采摘机器人的目标定位和测量技术

在采摘机器人的工作过程中,为了提高采摘机器人的采摘成功率,需要获取水果的位置信息,以确定果实与采摘机器人的相对位置关系.由于采摘作业环境复杂,为提高采摘系统的工作效率,提出一种基于Opencv采用Yolov5算法和双目相机对水果进行目标识别和空间定位的方法.针对小目标识别在Yolov5算法中识别精度的不足,在Yolov5算法网络结构中叠加包含更多低层级信息的浅层特征图,实现小目标检测层进行算法优化,实验结果表明,优化后的识别网络对水果检测的平均精度为92.4%.基于深度学习的优化识别网络在识别小目标方面具有更好的性能,可以有效提高果农采摘系统的工作效率.     

柑橘收获机器人末端执行器的设计和优化

本课题主要通过对以前的研究论文的学习及本地水果采摘环境的考察,找到适合本地柑橘,胡柚等水果进行机械收获的机器人末端执行器的本体设计,包括对采摘对象的生长环境的调查取样,末端执行器的三维建模和整体机械人的建模。     

一种可换采摘头水果采摘器设计

为了解决现有水果采摘器功能单一、效率不高的问题,设计了一种可换采摘头水果采摘器,该水果采摘器可更换两种采摘头,方便抓取不同类型水果;采摘杆伸缩方便灵活,可进行不同高度水果采摘;具有果实收集和计数功能,方便果实的后期整理等特点。该水果采摘器结构简单,操作快捷,便于携带,实现了采摘收集计数一体化,可用于小型果园的水果采摘。     

基于视觉的橘类水果识别系统设计

水果采摘作为水果生产过程中的一个重要环节,具有季节性强和劳动密集的特点,所占用的劳动力数量较大且整体自动化程度较低。为提高水果采摘效率,设计了一种基于视觉的橘类水果识别系统,基于水果的颜色特征、霍夫圆检测原理进行成熟橘类水果的识别,使用深度摄像头实现目标的定位。以蜜桔为研究对象,分别在正常光线无遮挡、正常光线有遮挡以及外部光源补光的情况下开展试验研究。试验结果表明,提出的基于视觉的橘类水果识别系统能够为水果识别与定位技术提供技术支撑和可靠数据,为实现水果智能化采摘样机的研制奠定基础。     

手持背负式水果采摘机的设计

针对我国南方地区果园地势特殊及水果采摘效率不高的问题,采用手持背负式,设计了一种辅助人工的水果采摘设备,通过试验采摘分析,表明该设备采摘效率较高,设备省时省力且采摘效果良好,满足设计要求。     

一种机电网综合设计的水果采摘机

针对当前水果采摘效率低、收集困难的现状,设计了一种机电网综合的水果采摘机。利用摄像头和Wi-Fi实现观察和定位,通过摆动导杆机构和限位开关实现自动剪切,通过伸缩杆和可拆卸收集网实现不同高度水果的采摘和收集。对采摘机的结构、性能和软硬件系统进行了详细设计,制作的样机小巧便携,有效地提高了采摘效率。     

菠萝自动采摘机的设计与仿真

本文针对菠萝的生长特性及种植方式，分析比较菠萝传统采摘方法，拟定了菠萝自动采摘机的总体布局方案。主要研究采摘机的动作机理，探讨采摘机的机械特性，设计了一种安装在拖拉机前端的自动采摘机，使用Pro／Engineer软件建立核心机构的三维实体模型，并进行运动学和动力学仿真。     

水果防碰损采摘的视觉认知及其执行机构研究进展

研发水果采摘机器人对提高收获效率、保证果实品质和减轻劳动强度具有重要意义,但由于果园环境的非结构性,使得采摘机器人极易因目标定位不准、采摘顺序不当、夹剪位姿不合理等导致果实碰伤或刮落,造成该损伤的主要原因是防碰损采摘的视觉认知与执行机构耦合问题尚未得到解决。为梳理水果采摘机器人防碰损作业的最新研究进展,从防碰损采摘中果实多维信息（采摘点、果梗位姿、防碰空间包围体等）的视觉感知、采摘机器人的视觉认知与智能防碰损采摘行为规划、防损采摘机构设计及其行为控制等三方面进行了全面综述和分析,并对今后需重点解决的核心关键问题进行总结和展望,为进一步研究和攻克非结构环境下水果智能防碰损采摘问题提供参考和依据。     

一种多杆变胞机构水果采摘器的设计

设计了一种辅助人工采摘的小型机械装置,主要用于中小型水果的采摘,该多杆采摘器可用于各种地形,机械结构轻巧、操作简单、省力、可靠性强。该多杆采摘器较好的利用了间歇机构的间歇运动来控制滑杆摇杆机构中滑杆的位移,滑杆摇杆机构的运动带动多杆变胞机构的运动,从而控制整个执行部分的张开和闭合。多杆变胞机构保护执行部分中的连杆,克服了因平行四杆机构组成的执行部分调整性能差,而导致连杆容易折弯或折断的缺点。     

水果成熟度的高光谱成像无损检测研究

水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标,区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率.高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术,它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价.分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法,利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率,初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长.     

