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温室甜瓜自动采摘系统目标检测模型及空间定位研究

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广东农业科学 2022年第3期49卷 151-162页

作者：赵华民 LAWAL Olarewaju 许德芳山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 吕梁学院经济管理系山西吕梁033001

【目的】提高温室甜瓜采摘机器人在复杂光线变化和枝叶遮挡情况下的检测精度,实现检测目标的空间坐标定位。【方法】基于YOLOv3,研究优化不同主干网络,头部、颈部网络结构及边界框损失函数组合对模型检测性能的影响,建立甜瓜严重遮挡下... 详细信息

【目的】提高温室甜瓜采摘机器人在复杂光线变化和枝叶遮挡情况下的检测精度,实现检测目标的空间坐标定位。【方法】基于YOLOv3,研究优化不同主干网络,头部、颈部网络结构及边界框损失函数组合对模型检测性能的影响,建立甜瓜严重遮挡下的目标检测网络模型YOLOResNet70,然后将模型与Intel RealSense D435i传感器融合进行目标空间定位。【结果】模型YOLOResNet70采用ResNet70为主干网络,结合SPP (Spatial pyramid pooling)、CIoU (Complete intersection over union)、FPN (Feature pyramid network)以及NMS (Greedy non-maximum suppression)时性能最佳,模型平均精度(AP)达到89.4%,优于Y OLOv3的83.3%和YOLOv5的82%,其检测速度(61.8帧/s)比YOLOv4(54.1帧/s)快14%。【结论】通过对不同光照条件下的遮挡甜瓜图像进行检测测试,表明YOLOResNet70模型鲁棒性良好,并且与Intel RealSense D435i深度传感器融合实现了甜瓜的空间定位坐标,与手工测量结果吻合,为甜瓜采摘机器人目标检测和空间定位提供了理论和模型支持。

关键词：甜瓜目标检测 YOLOResNet70 目标空间定位自动采摘

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一种自动采摘结构模型有限元研究

农机化研究 2020年第5期42卷 51-55,93页

作者：刘灿浙江工业职业技术学院

为充分掌握自动采摘机器作业过程中核心部件的结构受力状态进而对其进行结构优化,并对采摘机器的结构模型进行有限元分析。在全面理解自动采摘工作原理及结构组成的基础上建立核心部件采摘作业的有限元理论控制模型,创建符合实际的采摘... 详细信息

为充分掌握自动采摘机器作业过程中核心部件的结构受力状态进而对其进行结构优化,并对采摘机器的结构模型进行有限元分析。在全面理解自动采摘工作原理及结构组成的基础上建立核心部件采摘作业的有限元理论控制模型,创建符合实际的采摘结构三维物理模型并导入ANSYS软件,并进行试验。结果表明:针对得出的采摘支撑臂和驱动电机机座的前4阶模态振型和固有频率范围,一方面可清晰了解部件的受应力情况,从而在进行结构设计时有效避开机械共振现象的发生,为提高自动采摘结构的使用寿命奠定基础;另一方面通过电机机座的固有频率数据统计,其试验结果与理论计算值的平均误差范围在2.73%~6.22%之间,误差控制在10%以内,验证了有限元试验分析的可行性,可为类似农机设备优化设计提供参考。

关键词：自动采摘结构模型有限元分析 ANSYS 模态振型

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基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究

机械设计与制造 2024年第8期402卷 326-332页

作者：王志勃孙慧然孙静波江苏电子信息职业学院江苏淮安223003 长春工业大学吉林长春130012

为提升苹果自动化采摘、分拣效率,设计了一种基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统。为设计该系统,首先基于对采摘机器人机械手和末端执行器结构、机械手避障的分析,提出采摘机器人的苹果采摘流程;然后,搭建了基于实时数据处理的苹果自... 详细信息

为提升苹果自动化采摘、分拣效率,设计了一种基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统。为设计该系统,首先基于对采摘机器人机械手和末端执行器结构、机械手避障的分析,提出采摘机器人的苹果采摘流程;然后,搭建了基于实时数据处理的苹果自动分拣平台,该平台由两类传送带、可编程逻辑控制器、个人计算机和带有机器视觉、称重传感器和控制面板单元的封闭舱等组成。为验证所构建苹果自动分拣系统的有效性,对来自3个不同苹果品种的183个苹果进行了试验。试验结果表明,所构建的苹果自动采摘分拣系统对苹果按照颜色、尺寸分拣的准确率分别达到96.17%和92.77%,按重量分拣时对苹果重量的估算误差只有5.44克,同时还可对结痂、污点、腐烂等缺陷区域进行100%准确检测。所设计的苹果自动采摘分拣系统具备较高采摘分拣效率,从而对促进苹果产业的发展具有一定实用价值。

