针对菠萝采摘作业中劳动力需求大以及采摘效率低等问题,对单目视觉目标识别和定位菠萝目标的抱扭式菠萝采摘机进行了研究。该菠萝采摘机由底盘、采摘机构、运动机构、机器视觉机构和运输机构组成;机器视觉系统选用Raspberry pi 3B作为...针对菠萝采摘作业中劳动力需求大以及采摘效率低等问题,对单目视觉目标识别和定位菠萝目标的抱扭式菠萝采摘机进行了研究。该菠萝采摘机由底盘、采摘机构、运动机构、机器视觉机构和运输机构组成;机器视觉系统选用Raspberry pi 3B作为图像处理器,并装载YOLO算法作为菠萝识别的分类器。采摘机构模拟人工采摘时抱紧扭转的动作行为,通过气缸推动V型机械爪进退实现对菠萝的夹持,通过控制舵机转动完成菠萝的扭断,采摘后将果实通过运输机构运送到包装点。研制了菠萝采摘机样机,利用样机进行了实验室模拟采摘实验。实验结果证明,该菠萝采摘机的视觉系统能够快速判断菠萝的位置,采摘机构夹持定位准确,可顺利完成采摘动作。该样机的研制为菠萝采摘提供了可行的技术参考。展开更多
文摘针对菠萝采摘作业中劳动力需求大以及采摘效率低等问题,对单目视觉目标识别和定位菠萝目标的抱扭式菠萝采摘机进行了研究。该菠萝采摘机由底盘、采摘机构、运动机构、机器视觉机构和运输机构组成;机器视觉系统选用Raspberry pi 3B作为图像处理器,并装载YOLO算法作为菠萝识别的分类器。采摘机构模拟人工采摘时抱紧扭转的动作行为,通过气缸推动V型机械爪进退实现对菠萝的夹持,通过控制舵机转动完成菠萝的扭断,采摘后将果实通过运输机构运送到包装点。研制了菠萝采摘机样机,利用样机进行了实验室模拟采摘实验。实验结果证明,该菠萝采摘机的视觉系统能够快速判断菠萝的位置,采摘机构夹持定位准确,可顺利完成采摘动作。该样机的研制为菠萝采摘提供了可行的技术参考。
