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基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法

发布时间:2021-09-17 11:15
  针对国内屠宰生产线猪腹剖切环节劳动强度大、卫生环境差、作业效率低、人工成本高等问题,提出了一种机器人猪腹剖切方法.通过工业激光传感器采集猪胴体表面三维点云,采用深度截断和统计滤波对胴体点云进行预处理,基于欧式距离对预处理后的猪胴体点云进行聚类分割,得到单个猪胴体的点云数据;基于主成分分析(PCA)算法计算猪胴体点云的特征向量及对称平面,并将合适的距离范围内的点集投影到对称平面,再从投影点集中框选剖切范围,并对剖切范围内的点集进行离散化,得到猪腹剖切轨迹点,指导机器人完成剖切.实验结果表明:该猪腹剖切方法在切割质量和切割效率上优于人工切割,基本满足猪肉生产线要求. 

【文章来源】:华中科技大学学报(自然科学版). 2020,48(11)北大核心EICSCD

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法


猪胴体点云采集过程点云欧式聚类分割流程如下:为猪胴体点云

基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法


剖切末端执行器

基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法


猪胴体点云采集结果

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于激光雷达的农田环境点云采集系统设计[J]. 季宇寒,徐弘祯,张漫,李世超,曹如月,李寒.  农业机械学报. 2019(S1)
[2]基于机器视觉定位的家禽屠宰净膛系统设计与试验[J]. 王树才,陶凯,李航.  农业机械学报. 2018(01)
[3]基于改进遗传算法与机器视觉的工业机器人猪腹剖切轨迹规划[J]. 刘毅,丛明,刘冬,朱福康.  机器人. 2017(03)
[4]不同生长阶段长白猪体型特征的主成分分析[J]. 侯建君,施正香,李保明.  中国农业大学学报. 2006(03)



本文编号:3398609

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