旋转剪切式青花椒采摘装置设计与试验

针对基于“下桩”采摘方法的青花椒采摘设备存在喂入困难、易堵塞而造成采摘效率低的问题,该研究设计了一种旋转剪切式青花椒采摘装置。首先基于花椒枝物理、力学特性确定旋转剪切式青花椒采摘过程包括花椒枝旋转驱动、花椒枝导向喂入和剪切采摘,剪切采摘功能由往复式切割器实现。并设计双动刀往复式切割器及其传动机构,确定了剪切采摘装置的结构和运动参数。进一步地,运用ANSYS/LS-DYNA构建花椒枝剪切仿真模型,确定最优齿形参数为:刀齿切割角20°,刀齿刃角50°,刀齿厚度2.5 mm,该条件下峰值切割力为3.739 N。最后通过单因素试验确定了花椒枝喂入角度、花椒枝喂入速度、花椒枝旋转速度的取值范围分别为40°~60°、20~40 mm/s、20~40 r/min;并采用BoxBehnken设计法制定三因素二次回归正交组合试验方案,运用Design-Expert 12对试验结果进行方差分析和响应面分析,得到旋转剪切式青花椒采摘装置的最优工作参数为:花椒枝喂入角度55°,花椒枝喂入速度33.21 mm/s,花椒枝旋转速度30 r/min;通过试验验证得出在最优工作参数下,单人单枝喂入时青花椒平均采摘效率为10.95 kg/h,平均采净率为95.57%,平均伤果率为12.87%。研究结果可为青花椒采摘机的研发提供技术参考。

基于机器视觉的水果采摘机器人的设计

针对人工采摘存在的劳动强度大且工作效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的水果采摘机器人的设计方案。该方案主要实现了成熟水果的自动识别和采摘。采用单片机STM32F103ZET6作为主控芯片,视觉部分采用摄像头模块OV7725进行图像的采集和读取,在微控制单元MCU的控制下识别出成熟水果并实现自动采摘。通过试验验证,表明该方案具有一定的可行性。

自走式烟叶采摘机采摘机构的设计与试验

烟叶采摘机一直受到烟叶破损率高问题的掣肘,从而影响烟农的经济效益,如何降低烟叶的破损率是目前烟叶采摘车的发展方向。为此,结合以前的烟叶采摘车,设计一种烟叶采摘机构,旨在降低烟叶的破损率,提高烟农的经济效益。所设计的采摘机构由采摘刀、传送辊、隔叶板及导流板等组成,采摘刀和传送辊均由橡胶材料制成,传送辊由橡胶辊和光轴组成,隔叶板和导流板均由钢板制作而成。通过对采摘刀和传送辊进行力学分析,得到了烟株不被采摘刀蹭倒和烟叶在传送辊不打滑的临界条件,为降低烟叶的破损率提供了理论依据。三因素(采摘刀的转速、采摘车的行驶速度、烟株的株距)正交旋转试验表明:采摘刀的转速为240~260r/min、采摘车的行驶速度为1.38~1.42km/h、株距为570~590mm时,烟叶的破损率符合大纲要求。试验结果表明:影响烟叶破损率因素的主次顺序为采摘刀的转速>采摘车的行驶速度>烟株的株距,在烟株的株距为579mm、采摘刀的转速为246r/min、烟叶采摘车的行驶速度为1.4km/h时,烟叶的破损率为9.36%,达到了预期要求。

基于计算机视觉的采摘机器人作业优化研究

为进一步提高我国采摘机器人智能化作业水平及采摘效率,基于计算机视觉应用技术展开优化研究。以采摘机器人结构组成为设计基点,运用视觉控制核心理念建立采摘机器人视觉识别处理与控制数学模型,实施相适应的采摘路径规划和系统采摘状态输出设计。同时,进行视觉采摘验证试验,结果表明:基于计算机视觉的采摘机器人系统优化正确可行,整机综合采摘效率可达94.61%,系统识别准确率与控制精度分别相对提升了6.12%和5.25%,机器人采摘成功率可提升至95.98%。因此,将计算机视觉处理技术有效应用至采摘机器人设计改进,对于类似农业采摘与收获装备开发研究可提供创新及借鉴思路,推广价值良好。

