摘要：将光谱技术与导航技术有机结合是光谱分析技术的一个新颖且重要的应用方向。果实表面的反射光谱特征是果实物质的一种固有特征,果实与树叶、树枝的反射光谱在多个波段都有明显差异,根据果实表面反射光谱的不同,进行导航定位是一项具有实用意义的研究课题。文章提出了一种光谱导航技术,将果实、树叶、树枝的反射光谱作为一个重要的导航参数,利用其差异进行导航。研究结果表明,果树叶光谱在可见-红外区具有明显的"平坦效应";果树枝光谱则是在很宽的波长范围内具有平稳的上升趋势;而果实的反射率具有波动性变化。在850 nm处果实和叶子之间的反射率有较大差别,在这个波段附近设计阈值,则很容易识别果实与树叶。所提出的方法不仅可以快速区分果实、树叶和树枝,还可以有效消除外界环境的干扰。与传统的计算机视觉导航方法相比,光谱导航技术在果树果实定位方面具有一定的特色。

摘要：为了提高采摘机器人机械手果实的定位精度,降低果实采摘过程的破损率,将模糊算法和PID控制引入到了机械手控制系统的设计上,并采用PC上位机编程和嵌入式系统实现控制算法的运行。为了验证算法的可行性和可靠性,以果实采摘真实环境为测试环境,对机械手的定位精度和果实采摘的破损率进行了测试,结果表明:采用模糊PID算法可以明显提高机械手的果实定位精度,降低果实采摘的破损率,对采摘机器人控制系统的优化设计具有重要的参考价值。

摘要：目前,草莓的采摘主要靠人工完成,任务繁重,效率较低,人为造成的损失也比较大,减少了果农的经济收入,也影响了草莓种植的发展。因此,研制草莓采摘机器人是解决人工采摘问题的关键。为此,大量研究了草莓种植的特点及人工采摘技巧,基于ARM与FPGA智能控制模块及双目机器视觉技术,设计了草莓采摘机器人成熟果实及避障控制系统。实验结果表明:所设计的草莓采摘机器人成熟果实识及避障控制系统可以准确识别成熟草莓果实,并能灵活避开采摘途径中的障碍物,系统运行稳定,对我国开展草莓采摘机器人果实识别和避障技术的研究具有一定的参考价值。

摘要：为了提高农业机器人在复杂野外环境下采摘油茶果的速度和准确性,针对机器人视觉感知的关键技术,设计了一种农业机器人果实检测、定位和采摘系统。首先,使用双目相机采集油茶果的左右图像;然后,应用先进的目标检测网络YOLOv4-tiny检测出左右图像中的油茶果;再次,不同于传统的双目相机图像的立体匹配技术,根据YOLOv4-tiny网络生成的预测框提取出油茶果图像的感兴趣区域,并根据预测框的生成机制自适应地进行立体匹配以求解出视差,为后续使用三角测量原理求出油茶果采摘点提供参考;最后,使用基于Eye-in-Hand手眼标定的农业机器人进行采摘试验,验证了本研究的可行性和准确性。试验结果表明:YOLOv4-tiny网络能够精确和实时地检测油茶果,提出的定位方法满足采摘机器人的应用需求,验证了本研究的可行性和准确性。研究可为果园环境中作业的农业采摘机器人视觉感知关键技术提供参考。

摘要：现阶段随着工业自动化的不断发展,实现草莓采摘的智能化、机械化已经成为了一种必然的发展趋势,而实现智能草莓采摘的关键就是要设计出精度较高的图像识别系统。本文中的图像识别系统在识别草莓的过程中采用了颜色识别和特征识别相结合的方法,两种方法的结果进行比对得到草莓的质心坐标并且分辨出成熟草莓与不成熟草莓,最终结果误差很小。同时我们加入了卷积神经网络辅助级联分类器来对目标物草莓进行判别,最终正确率可以达到92%以上。在此基础上,我们通过Python设计出上位机界面,界面中包含了图像识别效果图与控制指令等部分。