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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张铁中 林宝龙 高锐
在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取 ,是采摘机器人视觉系统的关键技术 ,而目标提取的实质是图像分割。大部分水 (蔬 )果处于采摘期时 ,表面颜色与背景颜色存在较大差异 ,而同一品种果实表面颜色相近 ,体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性 ,提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表 ,再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较 ,本方法基于彩色的信息处理 ,可将背景除去得更干净 ;对背景不做分割处理、无复杂运算 ,有利于机...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李昕 李立君 易春峰
根据环境保护的需要,针对油茶林花瓣及果实的形状特征改进了采摘机器人视觉系统。首先通过灰度阈值法进行图像分割,再提取其形态参数,用支持向量机算法将参数分类,得到目标样本作为免疫算法的抗体,并进一步改进了人工免疫算法,提高了识别精度。最后根据最终图像中花数量多少来控制采摘,达到了目标保护的目的。
关键词：
机器视觉 支持向量机 人工免疫
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吴双双 杨根健 刘梦晨 王一群 陈雯柏
以农业采摘为背景，针对当前番茄属果实采摘机器人采摘效率低、难以分级分期采收问题，设计开发了一个面向番茄属果实采摘机器人视觉算法及实验的多学科综合与创新实践教学方案。基于改进YOLOv5算法和MobileNetV3算法设计了级联的多任务视觉检测方案，实现了番茄属果实的自动识别、成熟度检测和果实位置信息判定，为番茄属果实的智能化采摘提供视觉支持，并通过机器人平台的番茄属果实采摘实验验证了所提视觉方案的有效性。该实验教学有助于深化学生对理论知识的理解和应用能力，提升学生的独立思考与创新能力。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
高自成 李立君 王朋辉 祝强 罗玉坤
油茶是一种重要的油料树种。随着我国油茶种植面积的增长，油茶果机械化与自动化采收成为人们关注的热点问题。本文论述了油茶果采摘机器人采摘头的结构设计，并利用Ｉｎｖｅｎｔｏｒ软件对采摘头进行了力学仿真和关键零件有限元分析试验。试验结果表明，最大应力值随振幅和频率增大而增大；振动频率对采摘头关键零件最大应力值影响较大，短连杆和曲柄最大应力值最高，但仍小于材料的屈服强度，结合采摘头现场工作试验，验证了油茶果采摘机器人采摘头的可行性和安全性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高云茜 邓三鹏
为实现草莓采摘机器人在温室中对草莓的快速、精确检测，该文提出一种yolov5-en算法。在原有yolov5基础上，首先对原始主干网络卷积操作并加入CBAM模块；其次，引入BiFPN模块进行多尺度特征融合；然后，使用直方图均化算法和Mosaic数据增强进行目标检测数据预处理；最后，优化K-means算法对训练数据集聚类分析，同时使用Focal loss损失函数构建yolov5-en目标检测网络。通过对比试验得出：与yolov5、Faster-RCNN ResNet101和Faster-RCNN VGG16模型相比，yolov5-en的mAP分别提升了3.41%、17.85%和14.40%，可达94.36%。通过采摘机器人模拟环境检测验证了该模型的可行性，且达到了应用水平，可为采摘机器人实时小目标检测提供支撑。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗晶 陈金海 彭志轩 李杰 伍万能 周广兵
针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题，设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位，并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构，利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题，利用Pytorch框架下的深度学习模型，对工件图像进行处理，并利用YOLOV3算法对工件进行识别；基于机器人操作系统（ROS）实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划；完成了系统总体与软硬件设计，并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点，软硬件完全开源，便于日常实验和教学，提升了学生的动手能力和创新能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
颜兵兵 牛昊维 刘启生 郭士清
文章以果实采摘为研究背景,基于ROS机器人仿真平台提出了一个橘类果实采摘机器人系统设计实验教学方案。使用SolidWorks软件建立6自由度机械臂三维实体模型,借助插件生成URDF文件,并在ROS环境中通过MoveIt!配置了机械臂运动学参数,使用Rviz实现了机械臂运动仿真可视化。基于果实颜色特征和霍夫变换原理,提取果实轮廓以获取果实圆心坐标,采用Realsense D415深度相机获取果实深度信息,从而获得相机坐标系下果实的位置。采用串口通信方式及舵机数据传输协议,构建了机械臂运动控制的信息交互通道;基于ROS节点与话题机制,构建了机械臂运动规划架构;基于采样算法进行IK求解,实现了果实采摘机器人运动规划仿真与控制的同步。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张铁中 陈利兵 宋健
