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。     

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。     

电动柑橘采摘机设计

该文针对我国南方果园水果采摘特点，设计了一种双刀片手持式水果采摘机械，对其进行了系统设计，详细分析了该水果采摘机械的电路设计和程序设计。并且通过开关型霍尔传感器检测刀片的切割初始和终了位置，设计了初始位置检测程序，保证系统正常工作。     

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。     

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.     

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.     

振动式红枣采摘机的研制

以便捷、实用、高效地采摘红枣为目的设计出一种振动式红枣采摘机。产品模拟手工采摘红枣,通过振动采摘机构、升降机构以及收集机构之间配合从而实现红枣的采摘。实验证明,红枣采摘机工作稳定,性能可靠,功能实现效果好     

基于机器视觉的草莓采摘机械手设计

设计了一种智能草莓采摘机械手.首先通过SOLIDWORKS三维建模方法建立整机模型;其次对传动丝杠、采摘道具等关键部件进行设计与分析,并用SOLIDWORKS simulation软件进行有限元分析,得到其真性频率符合要求;最后通过运用机器视觉技术,对草莓果实成熟时期进行图像采集与特征提取,运用均值滤波法进行图像降噪处理,最终使采摘机械手能够自动识别和定位成熟草莓果实并进行采摘作业.     

菠萝采摘机械手的设计

根据菠萝的生长特性及结构特点,设计了一种机械式的采摘机械手,该机构操作简单,安全快捷。工作时通过对菠萝柄进行剪断,配合采摘人员,可顺利采摘菠萝。此设计能够大幅度提高菠萝采摘效率,最大程度保护采摘人员。     

洞庭山轻型枇杷采摘设备研究

洞庭山枇杷均栽培于山坞坡地,树高有的达十多米左右,从而给采收工作带来极大的不便,且枇杷鲜果期短,不耐贮运,因市场价格高、价格变动快、人工采摘慢等严重影响了农民的收入。为此,本文详述了国内外对枇杷采摘器研究现状,针对目前枇杷靠纯人工的采摘,提出了轻型枇杷采摘器的结构设计设想,枇杷采摘器的成功研制将为提高枇杷采摘的效率,提高农民收入,服务苏州地方经济作出一定的贡献。     

自走式柔性智能苹果采摘机设计

为了提高苹果采摘效率,设计了一种一次性完成苹果识别、定位、采摘、输送等功能的苹果采摘机。该机器由运行系统、苹果识别定位系统、采摘系统和手臂伸缩系统组成,保障作业的准确性及高效性。产品样机在佳木斯市四丰果园进行了试验检测,作业对象为佳木斯特产123小苹果。试验表明,采摘机能快速识别、精准采摘苹果,与人工作业相比采摘效率提高了45%、漏摘率低于4%、苹果损伤率低于4%。自走式柔性智能苹果采摘机的试验研究为提高果园作业自动化程度提供了理论依据及参考。     

基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法

为了准确研究辣椒采摘机器人受不同作业场景影响的规律，利用获取的采摘目标信息构建基于改进YOLOv5s的辣椒采摘识别定位模型.基于光照强度、光照角度、枝叶遮挡和果实重叠等场景建立图像数据库，引入双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络进行深层次特征提取，以增强网络的信息表达能力，提高检测精度.探讨不同场景对该模型检测精度P、检出率R和平均精度均值(mean average precision, MAP)的影响规律.结果表明：改进后YOLOv5s模型对辣椒的检测精度高达95.6%,较YOLOv4、YOLOv3、YOLOv2及Faster R-CNN模型分别提高了6.1%,9.3%,44.4%,8.2%;光照角度处于正面90°时的检测效果最佳，MAP达97.3%;模型在白天强光和傍晚弱光场景下的鲁棒性好，MAP值高于90%;模型在枝叶遮挡场景下比果实重叠时的检测精度高；辣椒距离相机坐标系的空间坐标测量值取0.2 m时的误差仅为1 mm,满足辣椒采摘定位精度需求.     

