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： 番茄采摘双目机器人对目标识别与抓取的研究
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | CNY20.00 (估\呈缴)学位论文 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 530000 |
| 题名责任者项： | 番茄采摘双目机器人对目标识别与抓取的研究/.胡世康著/.李文峰指导 |
| 出版发行项： | 2023.5.25 |
| 载体形态项： | 66页:;+图表:;+30cm |
| 一般附注： | 机电工程学院, 学号2020210042 |
| 提要文摘： | 成熟番茄果实的采摘是番茄生产中最为费时费力的环节，科学技术的发展和劳动力的短缺使得番茄采摘机器人代替人力劳动成为必然。本文以温室成熟番茄果实为对象，针对番茄采摘机器人进行设计，完成了番茄采摘机器人硬件的组装，并对成熟番茄果实的识别、目标果实的定位和机械臂的运动学分析及轨迹规划进行研究，实现了对成熟番茄果实的抓取，主要的研究工作如下： （1）对番茄采摘机器人研究的背景意义和国内外进展进行介绍，对成熟番茄果实的识别定位和机械臂的轨迹规划进行了分析，完成了番茄采摘机器人的总体设计，并且对硬件进行选型，完成整机硬件的搭建工作。 （2）基于改进YOLOv4算法完成了对成熟番茄果实识别的研究。针对番茄采摘双目机器人识别的目标和边缘设备计算能力有限的问题，把YOLOv4算法的深层次主干特征提取网络替换为轻量化网络，对加强特征提取网络进行深度可分离卷积的优化处理，改进后的Ghostnet-YOLOv4算法在整体上效果较好，网络参数量缩减到了原来的16%，训练得到的模型大小为42.5M，对成熟番茄果实识别的平均精度为94.80%、检测速度为0.012s。考虑到现实生产环境中存在果实被遮挡的情况，对不同遮挡程度的成熟番茄果实进行划分与识别，利用改进后的YOLOv4算法进行识别，结果表明随着遮挡程度的增加，识别精度有降低的趋势。 （3）基于双目立体视觉完成了对成熟番茄果实定位的研究。对双目相机进行标定得到相机的内外参数和畸变系数，完成双目矫正，使用SGBM立体匹配算法对校正后的图像进行立体匹配得到视差，为了对识别到的成熟番茄果实进行进一步定位，把双目立体视觉和YOLOv4算法进行结合，根据识别得到的目标果实坐标框信息和立体匹配得到的视差计算果实与相机之间的距离，通过测距试验检验定位的效果，在对单个果实的测距试验中，测距误差最大占比在1.5%以内。 （4）基于机械臂的运动学完成了对机械臂轨迹规划的研究。利用D-H参数法对机械臂进行建模，对机械臂的正运动学和逆运动学进行求解，对比分析三次多项式和五次多项式对机械臂单关节轨迹规划的效果，选取五次多项式对机械臂进行轨迹规划，利用matlab对机械臂建模并进行五次多项式的轨迹规划仿真试验，结果表明五次多项式可以对机械臂进行平稳运动的规划。 （5）对整机进行目标果实识别与抓取的试验。首先对多个成熟番茄果实进行识别定位试验，在识别出成熟番茄果实的同时进行测距，测距最大误差为0.009m，误差占比在1.5%以内，表明识别定位的可靠性；然后使用matlab对机械臂进行建模，完成多轴协调运动的仿真试验，验证五次多项式可以满足对机械臂进行平稳运动的规划；最后完成整机对成熟番茄果实的抓取试验，抓取成功率为86%，从而验证整体抓取作业的可行性。 |
| 并列题名： | Research on Target Recognition and Grasp of Tomato Picking Binocular Robot |
| 题名主题： | 番茄采摘 YOLOv4 双目立体视觉 机械臂轨迹规划 学位论文 |
| 中图分类： | TP24-533 |
| 个人名称等同： | 胡世康 著 |
| 个人名称次要： | 李文峰 指导 |
| 团体名称等同： | 云南农业大学 授予 |
| 记录来源： | CN YNAUL 20240301 |