采摘作业的现状,提出开发机器人加人工辅助控制采摘果实新装备方案,力争能适应于果实采摘生产,提高生产效率,促进农业采摘机械化、智能化的发展。     

水果采摘机器人视觉系统与机械手研究进展

水果采摘机器人对实现水果装备自动化智能化具有重要意义。对近年国内外水果采摘机器人领域关键技术研究工作进行总结,根据水果采摘机器人的重要组成结构与关键技术,对水果采摘机器人视觉系统的关键技术：传统基于水果特征的图像分割方法如阈值法、边缘检测法、基于颜色特征的聚类算法与基于区域的图像分割算法,基于深度学习的目标识别算法以及目标果实的定位等进行分析和对比;总结了水果采摘机器人机械臂与末端执行器的技术发展现状,指出水果采摘机器人存在的问题;对未来水果采摘机器人的发展趋势及方向进行了展望,可为水果采摘机器人相关研究提供参考。     

一种锯齿状冬枣采摘装置

本文基于冬枣的生长特性以及目前的采摘装置发展情况,提出一种锯齿状冬枣采摘装置。本采摘装置利用锯齿易实现剪切、小型电机无噪声、液压传动平稳等特点,结构简单,体积小,重量轻,成本低,容易操作,省时省力,可实现多方向和不同高度的高效采摘。它不仅减轻了采摘者的劳动强度,既适用于山区农户,又可用于大型采摘园,提高采摘效率,具有十分广阔的市场。由于设计结构简单,对所采摘单果的大小没有限制,因此,使用范围可以推广,成本低,使用便利,是采摘园及农户首选,经济效益及社会效益显著。     

温室黄瓜采摘机器人系统研制及性能分析

为提高黄瓜采收智能化水平,降低人工采收劳动强度,研发了黄瓜采摘机器人系统.描述了机器人系统硬件构成,提出了三层式系统控制方案,设计了导航控制程序与采摘控制程序两核心软件,阐明了采摘机器人作业流程.黄瓜采摘机器人温室作业性能测试试验证明:系统各模块运转良好,视觉识别算法可有效提取果实信息,机器人采摘成功率达85％,单根黄...     

洛阳地区采摘观光旅游项目开发及其品牌塑造

农业采摘是深受旅游者欢迎的一项休闲活动,采摘旅游将农村的自然资源和人文资源结合,不仅提升了乡村吸引力,也促进 了农业产业结构优化、提高了农民的经济收入。但国内采摘旅游起步较晚,目前发展缓慢。洛阳地区农业观光采摘旅游具备采摘资 源丰富、地理位置优越、政府高度重视、客源市场广阔等优势,但也存在产品项目单一、市场宣传缺乏、服务设施不完善、服务意识 淡薄、市场秩序混乱等劣势,因此,洛阳地区农业采摘旅游产品建设内容包括主题农林作物产业园区、耕种历史文化园区、自然景 区+ 农业采摘园区,洛阳采摘旅游品牌建设必须优化品牌环境,推广品牌产品,加大品牌宣传力度,塑造良好品牌形象,可持续发 展采摘品牌。     

基于特征分析的番茄识别及其软件的快速开发

为导引机械手采摘番茄,提出了基于形状与纹理特征分析的番茄识别和软件实现方法。提取番茄和枯叶等干扰物的子图像,选择3个形状特征和5个纹理特征参数进行统计分析,在Matlab下快速验证番茄识别算法,再利用OpenCV函数库在Visual C++下对识别算法进行再现,实现了目标识别软件的快速开发。对674幅番茄图像进行识别试验的结果表明,对生长状态为相互分离的成熟番茄,正确识别率达到90%以上。不同分辨率的番茄图像处理实验结果表明,利用OpenCV函数库编制的程序比Matlab下的代码执行效率显著提高,而且能实时采集并同步处理双目图像,可为采摘机器人目标识别和软件开发提供参考。