基于机器视觉的育苗穴盘定位与检测系统

针对嫁接苗自动移栽机器人,提出了一种基于器视觉的育苗穴盘定位与检测系统。该系统不仅能够确定育苗穴盘在传送带上的位置,而且能够获得各穴孔内的基质深度和三维形状信息。其方法是利用彩色图像与深度图像的注册,从彩色图像中检测穴盘轮廓,结合穴盘规格,实现深度图像中穴盘各穴孔的分割;利用分割后的深度图像对每个穴孔生成三维点云,结合最近邻算法与主成分分析算法计算各点的法向量,基于该法向量实现穴孔侧壁与穴底基质的分割,进而获得基质的深度。试验表明,该系统能够有效定位穴盘并检测基质深度,平均定位误差为3.5 mm,深度检测误差为4.9 mm,满足嫁接苗自动移栽机器人的控制要求。

基于双目立体视觉的机械手移栽穴盘定位方法

为了解决自动化机械手移栽过程中穴盘放置偏斜和底部局部"凸起"而引起的移栽效果不理想的问题,为机械手提供穴盘精准坐标,对穴盘准确定位方法进行研究。首先,根据机械手移栽特点提出穴盘定位总体方法及图像获取手段。其次,利用单目相机获取的图像采用像素标记法和Radon变换法计算穴盘中心坐标和角度,完成穴盘平面定位。再次,对双目相机获取的图像采用SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配的算法获得匹配点对坐标,并提出区域整合匹配点的方法。最后,利用整合的区域双目匹配点坐标配合相机标定结果重建匹配点的三维世界坐标,并且与穴盘平面定位结果相结合完成穴盘空间位置重构。试验结果表明,提出的穴盘定位方法能够真实地恢复穴盘空间姿态,中心像素横纵坐标相对误差分别在(-7,+7)和(-6,+7)像素内,角度检测值与实测值相对误差值在(-0.51°,+0.53°)内,利用SIFT特征匹配算法匹配双目图像,在2×4区域内对8对整合匹配点进行三维世界坐标重建,其中7个坐标的三个维度与测量值相对误差在2 mm内,1个坐标与测量值相对误差为4.6 mm内。该方法所应用的算法成熟,可以满足机械手移栽实际应用处理要求。

斜切针接式穴盘蔬菜嫁接机关键机构的设计与试验

为提高茄科植物嫁接育苗效率,根据"针接式嫁接法"的嫁接作业要求,设计可直接在穴盘内对幼苗进行嫁接操作的针接式自动嫁接机.设计穴盘定位机构,完成在嫁接作业位置对穴盘的控制;针对砧木的柔嫩性,设计砧木扶直装置和带有导向槽的砧木夹持装置协同完成对砧木形态的控制,实现对穴盘内单行6株苗同时夹持定位;针对接穗处理,设计旋转切削机构对接穗进行切削,提高切削速度,增加切削平滑度;同时,对样机的作业性能进行试验.结果表明,砧木夹持成功率为97.4%,接穗切削成功率为94.4%.嫁接机工作性能稳定可靠,可以适应茄科作物工厂化育苗需求.