[00143578]复杂果园环境高效苹果采摘机器人
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技术详细介绍
我国的苹果产量居世界首位,随着人口老龄化和城镇化的变迁,农业劳动力日渐匮乏,而苹果采摘作业劳动强度大,耗时费力,亟需实现采摘作业过程的机械化。在采摘机器人研究中,采摘效率严重制约着作业效率。本项目从改进采摘机器人控制方式和目标识别方法入手,通过智能优化的方式改善处理精度和效率间的矛盾。针对多光照作业环境,为延长苹果采摘机器人作业时间,提出全天候作业思想,首先解决夜间作业困境;通过对差影法和色彩分析法对夜间图像进行分析,判定夜间图像噪声类型为以高斯为主并混有部分椒盐噪声的混合噪声,为进一步研究夜间含噪图像的增强及降噪提供基础及方向。研究了套袋目标果实的识别算法,利用区域块分割的方式去除背景,设计神经网络分类器,将相近的区域块进行合并实现目标果实的快速识别;利用颜色和形状特征进行目标快速检测,采用SLIC优化目标特征,然后设计相应的SVM分类器,识别精度均有明显提高。在苹果目标识别建模过程中遇到的小样本问题,提出先进行特征优化再设计遗传神经网络分类器的方式处理,这些方法的利于提高采摘机器的作业效率。
