在當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的大環(huán)境下,農(nóng)業(yè)方面也發(fā)生著翻天覆地的變化,朝著工業(yè)化,自動(dòng)化,精確化的方向發(fā)展,一方面是為了推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步,另一方面是為了解決人口老齡化嚴(yán)重、勞動(dòng)力不足和勞動(dòng)成本升高等問(wèn)題。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,農(nóng)產(chǎn)品的采摘一直都是一個(gè)耗時(shí)耗力的環(huán)節(jié),因此采摘機(jī)器人的研究成為了現(xiàn)實(shí)的需要。本文以我國(guó)產(chǎn)量最高的蘋果作為對(duì)象,研究了自然環(huán)境下成熟蘋果的識(shí)別定位以及機(jī)械臂軌跡規(guī)劃問(wèn)題。自然環(huán)境下的蘋果,成熟蘋果區(qū)域與背景區(qū)域有一定的差別,但受到枝葉遮擋和陰影等的干擾嚴(yán)重,本文研究了圖像中各區(qū)域的灰度直方圖,經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)確定了色差系數(shù),并對(duì)比了顏色特征分割和K-means聚類分割效果,發(fā)現(xiàn)色差系數(shù)為0.8顏色時(shí)分割效果好于K-means聚類分割。因此最終采用顏色特征分割結(jié)合canny邊緣檢測(cè)提取蘋果輪廓。對(duì)于不重疊果實(shí)圖像提取到的輪廓,本文采用最小圓包裹法獲取蘋果的圓心坐標(biāo)及半徑,而對(duì)于重疊果實(shí),需要首先采用基于凹點(diǎn)的重疊分割法將它們分割成單個(gè)的蘋果區(qū)域,再利用最小圓包裹法提取圓心和半徑信息。采用最小圓包裹的方法可以在果實(shí)被部分遮擋的情況下,仍能較為準(zhǔn)確的提取出圓心和半徑信息,降低了圖像分割的要求。搭建了雙目視覺(jué)系統(tǒng),分別進(jìn)行左,右攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn),得到兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)以及畸變系數(shù),并對(duì)雙目攝像機(jī)進(jìn)行立體標(biāo)定,得到描述左,右兩個(gè)相機(jī)的空間平移向量和旋轉(zhuǎn)矩陣,為物體三維定位做好準(zhǔn)備。根據(jù)D-H建模法建立五自由度機(jī)器人數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,根據(jù)五次多項(xiàng)式插值法進(jìn)行機(jī)械臂關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃,并在Matlab Robotics Toolbox中建立機(jī)械臂模型,對(duì)機(jī)械臂末端軌跡進(jìn)行仿真研究,得到速度和加速度曲線圖,驗(yàn)證了軌跡規(guī)劃合理性。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242;TP391.41
【部分圖文】：

也反映了農(nóng)業(yè)發(fā)展的不斷改革與進(jìn)步[1]。隨著科學(xué)的不向的熱點(diǎn)，農(nóng)業(yè)開(kāi)始邁入機(jī)械智能化的新發(fā)展階段。種植和生產(chǎn)過(guò)程中，采摘是重要的一環(huán)。通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)農(nóng)業(yè)的調(diào)查和業(yè)依然由人工來(lái)完成，從采摘工作分析，該工作具有一定的復(fù)雜性慢、過(guò)程危險(xiǎn)、成本較高、工作效率較低。同時(shí)，隨著我國(guó)人口老齡人口的大量流失，使得勞動(dòng)力短缺成為了果蔬收獲作業(yè)的嚴(yán)峻問(wèn)題，使用已是必然趨勢(shì)。世界第一的蘋果生產(chǎn)國(guó)，蘋果又是水果中具有較高競(jìng)爭(zhēng)力的經(jīng)濟(jì)水如圖 1-1 所示，截止到 2017 年，全世界蘋果產(chǎn)量達(dá)到了 7621 萬(wàn)噸，占全球蘋果產(chǎn)量一半以上。蘋果的主要產(chǎn)區(qū)是中國(guó)，歐盟，美國(guó)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，從 2012 年開(kāi)始，世界蘋果的產(chǎn)量處于上升的狀態(tài)。因此的研究已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)的科研熱點(diǎn)，也是解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)果蔬收獲[3]，是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)大力發(fā)展的重要渠道，對(duì)于加快我國(guó)農(nóng)業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)。

狀器人，采用的是振搖式的方法，分為氣動(dòng)和機(jī)械兩遭到破壞，且效率低。一些最早研究工業(yè)機(jī)器人的這一領(lǐng)域取得了巨大的成果，他們將一些先進(jìn)的技機(jī)、人工智能等技術(shù),這使得采摘機(jī)器人更加的多很大的貢獻(xiàn)[8]。 1984 年研究出了一臺(tái)西紅柿采摘機(jī)器人[9]，也是要包括了機(jī)械手、視覺(jué)傳感器、移動(dòng)機(jī)構(gòu)和 7 自由人經(jīng)過(guò)大量相關(guān)研究于 1993 年研發(fā)出了一款效果。并且在 1996 研發(fā)出了一臺(tái)黃瓜采摘機(jī)器人，如圖據(jù)莖葉和黃瓜的紅外反射不相同來(lái)識(shí)別出黃瓜，之在采摘過(guò)程中，因?yàn)辄S瓜的外形原因，受莖葉影響

圖 1-3 日本黃瓜采摘機(jī)器人Fig.1-3 Japanese cucumber picking robot農(nóng)業(yè)環(huán)境工程研究所(IMAG)研制出了一款多功能-4(b)所示。在果實(shí)識(shí)別方面，該機(jī)器人采用攝像機(jī)圍內(nèi)的黃瓜進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,并可以在一定程度上評(píng)定位方面，開(kāi)發(fā)出一種在 0.3m 范圍內(nèi)測(cè)量果實(shí)位指大小的微型攝像機(jī),用于快速和精確定位。為了還裝上一個(gè)局部傳感器。這套視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)行了(18h/d)，相當(dāng)于 12 個(gè)工人的工作量(6h/d)，一臺(tái)究在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)效果較好,但要滿足商用善。
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本文編號(hào)：2873185