【摘 要】
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智能化农业装备的发展是国家农业现代化、国家科技水平和综合国力的重要标志。传统的手工采摘方式已经暴露出了很多问题,因此开发出更加先进的水果采摘机器人显得尤为必要。使用先进的视觉和图像处理技术,可以大大改善采摘机器人的工作效率。这些新的技术可以帮助它们更准确地捕捉周围环境中的物体,同时也可以更好地实现自动化的路线规划。采摘机器人的视觉系统被认为是果实采收和分类过程的关键模块。因此,以圣女果采摘机器人的
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智能化农业装备的发展是国家农业现代化、国家科技水平和综合国力的重要标志。传统的手工采摘方式已经暴露出了很多问题,因此开发出更加先进的水果采摘机器人显得尤为必要。使用先进的视觉和图像处理技术,可以大大改善采摘机器人的工作效率。这些新的技术可以帮助它们更准确地捕捉周围环境中的物体,同时也可以更好地实现自动化的路线规划。采摘机器人的视觉系统被认为是果实采收和分类过程的关键模块。因此,以圣女果采摘机器人的视觉系统作为研究对象,围绕视觉识别、目标定位、软件设计等方面展开研究。使用基于TOF技术的RGBD相机采集数据,由于原始图像分辨率较大,自动变焦拍照导致圣女果边缘模糊,使用现有的深度学习目标检测算法精度不高。为了解决这些问题,从图像预处理和模型优化两方面入手,进行了相关研究工作。研究内容和取得的结论概括如下:（1）针对圣女果成串且串与串之间错落分布的特点,提出了一种结合颜色和深度信息分割并裁剪成串圣女果ROI区域的方法,然后根据分割出的圣女果区域,在RGB图上融入点云法向量,生成新的RGD图像。在预处理后的数据集上标注制作数据集,在多个深度学习算法上训练测试,实验表明均有一定的精度提升。（2）在YOLOv7算法的模型上调整网络结构,输入由原来的3通道改为叠加深度信息的4通道,并提出了新的classness算法,然后结合实际应用场景改进了后处理算法。实验结果表明改进优化后的算法map（0.5-0.95）提升了5.1%,可以满足基于采摘机器人的检测需求。（3）结合采摘机器人的实际工作场景,选用了深度相机、嵌入式设备以及软件开发环境,搭建了圣女果采摘机器人的视觉系统。完成了图像采集、圣女果检测与定位功能;针对不同设备的硬件情况,基于TCP协议分别设计了视觉系统与机械臂和调试工具的通讯协议;选用眼在手上的方式进行了手眼标定,实现了相机坐标系和机械臂坐标系的转换。并在圣女果种植的温室大棚内进行采摘实验,结果充分表明本圣女果采摘视觉系统可以用在真实的采摘环境中。
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