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在中国政府确立科教兴农的战略背景下,实现农副产品的机械化、自动化生产加工是农副业发展的必然趋势,其中加快农业生产劳动中机械自动化设备的普及、有效提高农副产品生产效率、大幅降低人力成本是将来发展农副业生产的关键所在。目前枸杞鲜果的采收工作主要依靠人工,但低下的采收效率与高昂的人工成本成为枸杞产业扩大产业发展的最大难题,尤其在我国人口平均年龄逐渐增高的背景下,这一问题更加突出。我国社会经济发展日新月异,但人口老龄化现象逐渐加剧,开发枸杞鲜果的自动化采摘装备,以解决劳动力严重短缺的问题刻不容缓。基于上述原因,开发出一种高效低损的基于机器视觉的枸杞采摘机器人对枸杞产业的发展具有极大的经济效益与现实意义。本文以BB2-08S2M/08S2C-60双目相机与IRB-1200六自由度机械臂为硬件基础,设计了一种枸杞采摘机器人。本文进行的具体研究内容如下:(1)以双目相机为基础搭建了双目立体视觉系统,研究了相机标定方法,并选取张正友方法通过MATLAB软件完成了双目相机的内参数标定以及左右相机的相对位置标定,得到了左右相机的内参数矩阵与相对位置矩阵。(2)对枸杞果实的图像分割方法进行了研究,通过分析枸杞果实在RGB与HSV颜色空间的颜色特征,采集枸杞果实与背景的样本,建立了 BP神经网络和SVM两种图像分割模型,并利用Laplace算子、腐蚀膨胀形态学完成了枸杞果实图像的分割。(3)提出了改进最小二乘法和遗传算法优化的back-propagating(BP)神经网络的Eye-to-Hand手眼系统标定算法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立了 BP神经网络标定模型,实验表明:与BP神经网络模型和改进最小二乘法相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能大幅降低标定误差,加快网络收敛速度。遗传BP神经网络模型平均标定误差1.7126mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.4002mm和改进最小二乘法的平均误差3.3771mm。(4)以IRB-1200型六轴机器臂为研究对象,基于其本体结构,首先使用改进D-H方法建立了机械臂的各个连杆坐标系,然后对它进行了运动学建模和分析,最后用代数法求得了机械臂的运动学正逆解。