基于機器視覺的智能型采棉機器人研究.pdf

1、傳統(tǒng)的人工采棉方式嚴(yán)重制約著采棉效率和采摘成本,機械化采棉的推廣也遲遲見不到成效,針對我國棉花品種多、纖維短、收獲期長的特點,在短時間內(nèi)無法改變棉花農(nóng)藝的情況下,研制智能型采棉機器人已迫在眉睫。它的提出在采棉效率和采摘棉花質(zhì)量之間找到了良好的平衡點,十分適合我國棉花收獲的實際情況。 為此,本文提出并實現(xiàn)了一種基于機器視覺的智能型采棉機器人,并創(chuàng)造性地將真空抽吸方式應(yīng)用于末端執(zhí)行器,在簡化設(shè)計的同時也經(jīng)實驗證實非常實用。論文的研究

2、工作就所提出的智能型采棉機器人方案深入討論了機器人本體設(shè)計、機器人運動學(xué)、自然場景中棉花的分割及識別等內(nèi)容,具有重要的實際價值。 1.機器人本體設(shè)計 首先本文提出了基于機器視覺的智能型采棉機器人本體設(shè)計方案,從功能模塊上,將其劃分為機器視覺模塊、機械手機構(gòu)模塊、底盤動力模塊和主控模塊。并對其中的機械手機構(gòu)和機器視覺系統(tǒng)兩個主要模塊,進行了詳細(xì)的電氣設(shè)計,包含各自的結(jié)構(gòu)設(shè)計、器件選型、控制系統(tǒng)、軟件設(shè)計等內(nèi)容。 2

3、.機械手建模和仿真 機器人的運動學(xué)研究對深入開展軌跡規(guī)劃和避障研究具有很重要的意義,因此本文根據(jù)D-H法則和機械手的尺寸信息,建立了該機械手的運動學(xué)模型,并采用反變換法求解了運動學(xué)逆問題。利用MATLAB的Robotics工具箱,對建立的機械手模型進行了運動學(xué)的仿真驗證。 3.棉花圖像的分割及識別 識別的目的是把成熟的棉花從背景中識別出來,為空間定位作準(zhǔn)備。本文對自然場景下拍攝的圖像,提取感興趣區(qū)域(ROI)的顏

4、色信息,分別在RGB和HSV顏色模型中,利用統(tǒng)計分析對比的方法,得到了棉花的顏色特征。發(fā)現(xiàn)了在HSV模型下,分離棉花的S值進行閾值分割的方法；發(fā)現(xiàn)了利用RGB顏色模型中的B-G色差分量進行分割的方法,并引入模板方式和增大步長的方法,進一步提高了圖像分割的速度,實驗證明這兩種方法都取得了滿意的分割效果。 分割得到的圖像,經(jīng)過形態(tài)學(xué)運算消除噪聲,標(biāo)記區(qū)域,再根據(jù)區(qū)域面積和最小外接矩形長寬比設(shè)定閾值,去除過分遮擋和距離較遠的目標(biāo)。然后