双馈发电机转子位置角及转速的检测

为了达到提高双馈发电机转速测量的高精度目的,提出了一种数字测速方法.介绍了测速原理和TMS320F2812的正交解码电路和捕获单元原理.采用增量式光电编码器,利用TMS320F2812内置的正交编码脉冲电路、外围硬件电路并依设计的测速原理编写相应程序,检测双馈发电机转子初始零位、校正转子位置,进行转子位置角及转速的精确检测与计算.双馈发电机的运行实验结果表明,检测方法正确且转速测量精度高.     

双目视觉识别柚子轴线姿态的一种方法

在水果分选、检测以及水果采摘机器人中,需要识别目标物体的姿态信息。文中讨论了一种利用双目立体视觉技术,通过寻找柚子边界形状并结合摄影几何原理寻找其轴线三维姿态的方法,实验验证了该方法的有效性。     

采果机器人

摆在饭桌上的食品什么是最昂贵的?西方认为是水果。因为在西方机械化、自动化很普及的今天,人工的价格很高,而水果的采摘又大部分是靠人工。在生活必需品如面包,奶类、饮料等开支中,水果的开支占30%。因此,西方一直在研究水果采摘的机械化问题。水果采摘机器人比较复杂,因为水果不可能长在同一     

采摘机器人扰动状态下柑橘动态识别

为了提高柑橘采摘速度和采摘效率,提出一种采摘机器人在柑橘扰动并伴有遮挡状态下的快速动态识别方法.首先对所采集的两帧图像进行分析,通过颜色空间的选取以及阈值分割,将水果与背景进行分离;其次通过帧间差分法、水平最小外接矩形法、正方形内切圆法将处于扰动状态下的水果标识出来,然后对振荡水果进行识别.试验结果表明:该算法能很好地适应采摘机器人实际工作中碰到的、各种原因引起的水果扰动及遮挡现象;单个扰动水果算法识别时间小于0.4 s.     

基于Jetson Nano的智能果蔬采摘机器人设计

针对目前人工果蔬采摘成本较高且国内果蔬采摘机器人发展较慢问题,设计了一类智能果蔬采摘机器人。该机器人的设计采用Jetson Nano开发板进行效率更高的视觉识别(VI:Visual Identity)运算和处理方法,视觉识别使用YOLO V5s算法,运动控制应用五自由度机械臂的运动学正解进行分析并得出其运动学正解公式,进而得知机械臂活动空间,末端执行器采用夹持爪子以便各类果蔬的采摘。最终确定了较为清晰的果蔬采摘智能结构,结果表明,采用Jetson Nano开发板使视觉识别算法运算速率提高10倍以上,通过对正解公式的分析使末端执行器运动更为精准,在可接受偏差内较为完整的实现了果蔬采摘功能。     

水果机械损伤研究概况及发展趋势

介绍了水果机械损伤研究的现状，对目前水果机械损伤研究所面临的问题提出了自己的看法，展望了水果机械损伤研究的发展趋势。     

交流伺服系统检测电路的研究

检测电路是交流伺服控制系统的重要组成部分,由电流、电压及位置检测电路组成,完成系统信号如电机的直流母线电压、电机的定子相电流、电机转子的位置等获取工作．分别设计了电机定子相电流的采集电路及处理方法、电机直流母线电压采集电路及电机转子位置检测电路与初始位置定位方法,并对设计的电路进行了实验分析．模拟实验结果表明整个系统具有较好的动态响应和稳态精度,从而验证了文中设计的检测电路的可行性．     

削茧机的原理方案设计

为提高蚕茧加工业总体的机械化水平,解放农村劳动力,设计了一款能够自动排列切削分离蚕茧的装置,包括机械执行系统和自动控制系统.该装置可整齐地排列输送蚕茧,并根据蚕茧的尺寸自动调节切削刀片的位置,使切削位置均匀一致且不损伤蚕蛹.自动控制系统采用单片机对步进电动机和电磁铁进行控制.此外,单片机和各传感器的配合使整个控制形成闭环系统,从而保证了装置作业的可靠度.设计的目标是实现对蚕茧的整齐排列、自动切削分离等操作.     

加工单螺杆压缩机圆台二次包络啮合副星轮用的滚刀的研究

单螺杆压缩机的圆台二次包络啮合副具有较好的齿面性质，但加工星轮用的滚刀的制作较困难，通过优化刀片的位置，将有限刀片滚削时产生的凸度误差控制在允许的范围内，从而减少了刀片数，降低了镶片星轮滚刀的制作难度，给出了圆台二次包络啮合副的齿面方程，镶嵌刀片的刃口曲线，凸度误差的计算方法和刀片槽有关参数的计算，另外，还给出了一个算例。     

基于Android移动终端控制的采摘机械臂系统设计

为了进一步提高采摘机械臂果蔬采摘过程的稳定性和准确度,在深入研究六自由度采摘机械臂的建模、控制方式的基础上,用Android移动终端作为远程控制器,通过控制App的界面设计与控制程序设计,实现了基于移动终端的采摘机械臂的远程网络控制。控制方式包括触屏控制、语音控制和重力感应控制3种。另外,通过第三方软件的引入,借助于机械臂上固定的图像采集系统,实现了移动通信网络内将采摘的现场视频实时传递到PC终端,便于对采摘过程进行直观地观察,并进行有效地辅助控制。同时,也可将视频资料录制保存,便于离线分析。通过对系统各功能模块测试,与传统采摘机械臂相比,大大提高了系统的有效性、灵活性和开放性,同时也使其采摘效率得到明显提升。