【摘要】：由于穴盤苗生長的自由性和多樣性,引起穴盤苗的苗莖粗細(xì)、高度、子葉展開程度、莖生長點(diǎn)等特征的具有不規(guī)則性,這對嫁接機(jī)的自動(dòng)化作業(yè)帶來難度。本文針對蔬菜嫁接機(jī)自動(dòng)化嫁接過程中接穗和砧木的切削點(diǎn)、切削角的自動(dòng)適應(yīng)調(diào)整問題,提出了基于視覺檢測的嫁接苗切削調(diào)節(jié)裝置系統(tǒng)研究,運(yùn)用視覺檢測技術(shù)驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂和切削調(diào)節(jié)裝置完成嫁接苗姿態(tài)調(diào)整。本文研究的主要工作如下:(1)視覺伺服嫁接調(diào)節(jié)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)。結(jié)合嫁接苗切削調(diào)節(jié)裝置功能需求,設(shè)計(jì)了本文所需視覺伺服嫁接調(diào)節(jié)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),主要由視覺部分和控制部分組成。采用1280×960視頻流采集設(shè)備,基于opencv采集視頻流并直接存入內(nèi)存處理堆棧,經(jīng)測試可在3.9364s中采集60幀圖像,采集頻率達(dá)到15.2422幀/秒。同時(shí)分析了控制子系統(tǒng)的主控裝置和視覺檢測反饋通信方式,采用I2C總線通訊,其通信速率可自定義,可滿足Raspberry Pi與Arduino通信需求。(2)嫁接苗視覺檢測方法研究。根據(jù)貼接法功能及嫁接苗切削調(diào)節(jié)系統(tǒng)研究要求,分別提取接穗和砧木所需特征。研究了多線程并行預(yù)處理的在圖像預(yù)處理方式,均衡負(fù)載分配,實(shí)現(xiàn)水平分配方法下處理速率從2.299變化到2.873倍,性能提高56.50%~65.19%,垂直分配方法下速率從2.278變化到2.857倍,性能提高56.10%~65.00%。重點(diǎn)研究了嫁接苗水平旋轉(zhuǎn)調(diào)整角度、嫁接苗上苗抓取位置、砧木切削點(diǎn)、砧木切削調(diào)整角度及接穗切削點(diǎn)與切削角檢測提取算法,有效提取了接穗和砧木的切削點(diǎn)和調(diào)整角。(3)基于單目視覺的終端位置與姿態(tài)檢測方法研究。首先依據(jù)單目視覺三維測量和姿態(tài)檢測原理設(shè)計(jì)了2×2組彩色同心圓人工地標(biāo),并提出一種迭代查詢策略的姿態(tài)檢測方法,實(shí)現(xiàn)地標(biāo)平面與終端姿態(tài)的檢測,對已知同心圓的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該姿態(tài)識別方法與實(shí)際測量誤差較角度誤差在0.0469°~0.0773°,在測量距離50~1953溎，

本文編號：2424713