基于视觉识别的自动收获分拣机器人设计与实验

设计了一种自动化球型模拟果蔬收获机器人,该机器人主要由轮式可移动底盘、STM32主控系统、超声波避障系统、陀螺仪姿态调整系统、视觉识别系统和收获分拣机构等组成。采用C语言编写自动控制模块,Python结合OpenMV编写视觉识别控制模块。样机测试结果显示:该机能完成指定路线运动,规避果园垄等障碍,正确识别应收果实,按分拣条件进行正确分拣,可自主完成果实采摘和收集功能。混合光照条件下果实收获成功率为85.4%,果实分拣成功率为88%,收获总时间为1′30″,通过5条垄,收获并分拣果实18个,验证了本系统的实用性和可靠性。

田间环境下果蔬采摘快速识别与定位方法研究进展

作为实现果蔬采摘作业自动化的关键难题之一,田间环境下的果蔬快速识别与定位受到了广泛的关注。综述了常见的果蔬识别硬件系统和识别算法;总结和分析了果蔬图像预处理、颜色特征选择、图像分割算法设计及图像后处理的研究;综述了常见果蔬识别算法、成簇果蔬识别算法及被遮挡果蔬识别算法的研究;分析和比较了果蔬定位中常用的有源测距法和无源测距法,以及果蔬无源测距中常见的立体匹配算法。分析了田间环境下果蔬识别和定位研究存在的主要问题,并展望了发展趋势。

田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验

针对田间果蔬采摘机器视觉识别与定位的需求,设计嵌入式采摘视觉传感器,内嵌130万像素CMOS图像传感器和开放性MCU,配置亮度处理模块和室外光自适应控制专家库,解决室外光变化影响视觉检测的难题。用主从传感器构造双目视觉系统,配置图像分割和测距算法,进行采摘目标的识别与定位。经试验和测试,在采摘臂长范围内,对成熟西红柿的识别有效率为96%,位置误差±12 mm。