关键词：自动采摘自动分拣机器视觉苹果机器人

基于机器视觉的茶叶自动采摘机械手装配系统设计研究

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福建茶叶 2020年第7期42卷 11-12页

作者：郭景全重庆电子工程职业学院重庆401331

近年来,茶叶已经成为人们日常生活中的重要饮品,越来越多的人开始青睐于茶叶产品,这也使茶叶市场变得日益繁荣。与此同时,越来越多的茶叶企业也纷纷涌入到市场竞争中,从而加剧了茶叶市场的竞争激烈程度,这无疑使茶叶企业面临着越来越大... 详细信息

近年来,茶叶已经成为人们日常生活中的重要饮品,越来越多的人开始青睐于茶叶产品,这也使茶叶市场变得日益繁荣。与此同时,越来越多的茶叶企业也纷纷涌入到市场竞争中,从而加剧了茶叶市场的竞争激烈程度,这无疑使茶叶企业面临着越来越大的竞争压力。对于茶叶企业来说,必须要实现自身的快速转型升级,这样才能确保自身在激烈的市场竞争环境中占得一席之地,在此过程中便需要积极开展产业技术创新,充分运用现代化技术,以此保障茶叶产品质量,这也是茶叶产业在市场竞争中形成的重要价值诉求。机器视觉的运用,能够大幅提高茶叶产品的采摘效率。这对于提高茶叶企业的核心竞争力具有重要现实意义。鉴于此,本文便通过分析机器视觉的技术特点及其应用优势,在此基础上深入研究基于机器视觉的茶叶自动采摘机械手装配系统的设计。

关键词：机器视觉茶叶自动采摘机械手装配系统

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水植生菜自动采摘装置整体方案设计

食品工业 2021年第9期42卷 193-196页

作者：蒋会哲张春燕郑州铁路职业技术学院郑州450000 黄河科技学院郑州450000

由于农用土地资源的不断减少,水植栽培凭借其极高的资源利用率成为先进的农业发展技术,随着农村年轻劳动力不断外移,水植栽培对自动化设备需求越来越高。目前国内外对水植栽培模式叶菜类的自动采摘装置的研究较少,以水植生菜为研究对象... 详细信息

由于农用土地资源的不断减少,水植栽培凭借其极高的资源利用率成为先进的农业发展技术,随着农村年轻劳动力不断外移,水植栽培对自动化设备需求越来越高。目前国内外对水植栽培模式叶菜类的自动采摘装置的研究较少,以水植生菜为研究对象,对标人工采摘的特点,确定了自动化采摘各环节机构装置所需具备的功能,通过对比多种机构方案,选择了链轮定植板运输方案、根部剪刀切割方案、仿型手指拔取搬运机构方案,最终得到了水植生菜自动采摘整体方案和工艺流程。

关键词：自动化设备水植生菜自动采摘整体方案

基于轻量化YOLO-v3的绿熟期番茄检测方法

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中国农机化学报 2022年第3期43卷 132-137页

作者：苏斐张泽旭赵妍平李天华祖林禄山东农业大学机械与电子工程学院山东泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室山东泰安271018

准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提。由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位。为解决此问题,采用改进的... 详细信息

准确识别定位绿熟期番茄果实是实现其自动采摘的必要前提。由于绿熟期番茄的表面颜色仍为青色与叶片、枝干颜色接近,特别是存在叶片、枝干遮挡和果实重叠类型的图像,传统的图像检测处理方法不能准确进行定位。为解决此问题,采用改进的深度学习目标检测算法YOLO-v3进行番茄检测,将原算法的骨干网络DarkNet-53改为更轻量化的Mobilenet-v1。结果表明:轻量化YOLO-v3算法将模型大小缩小为原来的39.38%,训练速度提高3.88倍,验证集的平均精度均值达到98.69%,测试集的平均精度均值达到98.28%。所采用的轻量化YOLO-v3检测算法可实现对绿熟期番茄的实时目标检测,更适合在移动设备和嵌入式端进行部署,为更加高效的番茄自动采摘奠定基础。

