一种基于机器视觉的嫁接夹整理装置的研制

作     者：赵晖 

作者单位：浙江理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：喻擎苍;蒋勤

授予年度：2019年

学科分类：0828[工学-农业工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：机器视觉 嫁接夹 识别 整理 机械臂 

摘      要：针对现有的自动化嫁接机整理供夹操作的自动化程度不高的现状。本文基于计算机视觉技术和机械臂研究了一种嫁接夹整理装置,为嫁接机的小型化和自动化提供基础。本文创新点有:(1)提出了一种嫁接夹位置和状态的识别方法。(2)为了实现柔性抓取整理,设计了一种大运动范围的终端姿态自保持机械臂。本文的研究工作主要有以下几个方面:(1)基于计算机视觉的嫁接夹定位与识别方法研究。为实现作物嫁接自动化上夹过程中嫁接夹抓取点及旋转角度的精确定位,本文对机器视觉采集的目标图像进行处理,根据提取到的目标轮廓链,识别轮廓链角点及质心。结果显示基于机器视觉的嫁接夹定位识别方法的抓取点判断,平均误差为2.1个像素。其次,通过分析不同跨距下的连通域轮廓链角的方法,提取出待识别目标的角点,并利用角点判断旋转角度,提取到的角点的平均误差为1.6个像素。(2)基于SVM的目标对象姿态分类方法研究。针对目标识别对象在实际工作环境中可能产生的直立、翘起、和与其他目标对象粘连4种状态,本文采用基于SVM的分类方法对目标姿态进行分类,选择述质心和最远角点像素距离与轮廓链区域面积比值的特征k、描述轮廓链凸角点个数的特征m,描述轮廓链凹角点个数的特征n这3个特征参数作为SVM训练的输入参数进行模型训练。分类平均正确率为97.56%。对不同姿态多角度的分类效果实测表明,当摄象头工作高度为10cm到20cm,在以摄像头为中心的长轴半径为210个像素短轴半径为156个像素的椭圆型区域内时,各姿态分类效果都在93%以上,为最佳分类区域。(3)一种大运动范围终端姿态自保持机械臂设计。为了实现柔性抓取整理,针对目前小型机械臂大部分采用四连杆机构以实现终端自保持,但各关节的运动范围一般不超过180°的现状。为提供更加灵活多样的运动控制手段,本文通过同步带机构传动动力,实现了一种大运动范围的小型机械臂,该机械臂总臂长600mm,设计静力矩32N.m,小臂的运动范围可达320°,大臂的运动范围可达270°,在大小臂的运动范围内,终端姿态均自保持。(4)嫁接夹整理系统的运动控制与实现。本文采用D-H法对机械臂运动学进行分析,得到正逆运动学的解析解。基于正逆运动学开展机械臂重复定位精度分析,确定选择以90%的最高速度,并每5个工作周期进行一次误差清零操作的运行方式。针对瓜茄科平口与圆口的嫁接夹,设计了一种嫁接夹抓取终端,该终端最大开口43mm,并在取夹过程中均保持取夹高度恒定。最后本文结合前述研究内容以及步进电机控制系统等,实现一种基于机器视觉的嫁接夹主动整理装置。