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。

基于碰撞特性的鲜食玉米摘穗装置对比试验

【目的】探究缓冲弹簧和柔性触穗表面两种摘穗机构在摘取果穗中的低损作用及机制。【方法】以传统玉米收获用板式摘穗机构和具有缓冲弹簧加柔性触穗表面的柔性摘穗机构为2种摘穗结构,以刚性触穗表面、柔性橡胶触穗表面、柔性发泡材料触穗表面为3种触穗表面,得出6种摘穗机构,进行鲜食玉米果穗碰撞试验,采集和分析碰撞时间、碰撞加速度峰值,计算碰撞冲量,统计籽粒破碎率。【结果】柔性摘穗机构能够有效降低鲜食玉米果穗受到的碰撞时间,从而降低鲜食玉米果穗的籽粒破碎率。缓冲弹簧可缩短鲜食玉米果穗的碰撞时间,当柔性摘穗机构表面为柔性橡胶和柔性发泡材料时,碰撞时间分别比板式摘穗机构降低了66.2%、70.1%和70.1%。碰撞冲量分别降低了67.6%、77.9%和79.7%。籽粒破碎率降低了71.2%、51.3%和83.6%。对于柔性摘穗机构,鲜食玉米果穗与柔性橡胶、柔性发泡材料触穗表面的碰撞时间比刚性触穗表面分别延长了58.7%和63.2%。碰撞加速度峰值分别降低了62.5%和68.7%。碰撞冲量分别降低了42.4%和54.5%。籽粒破碎率分别降低了47.4%和68.4%。【结论】通过降低收获过程中鲜食玉米果穗受到的碰撞时间和碰撞加速度,从而有效降低了鲜食玉米果穗的籽粒破碎率,为鲜食玉米低损收获机的研制提供理论依据和设计参考。

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。

番茄钵苗移栽探出式取钵机构设计与试验

为了降低番茄钵苗移栽过程取钵机构对秧苗钵土根系的损伤,同时避免机械式钵苗移栽机构设计特殊取苗轨迹与姿态的优化难题,提出了一种可与系列移栽机构配合使用的番茄钵苗探出式取钵机构,实现取苗各关键位置机构秧针以固定角度完成探出入钵、移动送苗及收回推秧工序。根据钵苗移栽取钵过程分析与设计要求,建立了探出式取钵机构力学分析模型,并获得影响秧针扎入钵土时驱动杆受最小驱动力的因素。基于Matlab App Designer平台开发了取钵机构计算机辅助分析设计软件,获得满足番茄钵苗移栽要求的取钵机构设计参数集。采用三因素五水平二次回归正交旋转中心组合试验方法,以驱动杆斜杆夹角、钵体含水率、入钵深度为试验因素,以钵体完整率和取苗成功率为评价指标,试制样机并搭建台架实施参数组合优化及验证试验,结果表明:探出式取钵机构可有效地配合取苗机构完成各项性能工作要求,在参数组合为驱动斜杆间夹角112°、钵体含水率57.5%、入钵深度28.4 mm时作业效果最佳,钵体完整率为96.44%,取苗成功率为97.06%,满足钵苗移栽作业性能。

机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

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。

ANSYS和ADAMS在菌落挑取机器人结构设计中的运用

针对现有菌落挑取机器人挑取速度低、集成自动化程度低、挑针重复利用率低等问题,设计出一种多针同时操作的转盘式挑取机器人。首先,为保证主要受力部件(气缸安装版与转盘)的应力、应变在误差范围内,运用有限元分析软件ANSYS Workbench分别对其校核了Z轴定位精度和平面定位精度,由静力学分析结果确定其强度可靠且精度满足设计要求,准确挑取;其次,为保证菌落挑取过程平稳,利用仿真软件ADAMS对菌落分度挑选机构(弧面分度凸轮)进行动力学分析,研究分度挑选机构的动态特性及其运动规律,发现各运动参数的仿真结果与理论相吻合,保证新型机器人在挑取过程中可以避免冲击和振动的发生。该结果表明:挑取机构的强度、刚度及运动的平稳性均满足要求,有效验证了设计的合理性。

分体刀具式名优茶采摘末端执行器设计与试验优化

针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为:刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0 mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。

基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明:YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.4985 mm,11.285 mm,19.11 mm),满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位,有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。

基于极端梯度提升算法的地震同相轴自动识别

在常规地震同相轴识别方法基础上,通过引入极端梯度提升算法(XGBoost)智能化策略,并结合地震数据相邻道相似性特征,发展一种基于极端梯度提升算法的地震同相轴自动识别技术方法。在编程实现方法的基础上,通过简单层状模型和复杂Marmousi模型模拟的记录进行测试,验证方法的正确性。对含噪音数据和实际资料中的同相轴进行识别测试,同时进行单道对比定量分析以及不同信噪比情况下算法预测结果精度对比。结果表明:新方法对含噪数据和实际资料均具有较好的适应性;在低信噪比(-6.98 dB)情况下,同相轴的查准率仍可超过90%。

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。

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。

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。

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。

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。

基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究

介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移动到目标点,轨迹比较圆滑,且能以最优的圆弧路径避开障碍物,优化效果明显,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该算法的稳定性和可靠性。

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。

基于计算机视觉的采摘机械臂控制系统设计

为了提高机械臂采摘的效率及增强安全自主性,提出了一种基于改进卷积神经网络和迁移学习的计算机图像识别模型。首先,建立了由可采摘与不可采摘图像组成的样本数据集,将每幅图像的像素设置为256×256;然后,构建基于改进卷积神经网络和迁移学习的计算机图像识别模型,并将自动编码机网络结构与卷积神经网络运算方法相结合,利用自动编码机网络结构具有编码和解码的环节,通过卷积神经网络运算方式构建出一种改进的卷积神经网络;通过卷积层挖掘图片信息中具有采摘信息的特征,同时消除随机环境对图片的干扰,解码部分能够对特征图像进行上采样并判断是否应该进行采摘与采摘姿势;最后,将构建网络模型与迁移学习相结合进行实验,分析迁移学习方法、数据集样本大小、网络参数对实验结果的影响。结果表明:采摘机械臂识别模型整体识别率更高,能够构建出效率更高、鲁棒性更强的采摘控制系统。

学生通学出行的家长接送方式的选择

研究家长接送方式选择的影响因素,对于早晚高峰交通出行政策的制定具有重要意义.考虑家长、学生的个人属性与家庭属性,以及后续行程目的、生理成本与延误时间等出行属性因素,基于多项logit(multinomial logit,MNL)模型分析对于家长接送学生交通方式选择的影响因素,并通过中国海宁市居民出行数据进行验证.研究结果表明,家长年龄越大,选择步行接送的可能性越大;学生性别对于家长接送方式的选择没有显著影响;家长性别和学生年龄对接送方式具有显著影响,其中,女性接送者更偏向于选择非机动车接送,学生年龄越小,家长更偏向于选择非机动车接送;后续行程目的为上班的家长更偏向于选择机动车接送;小汽车接送者的接送时间相对较长,但该接送方式承担的生理成本和延误时间相对较少;电动车接送者承担的生理成本和时间成本都较低.依据研究结果,从家庭、学校和交通管制等维度对学生通学出行提出相关改善建议,能够为相关部门从学生通学的角度制定交通规划管理政策、方案提供指导.