关键词：绿熟期番茄自动采摘轻量化 YOLO-v3算法

基于YOLOv5改进模型的柑橘果实识别方法

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华中农业大学学报 2022年第4期41卷 170-177页

作者：黄彤镔黄河清李震吕石磊薛秀云代秋芳温威华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广州510642 国家柑橘产业技术体系机械化研究室广州510642 广东省农情信息监测工程技术研究中心广州510642 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510330 华南农业大学工程基础教学与训练中心广州510642

为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用... 详细信息

为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示:本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。

关键词： YOLOv5 柑橘识别自动采摘 CBAM 损失函数注意力机制 α-IoU

枝条遮挡下单个苹果目标识别与重建方法的研究

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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2017年第11期45卷 138-146页

作者：孙飒爽吴倩谭建昌龙燕宋怀波西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 四川大学电子信息学院四川成都610065

【目的】研究枝条遮挡情况下单个苹果目标的识别,为复杂生长环境下苹果目标的准确识别与定位及实现自动采摘提供支持。【方法】针对果实目标受枝条遮挡影响被分割成几个部分,从而严重影响果实目标准确识别的现状,以枝条遮挡下的苹果目... 详细信息

【目的】研究枝条遮挡情况下单个苹果目标的识别,为复杂生长环境下苹果目标的准确识别与定位及实现自动采摘提供支持。【方法】针对果实目标受枝条遮挡影响被分割成几个部分,从而严重影响果实目标准确识别的现状,以枝条遮挡下的苹果目标为研究对象,选用基于Lab颜色空间的K-means聚类算法对苹果目标进行分割,再通过数学形态学方法对目标苹果轮廓进行提取,然后根据最小外接矩形法去除目标苹果的伪轮廓,最后利用轮廓的曲率特征对目标苹果进行重建,并对分割与重建结果进行了方法验证。【结果】利用基于Lab颜色空间下的K-means聚类算法和最小外接矩形法可有效提取出苹果目标的真实轮廓,能够与苹果目标边缘线达到高度重合,同时可获得较准确的重建结果。对10幅枝条遮挡果实目标的识别、定位与重建的验证结果表明,该方法对目标苹果进行分割与重建的平均分割误差为13.83%,平均重叠系数为88.08%,假阳性率和假阴性率分别为1.22%和11.92%,目标苹果重建准确率均在84.00%以上,平均重建时间为24.40s。【结论】应用本研究中的方法可对枝条遮挡下的苹果目标进行准确识别、定位与重建,有效缩短重建时间。

关键词：苹果自动采摘枝条遮挡识别与定位 K-means聚类算法轮廓曲率

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葡萄采摘机械臂的藤蔓避障功能与防缠藤研究

农机化研究 2022年第10期44卷 19-24页

作者：杨皓天万腾白城师范学院吉林白城137000

葡萄的采摘工作是葡萄栽培过程中最为耗时费力的工作,现阶段主要通过人工作业实施,效率低下且成本高,使农民对于葡萄采摘自动化设备的需求程度不断增加。为此,以提高葡萄采摘机械臂的工作能力为出发点,结合现阶段国内外的研究成果,对葡... 详细信息

葡萄的采摘工作是葡萄栽培过程中最为耗时费力的工作,现阶段主要通过人工作业实施,效率低下且成本高,使农民对于葡萄采摘自动化设备的需求程度不断增加。为此,以提高葡萄采摘机械臂的工作能力为出发点,结合现阶段国内外的研究成果,对葡萄藤蔓与果实的分类与特征标记方法进行了设计和技术开发,对葡萄采摘机械手臂工作过程的数据处理和关键算法等基础性问题进行了分析与选择,重点研究了针对藤蔓的避障功能,并提出了应对不同情况的可行方案。同时,总结了机械臂执行采摘动作的过程中可能引起藤蔓干涉的众多因素,针对干涉问题进行了机械臂关键结构和功能的优化,并对导致避障或采摘失败的因素进行了分析,对葡萄采摘机械手臂的功能优化方向进行了展望。

关键词：葡萄自动采摘机械臂避障功能防缠藤