采摘机器人视觉及控制系统的设计与研究

发布时间：2021-03-05 09:15

　　近些年来随着国人收入水平的增高以及饮食理念的改变,果品消耗量剧增,在市场需求的刺激下国内水果种植规模日渐增大。然而到目前为止,我国水果生产依然以手工化为主,大量的手工采摘工作不仅耗费金钱和劳动力,而且也难以保证果实采摘后品相与质量。进行水果的自动化生产,减少人工生产环节,对水果行业的继续发展具有重要的社会意义,同时也逐渐发展为农业机械化领域的热门研究方向。本文在分析现有采摘机器人资料和研究机器视觉理论与控制理论的基础上,综合考虑实验室的设备条件,对采摘机器人的整体设计进行了介绍,把试验样机分双目视觉平台与模拟采摘平台两部分进行搭建。在功能实现的研究中完成了基于颜色特征的目标识别、基于质心的立体匹配以及基于优化的神经网络的空间定位。最终进行模拟采摘实验并对结果进行了分析。第一部分中进行了机器视觉理论的研究,完成视觉系统成像模型的搭建。第二部分提出采用颜色特征实现目标分割,通过研究不同颜色分量的灰度变化,在2R-G-B分量下实现了图像分割,进而完成目标果实的识别。第三部分研究了立体匹配理论,提出基于质心的匹配方法,实现了左右目图像的匹配。第四部分研究了BP神经网络算法,提出使用改进的BP神... 

【文章来源】：华北水利水电大学河南省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

番茄采摘机器人Fig1-1Tomatopickingrobot

2 采摘机器人整体结构的设计2 采摘机器人整体结构的设计器人的相关文献分析与产品调研，采摘机器人一般果实存储设备、动力系统、视觉采集系统、工控机，本文所设计的采摘机器人偏向于室内实验性质，摘控制系统的研究与实现，对于运动平台以及具体计理念，本文所设计的机器人主要包括视觉平台、工作，便于现有条件下进行相关研究、实验。实

图 2-2 机器视觉系统基本结构Fig 2-2 Basic structure of machine vision system目视觉系统，双目相机的两个 CCD 镜头的理论参数，如图 2-3 所示。硬件方面包括双目相机、支撑装置计算机等，光源为自然光源。计算机视觉传感器信息图像存储图像处理

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于BP神经网络的摄像机标定方法研究[J]. 华希俊,李永超,王木菊,夏乐春,符永宏.  机械设计与制造. 2010(11)
[4]基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法[J]. 薛菲,张荣国,张建国,陈大川.  计算机与数字工程. 2010(10)
[5]基于自适应神经网络的双摄像机标定[J]. 崔岸,袁智,王龙山.  计算机工程与应用. 2009(21)
[6]利用双目视差理论的摄像机参数标定方法[J]. 郭艾侠,邹湘军,卢俊,邹海鑫,孙权.  计算机工程与应用. 2009(13)
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硕士论文
[1]基于DM642的立体视觉测量系统研究与实现[D]. 任龙.西安电子科技大学 2013
[2]基于双目立体视觉的三维定位技术研究[D]. 刘晶晶.华中科技大学 2007
[3]基于机器视觉的番茄收获机器人目标定位技术研究[D]. 仲琴.江苏大学 2005
[4]草莓收获机器人采摘系统研究[D]. 陈利兵.中国农业大学 2005



本文编号：3064955