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文檔簡介
1、西紅柿的采摘是勞動(dòng)密集型作業(yè)。對于家庭種植的、少量的采摘作業(yè),人工還可以應(yīng)付;但對規(guī)?;⒐S化種植的采摘如果還是由人工進(jìn)行的話,就很難適應(yīng)市場發(fā)展的需要。而且,隨著人口的老齡化和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的減少,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本也相應(yīng)提高,手工采摘會(huì)大大降低產(chǎn)品的市場競爭力。因此,其采摘的自動(dòng)化是一個(gè)亟待解決的問題。但由于采摘對象的復(fù)雜性和工作環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化,目前國內(nèi)的采摘自動(dòng)化程度仍然很低。本文針對這一問題,對西紅柿自動(dòng)化采摘中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,并
2、取得了如下成果: 1.基于嵌入式技術(shù)搭建了機(jī)器人視覺系統(tǒng)的硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái),并在此平臺(tái)上開發(fā)了機(jī)器人的雙目視覺系統(tǒng),有效解決了采摘機(jī)器人智能水平與成本水平相互制約的問題。 2.針對機(jī)器人雙目視覺系統(tǒng)需要經(jīng)常變換位置,攝像機(jī)參數(shù)也會(huì)隨之改變的特點(diǎn),采用了一種介于傳統(tǒng)標(biāo)定與自標(biāo)定方法中間的單攝像機(jī)標(biāo)定方法。此方法不需要昂貴精密的實(shí)驗(yàn)設(shè)備,操作簡便,標(biāo)定算法能多次穩(wěn)定的使用且保證足夠的精度。在此基礎(chǔ)上,提出一個(gè)新的約束等式,
3、用以描述兩臺(tái)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系。 3.針對直接對自然環(huán)境下采集的RGB模式的彩色圖像進(jìn)行分割比較復(fù)雜,而對單通道圖像進(jìn)行分割可以縮短處理時(shí)間、提高效率這一特點(diǎn),提出了基于色彩分通道的果實(shí)目標(biāo)提取方法。利用該方法對西紅柿圖像在L*a*b*顏色空間下進(jìn)行了試驗(yàn),結(jié)果表明:此方法簡單快速,得到的果實(shí)目標(biāo)較清晰準(zhǔn)確,可滿足圖像后續(xù)處理的需要;該方法稍加修改便可以推廣至紅色辣椒、櫻桃等紅色農(nóng)作物果實(shí)的提取,從而提高了機(jī)器人的使用率,降低
4、了單位生產(chǎn)成本。 4.結(jié)合西紅柿圖像的實(shí)際情況,提出了基于重心并輔以極線約束、唯一性約束和視差梯度約束的圖像匹配方法。采用該方法對20組西紅柿圖像進(jìn)行了試驗(yàn),結(jié)果表明:果實(shí)無遮擋或遮擋情況不嚴(yán)重時(shí)匹配誤差基本可控制在6個(gè)像素之內(nèi)。在圖像匹配的基礎(chǔ)上,對西紅柿的特征點(diǎn)進(jìn)行了深度恢復(fù),獲取了攝像機(jī)坐標(biāo)系下特征點(diǎn)的三維坐標(biāo),并根據(jù)采摘需要實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)器人坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換。 5.根據(jù)西紅柿的生物學(xué)特性和栽培方式,遵循機(jī)
5、械手選型原則,設(shè)計(jì)了5DOF關(guān)節(jié)式機(jī)器人,并針對作業(yè)任務(wù)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了新穎、實(shí)用的手部機(jī)構(gòu);對機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、速度進(jìn)行了分析,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)學(xué)方程的正、反解,求解了速度雅可比矩陣;在關(guān)節(jié)空間對機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了規(guī)劃,給出了運(yùn)動(dòng)軌跡的實(shí)時(shí)生產(chǎn)方法;基于嵌入式技術(shù)搭建了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái),并在此平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的位置控制。 6.實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,對機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行了整機(jī)性能測試,結(jié)果表明:機(jī)器人視覺系統(tǒng)的定位精度經(jīng)過BP神
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