水培作物根系表型高通量分析平台设计与控制

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根系的表型测量工作作为考察农作物表型性状和育种水平的首要环节,一直依赖手工标记测量或者采用高精度CT仪器进行检测。手工测量和记录易出错且效率低,而CT仪器价格高昂、结构复杂,工作环境苛刻,不便于普通科研机构的日常使用。为了解决根系表型的测量问题,采用了图像处理技术,结合自动化物流系统,针对作物根系表型测量设计和制作了一种水培作物根系表型高通量自动分析平台。该分析平台可实现对作物植株全自动化的运输、可见光成像、图像存储和分析等操作。使用自动化物流和成像分析系统降低了测量人员的工作强度,且可见光成像成本
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综合应用单目视觉测量和多传感器数据融合技术,设计一种室内搬运机器人。以NI-myRIO为主控制器,处理摄像头采集到的图像信息并提取设定物体的目标数据,处理传感器获取的姿态数据,对机器人进行自动导向,控制电机驱动机器人行进;以STM32单片机为协处理器,控制机器人上肢完成设定物体的抓取和搬运。通过实验测试,该系统能完成机器人的视觉图像处理和路径控制,机器人按照设定目标完成工作。
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