茶叶采摘机器手采摘剪刀设计及仿真

为解决我国茶叶采摘仍多为传统手工,部分机器采摘又不能做到茶叶标准统一的问题,研发茶叶采摘机器手具有重要意义.茶叶采摘机器手,不但能够把劳动力解放出来,提高效率,并且机器视觉部分能够做到对茶叶类别的选择,做到采摘茶叶标准统一.采摘剪刀部分是茶叶采摘机器手的采摘执行机构部分,重点介绍了采摘剪刀的工作原理,利用软件Solidworks建立了三维模型,并通过软件仿真功能,进行了模型运动学仿真,真实再现了采摘剪刀的工况.结果表明,设计的茶叶采摘机器手满足实际的采摘工作需求.     

基于改进型SegNet的苹果采摘点分割算法研究

针对直接使用SegNet模型处理苹果图像会出现采摘点分割不清晰和分割错误的问题,提出了一种改进的SegNet语义分割模型进行苹果采摘点分割,使其更适应于复杂的自然环境,为采摘机器人提供帮助。在SegNet模型中引入DenseNet的思想,直接连接来自不同网络层的特征图,实现图像特征的多次重用,以提高模型的分割精度。为了验证改进算法的有效性,选取3种不同品种的苹果建立图像数据集,并在PyTorch深度学习框架上进行训练。利用通用的评价指标,将SegNet模型改进前后的测试结果进行对比。试验结果表明,改进的SegNet模型的最佳精确率、召回率、特异性和Dice系数分别为83.10%、84.82%、98.56%和83.95%。相比原模型,改进的SegNet模型识别成功率提高了2.19%,在运算时间几乎不变的情况下,能够更好地实现自然环境下采摘点的分割,为其他种类水果的采摘点分割识别算法提供了研究基础。     

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3％.通过计算果实“质心”与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64％,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.     

莲蓬采摘点与采摘姿态计算算法

针对研发莲蓬采摘机器人遇到的采摘点识别问题,提出了一种莲蓬采摘点与采摘姿态计算方法。提出了一种基于YOLO(you only look once)与Deeplab v3+的二阶段分割网络,并通过Mobilenet v2特征提取网络对算法进行轻量化改进,最后对分割后的结果进行图像处理,进一步计算得到莲蓬采摘点及采摘姿态。将50幅原始图像进行验证试验的结果表明,算法计算成功率为88.89%,平均帧率为34.41 FPS。得到的算法能够为莲蓬自动化采摘机械提供有效信息,具有轻量化、效率高的特点,促进了计算机视觉与神经网络在现代农业的应用。     

温泉+采摘的好去处

天气依然很冷,此时去泡汤、温室采摘能让我们紧缩的身体得到舒展,因此“温泉 采摘”的组合便成就了京郊冬季出行最理想的温暖计划。笔者为你去粗取精,仔细筛选了东、南、北3个不同方位的3种“温泉 采摘”的方案,如果你刚好位于这个方向,那么完全可以按图索骥,选个周末快乐出发。北:昌平九华山庄 小汤山特菜基地温泉素描:一个综合型的度假村。采摘素描:北京市各大超市里“小汤山特菜”的来源地;各种温室及大棚有近百个,最具特色的是特种蔬菜、药用蔬菜和花卉蔬菜,接待能力强。方案特点:顺路,两者距离非常近,前后5分钟车程;泡泉项目、采摘品种…     

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。     

花椒采摘方法及采摘工具的研究

本文论述了花椒的主要功用和国内外花椒种植现状，分析了各种花椒采摘方法的利弊，讨论了现有的几种花椒采摘工具的适用范围和优缺点，提出了研发一种利用太阳能电池驱动的新型节能型花椒采摘系列工具，并指出这种工具良好的适用性及广泛的用途。