苹果采摘机器人目标识别及轨迹规划

发布时间：2020-11-06 13:16

　　 在当前社会发展的大环境下,农业方面也发生着翻天覆地的变化,朝着工业化,自动化,精确化的方向发展,一方面是为了推动社会进步,另一方面是为了解决人口老龄化严重、劳动力不足和劳动成本升高等问题。在农业生产过程中,农产品的采摘一直都是一个耗时耗力的环节,因此采摘机器人的研究成为了现实的需要。本文以我国产量最高的苹果作为对象,研究了自然环境下成熟苹果的识别定位以及机械臂轨迹规划问题。自然环境下的苹果,成熟苹果区域与背景区域有一定的差别,但受到枝叶遮挡和阴影等的干扰严重,本文研究了图像中各区域的灰度直方图,经过大量实验确定了色差系数,并对比了颜色特征分割和K-means聚类分割效果,发现色差系数为0.8颜色时分割效果好于K-means聚类分割。因此最终采用颜色特征分割结合canny边缘检测提取苹果轮廓。对于不重叠果实图像提取到的轮廓,本文采用最小圆包裹法获取苹果的圆心坐标及半径,而对于重叠果实,需要首先采用基于凹点的重叠分割法将它们分割成单个的苹果区域,再利用最小圆包裹法提取圆心和半径信息。采用最小圆包裹的方法可以在果实被部分遮挡的情况下,仍能较为准确的提取出圆心和半径信息,降低了图像分割的要求。搭建了双目视觉系统,分别进行左,右摄像机标定实验,得到两个摄像机的内外参数以及畸变系数,并对双目摄像机进行立体标定,得到描述左,右两个相机的空间平移向量和旋转矩阵,为物体三维定位做好准备。根据D-H建模法建立五自由度机器人数学模型并进行正逆运动学分析,根据五次多项式插值法进行机械臂关节空间轨迹规划,并在Matlab Robotics Toolbox中建立机械臂模型,对机械臂末端轨迹进行仿真研究,得到速度和加速度曲线图,验证了轨迹规划合理性。
【学位单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242;TP391.41
【部分图文】：

也反映了农业发展的不断改革与进步[1]。随着科学的不向的热点，农业开始迈入机械智能化的新发展阶段。种植和生产过程中，采摘是重要的一环。通过对现实农业的调查和业依然由人工来完成，从采摘工作分析，该工作具有一定的复杂性慢、过程危险、成本较高、工作效率较低。同时，随着我国人口老龄人口的大量流失，使得劳动力短缺成为了果蔬收获作业的严峻问题，使用已是必然趋势。世界第一的苹果生产国，苹果又是水果中具有较高竞争力的经济水如图 1-1 所示，截止到 2017 年，全世界苹果产量达到了 7621 万吨，占全球苹果产量一半以上。苹果的主要产区是中国，欧盟，美国数据统计，从 2012 年开始，世界苹果的产量处于上升的状态。因此的研究已经成为了当今社会的科研热点，也是解决传统农业果蔬收获[3]，是农业经济大力发展的重要渠道，对于加快我国农业实体经济发。

状器人，采用的是振摇式的方法，分为气动和机械两遭到破坏，且效率低。一些最早研究工业机器人的这一领域取得了巨大的成果，他们将一些先进的技机、人工智能等技术,这使得采摘机器人更加的多很大的贡献[8]。 1984 年研究出了一台西红柿采摘机器人[9]，也是要包括了机械手、视觉传感器、移动机构和 7 自由人经过大量相关研究于 1993 年研发出了一款效果。并且在 1996 研发出了一台黄瓜采摘机器人，如图据茎叶和黄瓜的红外反射不相同来识别出黄瓜，之在采摘过程中，因为黄瓜的外形原因，受茎叶影响

图 1-3 日本黄瓜采摘机器人Fig.1-3 Japanese cucumber picking robot农业环境工程研究所(IMAG)研制出了一款多功能-4(b)所示。在果实识别方面，该机器人采用摄像机围内的黄瓜进行检测识别,并可以在一定程度上评定位方面，开发出一种在 0.3m 范围内测量果实位指大小的微型摄像机,用于快速和精确定位。为了还装上一个局部传感器。这套视觉系统已经进行了(18h/d)，相当于 12 个工人的工作量(6h/d)，一台究在实验室中进行试验时效果较好,但要满足商用善。
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本文编号：2873185