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基于视触觉传感器的圣女果无损采摘方法研究

基于视触觉传感器的圣女果无损采摘方法研究

作者：陶磊浙江理工大学

学位级别：硕士

在农业生产中,许多水果的采摘过程都存在繁琐且枯燥的问题,通过人工作业的方式实现水果的采摘不仅劳动强度大且效率低下,于是智能化水果采摘势在必行。然而,智能化采摘过程中有两个不可避免的难点:(1)采摘前,如何依据硬度去判断果实的... 详细信息

在农业生产中,许多水果的采摘过程都存在繁琐且枯燥的问题,通过人工作业的方式实现水果的采摘不仅劳动强度大且效率低下,于是智能化水果采摘势在必行。然而,智能化采摘过程中有两个不可避免的难点:(1)采摘前,如何依据硬度去判断果实的成熟情况,进而决定是否应该采摘及摘后的分级分类;(2)采摘过程中,能否做到对果实的无损伤收获,即能否在保证采摘作业完成的情况下使用最小的夹持力。因此提出一种水果采摘装置及其方法,在实现对水果硬度检测及预测的同时无损采摘水果。针对这一问题,本文提出了一种基于视触觉传感器的圣女果无损采摘方法。以圣女果为研究对象,实现其硬度的定量化检测及预测,通过闭环滑移检测不断逼近最小采摘夹持力。本文的主要研究内容及相关成果如下:(1)设计了视触觉传感器并实现对其接触表面形变高度的感知。通过一系列步骤实现视触觉传感器的设计制作;利用光度立体视觉技术测量传感器表面的形变高度;提出了基于映射表的标定方法,并通过钢珠按压去标定传感器反射率函数R。为了减少不同接触位置的形变高度计算误差,提出基于神经网络的标定方法;同时对两种传感器标定方法进行了性能对比,以便于后续应用时选择。(2)实现对水果硬度的无损检测与预测。提出根据圣女果表面在固定位移压力下的形变高度信息来描述其硬度;验证了用传感器接触表面各像素的形变高度总和来衡量水果硬度的合理性;硬度跟踪与预测实验效果表明,储存一周后的硬度预测相对误差大多在±15%以内,而储存两周后在±25%以内。(3)提出了水果的无损采摘方法。通过标记点检测算法及接触区域分割方法获取按压状态信息;在对比光流法后,提出基于模板匹配的滑移检测以控制夹爪不断逼近能完成采摘的最小夹持力;在钢珠释放实验中判断使用的夹持力是否最小,结果表明67%的实验样例被以最小夹持力完成拾取。(4)实现了水果硬度判熟与最小夹持力采摘装置的整机运行实验。进行了圣女果实物采摘实验,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,采摘实验的成功率超过90%,采摘的完成性较好,有较高的稳定性和安全性。最终实验结果表明,本文所提出的方法和装置能较好的完成圣女果无损采摘任务,满足现代化采摘生产的需要。

关键词：水果采摘硬度测量滑移检测视触觉传感器图像处理

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基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

农业机械学报 2024年第1期55卷 223-232页

作者：马锃宏谭励曾伟贺磊盈杜小强浙江理工大学机械工程学院杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室杭州310018 农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室(部省共建) 杭州310018

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指... 详细信息

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进PCA算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息。为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验。通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比。检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66%和11.08%,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03%和14.02%。本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性。

关键词：番茄采摘视触觉传感器尺寸与姿态解析 PCL点云库改进PCA算法 ICP算法

基于视觉的触觉传感器及其在机器人灵巧操作中的应用研究

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基于视觉的触觉传感器及其在机器人灵巧操作中的应用研究

作者：邹宜桢浙江大学

学位级别：硕士

为进一步拓展协作机器人在工业生产、服务和家庭等领域的应用,增强协作机器人的自主感知和自然交互能力是近年来机器人技术的研究热点之一。其中机器人触觉感知技术是关键赋能技术之一,机器人触觉感知系统能够在机器人探索物体及环境的... 详细信息