成熟草莓果实重心和采摘点的确定是草莓采摘机器人采摘收获作业中的关键问题。采用LRCD (lumi nanceandredcolordifference)方法分割草莓图像。在RGB色彩模型中 ,求得图像中每个像素的色差 ,在灰度图像中显示以色差值为灰度值的色差图像 ,取合适的阈值对该图像二值化 ,得到分割后的草莓图像 ;提取分割后草莓图像的几何特征 ,从而确定草莓的重心位置和采摘点。采用本文所述的机器人视觉系统 (CCD成像像素 75 3× 5 82 ,像素中心距 10 μm× 10 μm)的试验结果表明 ,其采摘点位置误差
关键词：
草莓收获 机器人 LRCD变换 色差
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张铁中 魏剑涛
研究设计了蔬菜嫁接机器人的视觉系统。利用目标与背景颜色不同的特点实现了图像分割，并用图像形态学方法寻找到嫁接苗（瓠瓜）生长点的位置，获得了满意的结果。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张铁中 魏剑涛
在图像分割和边缘检测的基础上，根据云南黑籽南瓜苗的几何形状特性，给出了用解析几何法寻找生长点位置的方法，这种方法计算速度快、鲁棒性好。认为可以用偏心率作为区分是瓠瓜苗还是南瓜苗的特征值，实验结果表明区分成功率可达到90％。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李寿杰 宋华军 兴雷 李郑 刘东凯
设计了一种基于机器视觉和步进电机快速控制系统的气冰球机器人实验教学系统。该系统利用高速摄像头对气冰球的运动图像进行采集和透视变换,对变换后的图像使用HSV颜色阈值分割,利用去噪点、Hough变换轮廓检测等算法得到气冰球的中心坐标。为了控制机械臂对气冰球的撞击,并减少系统响应时间、提高反应速度,使用轨迹预测和碰撞分析算法对气冰球的运动轨迹进行了建模。还针对步进电机丢步问题,提出了位置矫正算法。最后,对气冰球机器人的反应速度和轨迹预测精度进行了分析。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张铁中 周天娟
草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节 ,解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割。采用三层BP神经网络 ,通过分析选取 3× 3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征 ;选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响 ;采用单通道以缩短图像处理时间。选取 2 0幅图像作为训练样本 ,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号 ,采用BP算法对神经网络的权值进行训练。经过 10 0次循环后 (误差为 0 0 0 1) ,获得了有效的网络权值。试验结果表明 ,利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离 ,经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算...
关键词：
BP神经网络 草莓 图像分割 特征
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李培艺 汪小旵 王延鑫 武尧 李泽晟
[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题，本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]首先，通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息，并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。其次，提出一种多维点云优化算法，该算法能够依据金丝皇菊植株特性自适应获取不同坐标轴的有效点云特征，得到左右两侧垄沟线；并采用最小二乘法对其进行拟合，得到最终的导航基准线。采用改进纯跟踪控制算法对导航基准线进行跟踪，从而完成导航全过程。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真实验，改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明，基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差减小了67.13%，离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效地提高导航精准度，改善系统抗干扰性，导航效果较好，从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张志勇 何东健 张建锋 黄铝文 姬红卫
为解决苹果采摘机器人机械手臂控制的稳定性问题,基于拉格朗日力学原理建立了机器人手臂数学模型,设计了机器人手臂控制器。根据控制需要将机器人手臂的控制区域化分为伸展区域和采摘区域:伸展区采用基于正弦和斜坡函数的控制策略向机器人手臂系统输入能量,以保证机械人手平滑地到达采摘区;采摘区采用线性模型分析机器人手臂在该区附近运动规律,判断系统的可控性,设计出线性模型的二次最优控制策略(LQR)。仿真结果表明:该控制器使得苹果采摘机器人手臂到达采摘区后的稳定时间≤2 s,满足控制器设计的精度要求,可完成自然光照下对成熟苹果的采摘。
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