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文檔簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)2012年黃瓜種植面積高達(dá)1600萬畝,而如此廣大的種植面積,都是采用人工采摘的方法,隨著我國(guó)人口老齡化的加劇,勢(shì)必造成有限人力資源的浪費(fèi)。而且人工收獲成本在整個(gè)黃瓜生產(chǎn)成本中所占的比例高達(dá)30%以上,所以如果能在黃瓜生產(chǎn)過程中引進(jìn)智能機(jī)器人采摘的方法不僅可以解放有限的勞動(dòng)力資源,還可以大大降低黃瓜的生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)率。
本課題在借鑒中外收獲機(jī)器人方面研究的基礎(chǔ)上,考慮黃瓜果實(shí)的特殊性,從黃瓜圖像識(shí)別與定位,機(jī)
2、械臂的結(jié)構(gòu)和控制,末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)和控制等方面對(duì)黃瓜采摘機(jī)器人的工作過程進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。主要研究工作與成果如下:
1.基于相關(guān)向量機(jī)算法來對(duì)黃瓜圖像進(jìn)行識(shí)別和定位。攝像頭采集到原始圖像信號(hào)后,需要將黃瓜目標(biāo)從背景中分割出來,進(jìn)而進(jìn)行定位。考慮到黃瓜果實(shí)與其背景(葉子,莖等)在顏色方面的差異很小這個(gè)特殊性,簡(jiǎn)單地按照顏色圖層進(jìn)行分割的效果非常不理想,鑒于此,本文采用RVM機(jī)器學(xué)習(xí)的算法訓(xùn)練出一個(gè)識(shí)別黃瓜目標(biāo)的預(yù)測(cè)機(jī),然后對(duì)未
3、知圖像進(jìn)行識(shí)別,該方法相比較普通的RGB顏色分割法和一般的SVM方法都有一定的改善,能夠達(dá)到識(shí)別要求。在定位方面,我們利用雙目視覺的兩幅圖像單獨(dú)進(jìn)行圖像分割,找出各自圖像中的黃瓜目標(biāo),利用目標(biāo)在圖像上的相互位置關(guān)系,計(jì)算出黃瓜在實(shí)際空間中的位置。
2.機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)和控制。在雙目視覺系統(tǒng)識(shí)別并定位出黃瓜的位置后,系統(tǒng)將黃瓜的坐標(biāo)進(jìn)行換算,最后向機(jī)械臂控制系統(tǒng)發(fā)出運(yùn)動(dòng)指令,從而使機(jī)械臂搭載末端執(zhí)行器到達(dá)黃瓜所在位置實(shí)施采摘?jiǎng)幼鳌?
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