论文部分内容阅读
随着蔬菜现代化产业的快速发展，蔬菜设施栽培面积不断扩大，设施栽培面临的最大问题是连作障碍导致的土传病害等。嫁接是解决连作障碍最有效的一种可持续性生物栽培方法。目前我国普遍采用人工嫁接的难以保证嫁接质量及成活率，阻碍了嫁接苗生产的扩大化需求，因此在我国发展机械化的、自动化嫁接技术已势在必行。然而，要实现高效、高质、高速的蔬菜自动化嫁接，必须保证嫁接秧苗的整齐度、均一性。因此，研究开发一种高效率、作业稳定的嫁接秧苗分选机器人，降低劳动强度，提高作业质量，已成为目前全自动嫁接育苗生产体系开发过程中亟待解决的一个关键问题。因此本研究针对上述问题，对嫁接用秧苗的自动分选机器人的视觉识别定位及自动控制等关键技术进行了研究，具体如下：
1.综述了国内外分选移栽机器人的研究现状和机器视觉技术的发展，总结了国内外相关研究中存在的问题。在此基础上制定了具体研究内容及技术路线。
2.本研究以瓜科常用嫁接砧木苗为对象，针对秧苗个体外形差异显著的特点，采用了美国康耐视公司生产的Insightmicro系列智能视觉相机，构建了从竖直和水平两个方向对砧木秧苗的几何形态进行取像的图像采集系统；并在此基础上，对机器视觉系统中常用光源进行了对比试验，确定了一种适合本研究的最佳光源解决方案——采用LED灯从上至下照射，并确定了镜头型号：COMPUTAR的M0814-MP。
3.基于上述构建的机器视觉系统，采用Patmax技术，对嫁接用秧苗的子叶偏角和下胚轴直径及株高进行了图像识别、特征提取，分析测量。在图像识别分析过程中采用基于模板匹配的图像识别及边缘检测算法，使获取子叶偏角的识别率可达100％，子叶转角测量误差在0°～10°的秧苗占70%～80%，误差在10°～15°占5%～20%；茎高平均误差为3.3mm，相对于平均茎高85.87mm，误差率为3.8%，茎秆直径平均误差为1.8mm，相对平均茎秆直径35.33mm，误差率为5%，满足分选移栽机的精度要求。并设置了用户化标准，使用时，用户可以根据培育幼苗的具体形态现场设定分选设备对幼苗分选的标准值，以适应不同嫁接用秧苗的分选标准。
4.本研究采用了三菱PLC控制模块实现了机器视觉系统和各作业机构间的通信。选用MOXA公司的NPORT5110网线串口线转换模块实现了模拟量传输，并从相机端、串口转网口模块端、主控模块三方设置了相应的通信参数，编写了PLC通信程序，实现了系统间的集成和功能的融合。
5.根据分选移栽机器人的工作原理和工艺要求，选取了三菱FX-3U128MR为主控模块，FX1PG脉冲发生器为扩展模块，选用1台伺服电机和4台两相步进电机为驱动电机。对分选机器人的进行5轴驱动，实现了既定的移栽策略，完成了对整机的控制。