为进一步拓展协作机器人在工业生产、服务和家庭等领域的应用,增强协作机器人的自主感知和自然交互能力是近年来机器人技术的研究热点之一。其中机器人触觉感知技术是关键赋能技术之一,机器人触觉感知系统能够在机器人探索物体及环境的接触活动中获取丰富的特征信息,弥补机器人视觉感知易受物体遮挡和光线干扰的缺陷,提高机器人的操作精度。然而现有基于电信号转导的触觉传感器空间分辨率普遍较低,大量的电子元件与复杂的线路还会带来信号串扰、迟滞等缺陷。本课题面向机器人灵巧操作任务对触觉信息的感知需求,开展了基于视觉信息的触觉传感技术研究工作,提出一种易于与协作机械臂集成的高分辨率视触觉传感系统,有效提取接触表面的触觉信息特征。本文提出的视触觉传感器利用传感器表层的触觉皮肤弹性体获取接触形变的二维数字图像信息,运用数字图像形态学处理,将二维图像特征映射到三维空间的形变。本文针对视触觉传感器,开发基于图像的触觉信息提取算法,并表征触觉传感器感知性能,包括静态特性、疲劳稳定性及环境稳定性,为后续机器人操作策略提供丰富的数据支撑。本课题进一步将机器人抓取系统与视触觉感知系统的硬件集成,实现触觉感知数据和抓取控制器的实时通信,提出了两种机器人灵巧操作任务:基于触觉信息反馈,完成对不同形状、硬度、重量的物体的柔顺抓取、避障搬运、稳定放置;基于主成分分析方法对机器人手内物体进行位姿检测,并在人机协作装配实验中完成机械臂在线自适应调整与轴孔装配。实验结果表明,高分辨率的触觉图像信息与机械臂控制策略的结合,有效提高了机器人在抓取任务中的智能水平和执行效率,为机器人的智能化发展提供技术支撑。

关键词：视触觉传感器三维形变柔顺抓取与控制位姿检测与调整

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面向机器人操作任务的视触觉传感技术综述

智能科学与技术学报 2022年第2期4卷 184-199页

作者：崔少伟王硕胡静怡张超凡中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学未来技术学院北京100049 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031

得益于高空间分辨率、多触觉模式的感知,视触觉传感技术已被广泛应用到机器人主动感知、位姿估计及掌内操作等各类机器人操作任务中。首先根据传感原理分类总结了目前主流的视触觉传感技术,主要可分为GelSight类视触觉传感器、双(多)目... 详细信息

得益于高空间分辨率、多触觉模式的感知,视触觉传感技术已被广泛应用到机器人主动感知、位姿估计及掌内操作等各类机器人操作任务中。首先根据传感原理分类总结了目前主流的视触觉传感技术,主要可分为GelSight类视触觉传感器、双(多)目视触觉传感器以及其他类型视触觉传感器3类。在此基础上,进一步对主要触觉传感信息建模方法进行了介绍,包括接触表面三维几何形状、力/力矩、滑动等不同触觉模式。此外,聚焦机器人操作领域,对视触觉传感器的具体应用场景进行了探讨。最后,讨论了视触觉传感器的下一步发展方向以及如何将其进一步应用到机器人灵巧操作任务中。

关键词：视触觉传感器机器人触觉感知机器人灵巧操作

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番茄大小与姿态视触觉感知的采摘末端手研究

番茄大小与姿态视触觉感知的采摘末端手研究

作者：曾伟浙江理工大学

学位级别：硕士

我国番茄种植面积广大,番茄年产量约占我国果蔬总产量的7.5%。目前加工番茄的采收已实现机械化,鲜食番茄的采摘作业仍依赖人工完成,不但费时费力,而且经济效益低下。果蔬采摘机器人的研发应用是当今研究热点,但是能够真正应用于实际农... 详细信息

