基于三維視覺的西紅柿采摘機器人技術研究.pdf

1、西紅柿的采摘是勞動密集型作業(yè)。對于家庭種植的、少量的采摘作業(yè)，人工還可以應付；但對規(guī)模化、工廠化種植的采摘如果還是由人工進行的話，就很難適應市場發(fā)展的需要。而且，隨著人口的老齡化和農業(yè)勞動力的減少，農業(yè)生產成本也相應提高，手工采摘會大大降低產品的市場競爭力。因此，其采摘的自動化是一個亟待解決的問題。但由于采摘對象的復雜性和工作環(huán)境的非結構化，目前國內的采摘自動化程度仍然很低。本文針對這一問題，對西紅柿自動化采摘中的關鍵技術進行了研究，并

2、取得了如下成果： 1.基于嵌入式技術搭建了機器人視覺系統(tǒng)的硬件平臺和軟件平臺，并在此平臺上開發(fā)了機器人的雙目視覺系統(tǒng)，有效解決了采摘機器人智能水平與成本水平相互制約的問題。 2.針對機器人雙目視覺系統(tǒng)需要經常變換位置，攝像機參數也會隨之改變的特點，采用了一種介于傳統(tǒng)標定與自標定方法中間的單攝像機標定方法。此方法不需要昂貴精密的實驗設備，操作簡便，標定算法能多次穩(wěn)定的使用且保證足夠的精度。在此基礎上，提出一個新的約束等式，

3、用以描述兩臺攝像機之間的位置關系。 3.針對直接對自然環(huán)境下采集的RGB模式的彩色圖像進行分割比較復雜，而對單通道圖像進行分割可以縮短處理時間、提高效率這一特點，提出了基于色彩分通道的果實目標提取方法。利用該方法對西紅柿圖像在L*a*b*顏色空間下進行了試驗，結果表明：此方法簡單快速，得到的果實目標較清晰準確，可滿足圖像后續(xù)處理的需要；該方法稍加修改便可以推廣至紅色辣椒、櫻桃等紅色農作物果實的提取，從而提高了機器人的使用率，降低

4、了單位生產成本。 4.結合西紅柿圖像的實際情況，提出了基于重心并輔以極線約束、唯一性約束和視差梯度約束的圖像匹配方法。采用該方法對20組西紅柿圖像進行了試驗，結果表明：果實無遮擋或遮擋情況不嚴重時匹配誤差基本可控制在6個像素之內。在圖像匹配的基礎上，對西紅柿的特征點進行了深度恢復，獲取了攝像機坐標系下特征點的三維坐標，并根據采摘需要實現了攝像機坐標系與機器人坐標系之間的轉換。 5.根據西紅柿的生物學特性和栽培方式，遵循機

5、械手選型原則，設計了5DOF關節(jié)式機器人，并針對作業(yè)任務的特點設計了新穎、實用的手部機構；對機器人的運動學、速度進行了分析，實現了運動學方程的正、反解，求解了速度雅可比矩陣；在關節(jié)空間對機器人的運動軌跡進行了規(guī)劃，給出了運動軌跡的實時生產方法；基于嵌入式技術搭建了機器人運動控制的硬件平臺和軟件平臺，并在此平臺上實現了機器人的位置控制。 6.實驗室環(huán)境下，對機器人系統(tǒng)進行了整機性能測試，結果表明：機器人視覺系統(tǒng)的定位精度經過BP神