自然环境下的柑橘自动采摘关键技术研究

发布时间：2021-01-25 14:40

　　我国是世界上重要的柑橘种生产国,2018年柑橘总产量达4138.1万吨。采摘是柑橘生产过程中,劳动力需求最大的环节,目前柑橘仍以人工采收为主。随着我国城镇化的过程快速发展,农业用工成本将快速上升,农业劳动力供给将快速下降,因此使用自动化、智能化装备代替农业用工,将能解决劳动力不足问题。适用于自然环境的柑橘采摘机器人是典型的自动化和智能化装备,在水果适时采摘、提升采摘品质、提高水果市场竞争力方面具有重要意义。柑橘采收作业环境是非结构化的自然环境。自然环境中生长的柑橘果实之间,果实与果树的枝条、枝叶之间存在复杂的空间位置关系,使得果实、枝条和枝叶之间任意遮挡存在随机性,同时光照因时间、天气变化而产生的不确定性,也使柑橘果实的其特征随之变化。果实目标的识别和定位技术为采摘机器人提供了目标柑橘的准确位置,是采摘机器人采摘作业有效性的基础保障,因此在自然环境下,如何有效地识别柑橘果实和准确地位其空间位置是提高柑橘自动化采摘系统可用性的关键技术。本文针对自然环境中柑橘果实的识别与定位方法进行了如下研究:（1）针对自然环境下存在的光照变化、亮斑阴影和遮挡问题,本文采用柑橘识别和果实定位分离的设计思路... 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

采摘系统整体结构图a.末端采摘执行器b.机械臂Y轴c.机械臂X轴d.机械臂Z轴e.采摘系统底座

第三章柑橘自动采摘技术分析与总体设计21该系统由直角坐标系机械臂、末端采摘执行器和控制系统构成。直角坐标机械臂通过伺服电机的速度和位置双闭环控制，能够提供X、Y、Z三个自由度方向的精准移动。末端采摘执行器如图3-3所示，通过吸盘机构、梳枝机构、电锯机构和气缸滑轨机构的有序联合动作，可以将对准的柑橘果实固定、梳枝并剪切果梗，实现果实采摘功能。控制系统可对机械臂和末端采摘执行器联合控制，实现对采摘系统的找零校准、指点采摘、快速回零等控制。abcde图3-3末端采摘执行器结构图a.直线气缸；b.滑轨机构；c.电锯机构；d.疏果机构；e.真空吸盘机构要实现柑橘自动采摘系统，则需要一个稳定的感知系统，为采摘系统提供果实采摘信息。同时采摘系统的末端执行器采摘范围有限，感知系统需要根据其可行区域，为其提供能够采摘的柑橘果实信息，以提高自动采摘系统整体执行效率。因此本文针对上述的采摘系统，设计了面向自然环境下柑橘果实感知系统。3.2面向自然环境的柑橘感知方案设计柑橘的种植环境通常是非结构化的自然环境，存在大量的干扰因素。在自然环境下，光照情况会随天气、观测角度的变化而变化，果实的特征也会随之改变，由于枝条、枝叶和果实存在空间结构位置关系，在图像中会出现任意对象间相互遮挡问题，使得果实的特征部分丢失或重叠，在此环境中准确的感知柑橘果实有效的采摘信息，则需要克服环境带来的干扰。一般的感知系统有两种方式，局部感知和全局感知。局部感知则将感知系统置于采摘系统末端，与采摘系统强耦合，通过动态感知引导的方式控制采摘系统机械臂接近目标并完成采摘，此方式在采摘过程中会产生观测角度和位置的实时变化，增大了感知误差的风险。

第三章柑橘自动采摘技术分析与总体设计22全局感知即感知系统与采摘系统独立解耦的布局对目标的全局进行感知，类似于人的眼睛与手臂，眼睛能够对环境大范围感知，锁定要获取的目标，通过大脑控制手臂实现抓龋全局感知的方式感知器可设置在相对采摘系统固定的位置，减少动态观测产生的误差风险，同时能够对采摘系统末端执行器可行域内的所有果实进行感知，排除不可采摘果实，并根据采摘系统机械臂初始位置和果实空间排布对果实采摘顺序进行规划，以达到最高采摘效率。因此本文采用全局感知方式设计感知系统，如图3-4所示：感知系统图3-4感知系统安装位置示意图如上图所示，感知系统安装在采摘系统的机械臂后方平台上。针对自然环境中获取柑橘果实信息时会存在不同维度的干扰问题，本文将感知系统分为识别系统和定位系统两个部分，如此能够分别结合不同的技术优势来设计上述系统，达到最优感知的目的，如图3-5所示：柑橘感知系统识别系统定位系统采摘系统采摘图像信息空间信息协同通讯图3-5感知系统结构图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的柑橘目标识别方法[J]. 毕松,高峰,陈俊文,张潞.  农业机械学报. 2019(05)
[2]自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型[J]. 彭红星,黄博,邵园园,李泽森,张朝武,陈燕,熊俊涛.  农业工程学报. 2018(16)
[3]基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法[J]. 傅隆生,冯亚利,Elkamil Tola,刘智豪,李瑞,崔永杰.  农业工程学报. 2018(02)
[4]世界柑橘产业现状及发展趋势[J]. 齐乐,祁春节.  农业展望. 2016(12)
[5]西红柿采摘机器人视觉系统的研究[J]. 郭凯敏,崔天时,张桢,郭志强,朱铁欣,谢学刚.  农机化研究. 2016(12)
[6]基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计[J]. 张宾,宿敬肖,张微微,邓明华,汪小志.  农机化研究. 2016(07)
[7]农业机器人的发展现状及展望[J]. 王儒敬,孙丙宇.  中国科学院院刊. 2015(06)
[8]基于DSP的柑橘果实自动识别系统[J]. 邹继欣,崔天时,邢伟.  农机化研究. 2015(02)
[9]苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实[J]. 赵德安,沈甜,陈玉,贾伟宽.  农业工程学报. 2015(02)
[10]基于Snake模型与角点检测的双果重叠苹果目标分割方法[J]. 徐越,李盈慧,宋怀波,何东健.  农业工程学报. 2015(01)

硕士论文
[1]自然环境下柑橘采摘机器人的目标识别与定位方法研究[D]. 胡友呈.重庆理工大学 2018
[2]自然环境中基于双目视觉的苹果识别与定位研究[D]. 胡浩波.燕山大学 2017
[3]基于双目视觉的柑橘采摘机器人目标识别及定位技术研究[D]. 李扬.重庆理工大学 2017



本文编号：2999400