黄花菜采摘机器人设计与采摘点的视觉定位

针对黄花菜采摘点识别定位求解困难,开发了一款基于双目视觉系统的黄花菜采摘机器人,从确定并联机械手尺寸参数到对黄花菜图像采摘点定位求解进行了研究。提出一种在自然场景下黄花菜视觉识别与采摘点定位方法,对黄花菜图像提取HSI空间分量S并采用迭代最佳阈值分割算法;将黄花菜生长趋势姿态分为两类,计算连通域最小外接矩形,确定不同生长姿态下的感兴趣区域;在区域内运用累计概率霍夫直线检测结合求解对应参考点点线最小距离约束,取线段离矩形框参考点距离最小的端点为采摘点。以晴天顺光、晴天背光和阴天光照条件下进行实验验证,结果表明可以为采摘机器人提供黄花菜采摘点精确坐标信息。

一种可智能升降电动万寿菊采摘机的设计与试验

万寿菊是重要的药食同源中药材,需求广泛,年种植量巨大。然而,由于收获要求高、花朵垂直分布范围大,其采摘目前依然只能手工完成,劳动强度大、效费比低,已严重制约了其产业的发展。为此,设计了一种全新的万寿菊采摘机,其主要由高通过性机架、电动驱动轮、智能升降采摘系统、激光雷达、储花袋和控制系统组成,锂电池组为全机提供动力。其一,该机梳齿式采摘台根据万寿菊生理参数和结构特点设计,以拔摘式方式摘除,其特点是进花率高、且对未达采摘要求的花苞误摘率低。其二,控制系统可据激光雷达数据求得万寿菊平均高度,并据此自主决定摘台位置,从而提高花朵采摘率,降低劳动强度,达到应收尽收。田间试验表明:该采摘机运行流畅,万寿菊平均高度的测量误差在1 cm之内。当梳齿间距为12 mm、梳齿长度为250 mm、前进速度为0.3 m/s时,采摘效果最佳,采摘率不低于91.55%,误摘率不超过8.82%。该成果是智能检测及控制系统在中药材收获领域的一次有益尝试,为精准农业理念更深入的推广应用提供了新借鉴。

基于TSP_RRT算法的柑橘多目标连续采摘路径规划

【目的】柑橘等季节性水果收获约占整个作业量的40%,耗时耗力,研发柑橘采摘机器人已成为提高柑橘生产效率的重要途径。为解决柑橘采摘机械臂在果园非结构化环境下的规划效率低、规划路径长等问题,提出了一种非结构环境下将旅行商问题(TSP)和快速搜索随机树算法(RRT)相结合的柑橘连续采摘最优路径规划方法(TSP_RRT)。【方法】为了在仿真环境中描述真实的柑橘果树,建立了基于几何包络法的柑橘树模型。将柑橘树的树枝树干等障碍物部分采用分段圆柱体包络,无需采摘的柑橘采用包围球包络。采用带先决条件的概率性随机采样策略,通过引入采样阈值与生成的采样随机数进行判断,可以有效降低采样的盲目性。引入目标引力控制节点生长的最短距离,实现扩展树的生长方向总是朝着目标点的方向,引入自适应步长使得扩展树在生长时根据障碍物的密度自动调节步长大小,目标引力和自适应步长策略提高了采摘机器人路径规划的收敛速度和规划效率。为提高柑橘多目标采摘路径的整体最优规划,缩短路径长度。基于遗传算法的旅行商问题,并考虑采摘过程中树枝等障碍物的干扰,引入障碍物因子来获取多目标采摘顺序的最优解。【结果】仿真结果表明,TSP_RRT算法规划所获得的连续采摘路径长度相比于TSP_RRT-connect算法和TSP_RRT*算法的多目标连续采摘路径分别缩短34.52%、10.19%,规划时间分别减少约31%、50%,TSP_RRT算法的路径规划成功率约为98.8%。【结论】与多种机械臂路径规划的RRT算法相比,改进后的TSP_RRT算法可以快速、准确地生成一条机械臂采摘的最优路径,缩短了路径规划的长度,减少了路径规划的时间。该算法可为柑橘采摘机器人在多目标连续采摘中提供参考和技术支持。

丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验

智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。

基于改进Faster R-CNN的苹果采摘视觉定位与检测方法

针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResNet50替换原VGG16网络,消除了网络退化问题,进而提取更加抽象和丰富的语义信息,提升模型对多尺度和小目标的检测能力;其次,引入注意力机制ECA模块,使特征提取网络聚焦特征图像的局部高效信息,减少无效目标的干扰,提升模型检测精度;最后,采用一种枝叶插图数据增强方法改进苹果数据集,解决图像数据不足问题。基于构建的数据集,使用遗传算法优化K-means++聚类生成自适应锚框,提高模型定位准确性。试验结果表明,改进模型对可抓取和不可直接抓取苹果的精度均值分别为96.16%和86.95%,平均精度均值为92.79%,较传统Faster R-CNN提升15.68个百分点;对可抓取和不可直接抓取的苹果定位精度分别为97.14%和88.93%,较传统Faster R-CNN分别提高12.53个百分点和40.49个百分点;内存占用量减少38.20%,每帧平均计算时间缩短40.7%,改进后的模型参数量小且实时性好,能够更好地应用于果实采摘机器人视觉系统。

基于机器视觉的圣女果采摘机械臂的动作研究

针对当前圣女果采摘机器人无法保证带蒂采摘的问题,提出一种通过机器视觉进行圣女果姿态分析进而生成特定的机械臂采摘动作的方法;该方法通过模拟人手采摘流程,能够使得机械臂末端执行器到达采摘位置时与圣女果的果蒂方向保持一致;整体系统包括对成熟圣女果的目标检测、测距算法的实现、圣女果方向识别以及机械臂动作生成;根据轮廓拟合算法的思想进行算法改进,实现针对圣女果的更加精确、稳定的方向识别算法,从而获得机械臂末端执行器与圣女果果蒂方向一致的目标位姿,进而实现相应机械臂采摘动作的生成;多次实验表明,改进后的对于圣女果方向的识别算法相较于传统轮廓拟合算法而言误差角度更小,对于不同姿态圣女果的方向识别更具稳定性,因此更加适用于实际采摘流程中根据圣女果姿态生成机械臂的特定采摘动作。

采摘机器人机械手避障方法研究——基于遗传优化和模糊PID控制器

为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度,使其在移动过程中有效避开障碍物,将基于PID控制器的避障系统引入到了机械手的设计上,并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行了优化,提高了机械手移动的准确性和平稳性。模拟采摘机器人机械手的作业环境,对机械手的避障功能进行了测试,结果表明:机械手可以成功躲避障碍物,且采用遗传和模糊算法优化的机械手具有更高的移动平稳性,对于提高果实采摘效率和质量具有重要的作用。

虚拟现实场景下的精准化采摘机器人作业研究

利用虚拟现实场景仿真技术,对葡萄采摘机器人的精准作业控制过程进行分析,通过构建虚拟现实环境下葡萄采摘机器人作业场景模型,以机器人采摘运动柔顺、无碰撞和不损伤采摘对象为目标,对采摘作业过程的夹紧、托举以及剪切动作进行虚拟仿真。虚拟现实场景下20次采摘动作仿真结果中,有3次采摘发生碰撞、17次采摘成功。这表明,在设计阶段利用虚拟现实场景进行精准化作业仿真和控制算法测试,能够有效缩短采摘机器人研制过程中的调试和优化时间。

名优茶采摘机器人收获试验

研制新一代履带式名优茶采摘机器人并以其为试验对象,在田间进行龙井茶采摘试验,对其检测、定位、末端采摘的精度以及各环节耗时进行试验评估。结果表明,所研制的名优茶采摘机器人检测成功率为88.54%,定位成功率为84.07%,末端采摘成功率为87.22%,整机采摘成功率为61.30%,所采茶叶可满足中端龙井茶要求。单芽采摘时间约1.51 s,1 h可采摘2000多个,基本实现一台机器替代一个工人的采摘效率。

采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式和机器视觉技术

首先,从整体方案、视觉定位系统和运动控制系统完成了对采摘机器人机械臂控制系统的设计;然后,基于图像处理技术设计了目标物体识别与抓取策略;最后,基于RRT算法研究了对采摘机器臂运动轨迹的控制方法,实现了对采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取系统。采摘试验结果表明:系统对苹果的识别和定位准确度比较高,采摘成功率达到了100%,对采摘机器人自主采摘的实现具有一定的现实意义。

复合气动式苹果采摘手设计与试验

针对非结构化复杂果园环境下机器人无损采摘苹果难度大等问题,本文借鉴章鱼捕食猎物方式,设计了一种集吸盘吸附与手指抓握为一体的复合气动式苹果采摘手。根据陕西富士苹果的一般特征参数,完成了采摘手关键零部件设计及其尺寸参数确定。建立模型对吸盘吸附与手指抓握的运动学与动力学进行仿真分析,结果表明该采摘手具有良好的运动柔顺性和吸附与抓握的稳定性;通过搭建采摘手性能测试平台,对采摘过程中的手指接触压力数据进行处理与分析,验证了该采摘手整体系统的可行性与采摘流程的合理性;以六臂苹果采摘机器人为试验平台开展了采摘手果园实地试验,试验结果表明,该采摘手综合采摘成功率为84.7%,综合损伤率为0.88%,可以完成复杂果园环境下机器人采摘苹果工作。