我国番茄种植面积广大,番茄年产量约占我国果蔬总产量的7.5%。目前加工番茄的采收已实现机械化,鲜食番茄的采摘作业仍依赖人工完成,不但费时费力,而且经济效益低下。果蔬采摘机器人的研发应用是当今研究热点,但是能够真正应用于实际农业环境中的采摘机器人却屈指可数。制约因素之一在于采摘末端手在抓取果蔬过程中缺少感知目标果实信息的能力,导致不同程度的抓取挤压损伤、抓取滑落、果柄脱落等现象。本文以用于采摘末端手的视触觉感知器件为研究对象,开展基于视觉检测接触变形的视触觉感知机理研究,设计并制备了基于视觉检测接触变形的视触觉传感器。在此基础上,研究了空间多视触觉感知的番茄大小与姿态解析方法,设计并研制了视触觉感知的番茄采摘末端手,最后完成了番茄大小和姿态信息获取试验验证。论文研究的主要内容如下:(1)开展了基于视觉检测接触变形的视触觉感知机理研究,提出了两种获取视触觉传感器弹性体内嵌标记点法向位移的方法。方法一是基于改进DFD方法获取弹性体内嵌标记点法向位移,在传统DFD方法的基础上,考虑到弹性体接触变形引起标记点缩放,对标记点法向位移与标记点成像大小的关系式进行重新推导与改进,从而可以获得更加精确的标记点法向位移;方法二是基于BP神经网络方法获取弹性体内嵌标记点法向位移,通过对视触觉感知的番茄采摘末端手抓取不同大小和姿态的番茄过程进行建模仿真,构建弹性体节点位移数据集,以节点的剪切位移作为输入、法向位移作为输出,建立BP神经网络预测模型。(2)对视触觉传感器进行了参数化结构设计,利用196有机硅凝胶、果冻胶、微型相机、LED灯、透明亚克力板等材料制备了基于视觉检测接触变形的视触觉传感器。通过拉伸实验得到了弹性体的物理特性参数,进行了弹性体内嵌标记点三维位移测量试验。试验结果表明,制备的视触觉传感器能够很好地获取弹性体内嵌标记点三维位移。标记点剪切位移的计算误差在0.0266-0.1323 mm之间,剪切位移测量的RMSE分别为0.0916 mm、0.0918 mm。基于改进DFD方法获得的标记点法向位移的RMSE为0.175 mm,而通过BP神经网络预测模型得到的标记点法向位移的RMSE为0.29 mm。(3)开展了空间多视触觉感知的番茄大小与姿态解析方法研究,以常用的三指双指节式采摘末端手为对象,根据视触觉传感器的布置情况,分别获得各个视触觉传感器坐标系下的弹性体内嵌标记点坐标。通过对微型相机进行标定以及单指机构正运动学模型求解获得了相应的刚性变换矩阵,把各个视触觉传感器坐标系下的弹性体内嵌标记点坐标转换到同一基坐标系下,从而获得了标记点点云(相当于被抓取番茄的外表局部点云)。选取了一个具有平均尺寸且形状标准的番茄作为模板,并利用三维激光扫描仪对该番茄模板进行扫描,获得了番茄模板点云。最后基于点云配准算法将番茄模板点云与标记点点云进行初始匹配和精匹配,可以解析得到被抓取番茄的大小以及姿态信息。(4)以三指双指节采摘末端手为设计方案,基于番茄的统计尺寸完成了采摘末端手的结构设计。通过对采摘末端手进行果实抓取运动分析,确定了采摘末端手各指节上视触觉传感器的尺寸参数与布局。完成了视触觉感知的番茄采摘末端手三维模型建立以及样机制作,并进行了番茄大小与姿态信息获取试验。试验结果表明,解析获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸的平均绝对误差分别为11.37%、11.05%,解析获得的番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角的平均绝对误差分别为9.48%、10.97%。

关键词：视触觉传感器改进DFD方法 BP神经网络番茄大小与姿态采摘末端手