基于机器视觉的多机械臂菠萝采摘机器人设计与试验

针对菠萝智能机械化采摘需求,研究一种基于机器视觉的多机械臂菠萝采摘机器人。根据菠萝茎秆较脆的特点,设计一种由V形悬臂、切刀及挡板组成的推剪式末端执行器,实现菠萝果实与茎秆的分离;设计由多个两自由度机械臂组成的机器人,每个机械臂可带动末端执行器在菠萝垄体的高度、长度和宽度方向上移动;为实施智能采摘,应用深度神经网络YOLOv5检测菠萝果实,通过三维点云分析获得菠萝采摘点位置。结果表明：菠萝果实检测精度为97%,检测召回率为95.75%;在实验室环境下菠萝采摘成功率为90%,平均成功采摘时间为5.4 s,验证了该机器人结构的合理性。