采摘机器人的路径规划系统动态性优化研究

为进一步改善采摘机器人的工作性能,提出以动态调控为主导的理念,针对整机的路径规划系统展开优化研究。以当前果园采摘机器人的通用性结构组成为前提,将云平台数据处理与路径规划核心算法有效融合后搭建动态控制模型,分别针对路径规划系统的硬件配置与软件控制进行合理设计,得到可应用于采摘实践且布局完整的路径规划系统。展开动态性优化下的采摘作业试验,结果表明:优化后采摘机器人路径规划系统的整体路径搜索率与路径平滑性得到明显提升,相对提升度分别为10.93%和9.71%,路径偏离率相对降低了50%左右,很好地优化了机器人的避障能力,满足系统稳定性需求,具有较高的实用价值。

香蕉采摘与吊运作业机器人运动与动力性能分析

由于香蕉果串的结果高度和果形尺寸较大,且采摘过程极易发生损伤,给其采摘带来极高难度,目前仍停留在比较落后的人工采摘方式上,劳动强度大。为此,提出了一种香蕉采摘与吊运作业机器人,可将香蕉果柄的切割、夹持和香蕉果串的吊放作业整体性完成,其机械系统主要由伺服连杆机械臂、夹持与切割末端执行器和液压履带行走动力单元等部分组成。工作时,末端执行器夹持与切割香蕉果柄的直径范围为40~150mm,液压履带车行走的最大行走速度为1.07m/s。通过基于ADAMS的机械系统运动和动力学仿真分析获得了伺服连杆机械臂的作业范围,以香蕉按照宽窄行宜机化种植模式为基础,对接近实际情况的伺服驱动作业流程进行了仿真研究,验证了各伺服电机的驱动能力。

青皮核桃采摘机械臂设计与仿真

针对大多数核桃种植区采摘核桃仍为人工采摘,效率低下、用工多等问题,设计了一种机械臂和末端执行器协作的采摘装置。首先,采用SolidWorks建立虚拟样机,对末端执行器进行受力分析并且利用ANSYS Workbench中的Static Structural模块对末端执行器关键部件进行静力学分析,得到手指最大应力为17.69 MPa,能够完成果实抓取任务。然后,采用D-H法对机械臂建模,使用MATLAB软件的机器人工具箱(Robotics Toolbox)进行建立机械臂数字模型,并对其进行工作区间分析和轨迹规划仿真。结果表明,所选机械臂和末端执行器能够满足设计要求。

侧边扫入式油茶果采摘装置设计与试验

丘陵山区油茶林未经修剪,机械采摘时采摘头不易从正前方进入油茶果枝,为此,设计一种侧边扫入式油茶果采摘装置。介绍侧边扫入式油茶果采摘装置的工作原理,建立侧边扫入采摘头与油茶果枝作用模型,仿真分析不同侧边扫入角度和极限位置情况下油茶果枝受采摘头作用的应力,结果表明,油茶枝条横截面上的正应力与切应力随着侧边扫入角度的增大而增大。以油茶果采摘率和花苞损伤率为指标,以侧边扫入深度、侧边扫入角度和上、下分层胶辊间隙为因素,采用Box-Behnken试验设计方法,进行三因素三水平二次旋转正交组合试验,得到最优参数组合为侧边扫入深度440 mm、胶辊间距15 mm和侧边扫入角度0°。在此工况下进行验证试验,得到油茶果采摘率为92.96%,花苞损伤率为6.36%。

基于混沌控制的采摘机器人防碰撞系统设计

针对采摘机器人在作业过程中遇到障碍物导致路径规划出现混沌现象的问题,基于混沌控制对采摘机器人防碰撞系统进行设计,并采用模糊自适应控制算法和滑模变结构控制算法结构的方式对系统进行控制。为了验证防碰撞系统的有效性,对采摘机器人进行了防碰撞和采摘仿真试验,结果表明:采摘机器人在作业过程中可以避开障碍物,按照规划路线到达预设位置,完成果蔬的采摘。