摘要：根据农业机器人的智能化发展需要,研发了能对单果类和串型类水果实现采摘的多类型水果采摘机器人。对水果采摘机器人的软件设计和硬件构造进行了描述,研究了荔枝、柑橘的视觉识别定位方法,以及机械手的行为控制方法,阐明了采摘机器人的作业流程。进行了荔枝、柑橘的采摘作业试验,试验结果表明:系统各模块运转良好,多类型水果采摘机器人进行荔枝采摘的成功率为80%,柑橘采摘的成功率为85%,两类水果采摘一次的平均耗时为28 s。

摘要：建立了基于双目立体视觉的荔枝采摘机械手视觉定位系统。通过对成熟荔枝颜色特征的分析,选取YCbCr颜色模型进行处理,利用Otsu算法结合模糊C均值聚类法(FCM)对荔枝果实和果梗进行了分割,实验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为94.2%。通过计算果实质心与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位。通过定位误差分析,采用直线插值法进行定位误差补偿,定位实验结果表明:定位的深度误差小于10 mm,能满足荔枝机械手视觉精确定位的要求。

摘要：从复杂背景中识别成熟荔枝串中的荔枝果及结果母枝,获取结果母枝上的采摘点是机器人视觉定位与识别的难点,荔枝果、结果母枝与叶子各部位图像颜色特征分析与识别成为研究重点。首先针对荔枝果与结果母枝的特点、光照与环境的特殊性及不确定性,提出了探索性分析与荔枝图像识别的融合方法,对荔枝果与结果母枝进行了图像分类与统计的探索性分析,并给出了荔枝图像数据的探索性分析流程图;其次,根据荔枝不同部位颜色均值分布的特点,设计了荔枝果、结果母枝及叶子在6种色彩模型下的颜色均值分布箱线图,通过图形启示的数据分析与探索,给出了基于YCbCr色彩空间的Cr单通道图的荔枝各部位分类识别的视觉模型,分析表明Cr分量值在0.5～0.54能去除叶子和侧枝等复杂背景,实现荔枝串中的荔枝果与结果母枝的分割。最后,以60组不同光照条件的180幅自然环境下采集的荔枝图像为试验测试对象,用颜色特征的视觉模型结合阈值分割方法有效地识别了成熟荔枝串与荔枝果,荔枝串与荔枝果的平均识别率分别为91.67%和95.00%。用探索性分析与图像运算相结合的方法成功地提取了结果母枝(识别率为86.67%),并用计算出的采摘点进行视觉定位的仿真。试验和仿真结果表明视觉模型及其方法能对荔枝不同部位进行有效识别。