【摘 要】
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在农业生产中果实采摘作业是比较关键的环节,由于果实采摘作业流程较为复杂,目前主要依靠人工完成,因此本研究以采摘领域的智能发展为导向,着力解决目前采摘领域面临的几个问题。本文针对苹果自动采摘进行研究,重点解决果实自动采摘中的三个主要问题:果实识别、果实定位、果实采摘。针对果实识别,采用深度学习方法,基于RGB-D图像训练卷积神经网络模型进行果实识别与定位。利用深度图像,通过坐标变换确定果实在照相机坐
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在农业生产中果实采摘作业是比较关键的环节,由于果实采摘作业流程较为复杂,目前主要依靠人工完成,因此本研究以采摘领域的智能发展为导向,着力解决目前采摘领域面临的几个问题。本文针对苹果自动采摘进行研究,重点解决果实自动采摘中的三个主要问题:果实识别、果实定位、果实采摘。针对果实识别,采用深度学习方法,基于RGB-D图像训练卷积神经网络模型进行果实识别与定位。利用深度图像,通过坐标变换确定果实在照相机坐标系空间中的位置坐标。在果实采摘方面,通过手眼标定技术,将相机坐标系下的目标果实中心点坐标,转化为ABB机械臂坐标系下的基坐标,然后控制机械臂吸取目标果实。本研究解决了果实自动采摘的三个主要问题:果实识别、果实定位、果实吸取,网络识别进度高达81.4%,识别误差2mm,吸取误差20mm左右。本课题对苹果智能采摘的研究,为目前在采摘领域面临的问题提供了一定的思路和方法,符合了我国大力发展智能产业的方针政策。
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