番茄智能采摘机构优化设计及试验研究

发布时间：2020-11-16 10:34

　　 番茄是一种常见的果蔬,备受人们青睐,但番茄收获机械化水平较低,主要依靠人工收获。近年来由于计算机和自动控制技术的快速发展,机器人也逐渐引入到农业上,农业也迈入了高度自动化和智能化时代。而农业采摘机器人的推广将有利于降低劳动强度,提高采摘效率,解决劳动力不足的问题。本文旨在研制一种适用性强的番茄智能采摘机构,包括双目视觉系统、采摘执行机构和控制系统3部分。主要工作有:1.研究了国内外多款典型的采摘机器人,总结了采摘机器人未被推广的原因,主要是作业效率低,识别准确率欠佳,控制复杂;并提出相应的解决思路,如设计精准的图像处理和视觉传感技术,优化采摘臂结构提高精准度;并对本采摘机构的采摘对象番茄的生物特性进行了研究。2.开发番茄智能采摘机构双目视觉系统。用以实现成熟番茄的识别和定位,先后通过2R-G-B算法、随机圆环法、基于傅立叶变换的图像匹配可较好地识别、提取成熟番茄轮廓,并进行了台架实验验证。实验结果表明:该算法可有效识别成熟番茄,表现出较强的鲁棒性、稳定性。3.番茄智能采摘机构参数确定。先后确定了采用关节型机械臂作为采摘臂的结构型式,机构的自由度为6个(第一自由度可实现底座旋转,第二、三、四自由度可实现各臂关节升降旋转,第五自由度可实现腕部平面旋转,第六自由度可实现末端执行器张闭)。机构本体包括:腰部、大臂、中臂、小臂,利用优化法确定了各臂关节尺寸。并对末端执行器进行了对比与选型,分别为运动部件配备了驱动电机。4.番茄智能机构采摘臂运动学建模和仿真。先构建采摘臂运动学模型,求出采摘机构的运动学正反解;然后对采摘臂建立三维虚拟样机并导入Adams进行了运动学仿真,得出了机械臂各关节在运动过程中的位移参数、速度和加速度等相关参数的关系;接着对采摘臂的关键杆件进行了模态分析和谐响应分析;从理论上验证了采摘臂的稳定性和可靠性;5.采摘机构控制系统设计。搭建番茄智能采摘机构控制系统软硬件平台,硬件方面选取传感器、采集卡、驱动电机等关键部件,为实现信息获取、番茄识别、障碍感知等提高硬件支持,增强了机构的智能化水平、对外界环境信息的感知能力;软件主要以VC++语言为开发平台编写了主程序,实现了串行通信、信息获取、实时避障、限位保护等功能。在上述研究工作的基础上,构建了番茄智能采摘机构样机并进行了大棚环境下的采摘试验。试验结果表明:番茄正确识别率可达90%,平均无损伤采摘成功率76.3%,番茄的采摘过程平均耗时9.109s。采摘机构在环境复杂的田间大棚里能完成采摘作业,也表明本课题研制的番茄智能采摘机构控制系统具有良好的可靠性和一定的适应性;但离预期目标还有一定差距,仍需通过优化番茄智能采摘机构控制系统和图像处理算法来提高采摘成功率;
【学位单位】：河南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S225.92
【部分图文】：

图 1-1 美国的番茄采摘机器人Fig.1-1 The tomato harvesting robot of USA究开始较早，成果也较为显著[10]。较典型的如 Ko执行机构、视觉系统和控制系统构成，如图 1-2。另器人，根据成熟番茄和背景在颜色上的不同，利用机余自由度，所以作业范围有限，另外机械手过于坚硬种 5 自由度葡萄收获机器人，可在葡萄架下进行从水平、垂直两个方向上靠近目标。Monta 等人研目标的坐标，而且该机配备其他机械手后也能实现摘机器人，包括机械手、机器系统和移动平台，机器。但该机采摘成功率低，失误原因：1.目标草莓被

图 1-1 美国的番茄采摘机器人Fig.1-1 The tomato harvesting robot of USA日本农业机器人的研究开始较早，成果也较为显著[10]。较典型的如 Kondo 团队研制的番茄采摘机器人，由行走机构、执行机构、视觉系统和控制系统构成，如图 1-2。另外 Kawamura 团队设计的 5 自由度番茄采摘机器人，根据成熟番茄和背景在颜色上的不同，利用机器视觉技术识别果实因为该机的机械手没有冗余自由度，所以作业范围有限，另外机械手过于坚硬且未保护装置易损伤番茄。之后冈山大学推出一种 5 自由度葡萄收获机器人，可在葡萄架下进行采摘作业，可实现机械手在葡萄束歪斜的情况下从水平、垂直两个方向上靠近目标。Monta 等人研制的葡萄采摘机器人利用激光测距的方法获取目标的坐标，而且该机配备其他机械手后也能实现葡萄园管理。Hayash等研究的 3 自由度草莓采摘机器人，包括机械手、机器系统和移动平台，机器利用末端夹持器来实现草莓的夹持、切梗过程。但该机采摘成功率低，失误原因：1.目标草莓被遮挡过多；2.视觉识别系统不准确。

图 1-1 美国的番茄采摘机器人Fig.1-1 The tomato harvesting robot of USA日本农业机器人的研究开始较早，成果也较为显著[10]。较典型的如 Kondo 团队研制的番茄采摘机器人，由行走机构、执行机构、视觉系统和控制系统构成，如图 1-2。另外 Kawamura 团队设计的 5 自由度番茄采摘机器人，根据成熟番茄和背景在颜色上的不同，利用机器视觉技术识别果实因为该机的机械手没有冗余自由度，所以作业范围有限，另外机械手过于坚硬且未保护装置易损伤番茄。之后冈山大学推出一种 5 自由度葡萄收获机器人，可在葡萄架下进行采摘作业，可实现机械手在葡萄束歪斜的情况下从水平、垂直两个方向上靠近目标。Monta 等人研制的葡萄采摘机器人利用激光测距的方法获取目标的坐标，而且该机配备其他机械手后也能实现葡萄园管理。Hayash等研究的 3 自由度草莓采摘机器人，包括机械手、机器系统和移动平台，机器利用末端夹持器来实现草莓的夹持、切梗过程。但该机采摘成功率低，失误原因：1.目标草莓被遮挡过多；2.视觉识别系统不准确。
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本文编号：2886062