家禽屠宰净膛智能机械手触觉系统的研究

发布时间：2017-10-07 18:03

  本文关键词：家禽屠宰净膛智能机械手触觉系统的研究

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【摘要】：随着我国的家禽养殖逐步向规模化养殖模式发展,家禽养殖的生产总量大幅提高,相应家禽屠宰加工企业也得到快速发展,近年来家禽屠宰加工企业数量和规模不断壮大,但国内家禽屠宰加工自动化技术水平有待提高。自动净膛技术是家禽屠宰加工自动化技术的重要组成,夹取式、挖取式和扒取式自动取内脏机械手是如今国内市场上主要的自动取内脏设备的作业方式,但缺点是不能根据机械手掏膛过程中对内脏的压力来调整机械手运动,容易导致内脏残留和胴体污染现象,并且当家禽个体体型存在差异时,掏膛效果易受影响,加工出的禽肉的品质不是很理想。本课题针对国内净膛设备的研究水平和现状,设计了一款家禽屠宰净膛智能机械手触觉系统。由于机械手前端为刚性结构,掏取内脏时为了避免传感器对内脏造成损伤,特别选用柔性薄膜压力传感器。该系统在机械手取内脏过程中,通过机械手爪机前端的柔性薄膜压力传感器检测机械手爪机对内脏的压力,将该压力转换为薄膜压力传感器电阻的变化。机械手为六舵机控制的机械手臂,采用PWM脉冲信号控制。以STM32单片机搭建压力采集系统,将传感器的电阻变化转换为电压信号输送到单片机,STM32自带的A/D转换器转换电压信号为离散数字信号,送入上位机。通过USB接口连接单片机和与电脑进行串口通讯。系统采用信号处理和自动化控制功能突出的LabVIEW软件作为上位机软件,对单片机输送的信号进行处理,人机界面能够以波形曲线显示薄膜压力传感器采集的信号,并保存压力数据。人机界面能够人工设定机械手爪机对家禽内脏最大压力值,而该压力值由家禽内脏的生物力学试验获得。家禽内脏生物力学实验部分包括鸡肝脏的压缩试验、剪切试验;鸡脾脏和胆的压缩试验。通过试验获得家禽内脏生物力学特性,进一步分析家禽内脏在掏膛过程中能够承受的最大压力值所在区间。Lab VIEW软件将接收到压力数据与人工设定的压力值进行比较,判断大小,通过串口通讯向单片机发送控制命令。单片机根据指令,产生相应的PWM信号控制机械手舵机的运动,机械手六个舵机互相配合,完成机械手爪机前进、后退、张开、合拢、旋转等动作,实现掏膛动作。
【关键词】：家禽 屠宰净膛 机械手 触觉系统 薄膜压力传感器
【学位授予单位】：华中农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241;TS251.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 家禽屠宰净膛技术研究现状和发展历程9-13
• 1.1.1 国内家禽屠宰企业的现状9
• 1.1.2 国外掏膛技术的发展9-11
• 1.1.3 国内掏膛技术的发展11-12
• 1.1.4 机械手在工业上的应用现状12-13
• 1.2 国内家禽屠宰净膛技术研究背景及意义13-15
• 1.3 取内脏原理的研究15
• 1.4 课题研究内容与技术路线15-17
• 1.4.1 课题研究内容15-16
• 1.4.2 技术路线16-17
• 1.5 本章小结17-18
• 2 家禽内脏生物力学试验18-27
• 2.1 试验意义18
• 2.2 材料与方法18-20
• 2.2.1 试验材料18-19
• 2.2.2 试验仪器19
• 2.2.3 试验方法19-20
• 2.3 试验结果与分析20-26
• 2.3.1 不同等级鸡肝的压缩特性试验20-23
• 2.3.2 新鲜肝脏与解冻肝脏剪切特性试验23-24
• 2.3.3 脾和胆的压缩试验24-25
• 2.3.4 同等级肝脏不同压缩距离下的压缩特性25-26
• 2.4 小结26-27
• 3 触觉系统的硬件设计27-36
• 3.1 系统总体结构27
• 3.2 机械手27-29
• 3.2.1 机械手臂的选择27-28
• 3.2.2 机械手爪机28-29
• 3.3 舵机29-30
• 3.3.1 技术参数29
• 3.3.2 舵机的控制模式29-30
• 3.4 薄膜压力传感器30-31
• 3.4.1 压阻式薄膜压力传感器原理与应用30-31
• 3.5 数据采集模块31-32
• 3.6 输出控制模块的设计32-35
• 3.6.1 STM32微控制器32-33
• 3.6.2 光电耦合器33-34
• 3.6.3 输出控制34-35
• 3.7 本章小结35-36
• 4 触觉系统的软件设计36-43
• 4.1 软件简介36-37
• 4.2 触觉系统软件前面板的设计37-39
• 4.3 触觉系统软件后面板设计39-42
• 4.4 舵机的控制程序42
• 4.5 本章小结42-43
• 5 家禽屠宰净膛智能机械手触觉系统测试43-48
• 5.1 试验材料与实验方法43-45
• 5.1.1 试验材料43-44
• 5.1.2 试验方法44-45
• 5.2 实验结果45-47
• 5.3 小结47-48
• 6 总结与展望48-50
• 6.1 总结48-49
• 6.2 展望49-50
• 参考文献50-56
• 附录56-60
• 研究生期间所获科研成果56-57
• PWM 信号的部分程序57-60
• 致谢60

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9 裴，

本文编号：989273