用于果实采摘的协作式双机械臂

    公开(公告)号:CN104647398A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201510014866.2

    申请日:2015-01-12

    IPC分类号: B25J18/00 A01D46/30

    摘要: 本发明提供一种用于果实采摘的协作式双机械臂,包括腰部旋转平台,在所述腰部旋转平台上对称设置两个含垂直升降关节、大臂转动关节、小臂转动关节的三自由度串联机械臂,所述腰部旋转平台改变机械臂整体朝向,升降关节实现在垂直方向上的定位,大臂转动关节、小臂转动关节实现在水平面内的定位。本发明所提供的双机械臂,能够协同操作,安装在机器人移动底盘上,每个臂的末端连接末端执行器,以双臂同时动作、协调合作的方式实现对果实的机械化自动采摘。

    水果表面缺陷检测方法
    62.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103149214B

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201310061313.3

    申请日:2013-02-27

    IPC分类号: G01N21/88

    摘要: 一种图像处理技术领域的利用图像处理实现水果表面缺陷检测的方法,1)获取RGB图像和NIR图像;2)去除RGB图像和NIR图像的背景分别获得只含有水果图像的RGB前景图像和NIR前景图像;3)将RGB前景图像从RGB颜色空间图像转换为YCrCb颜色空间图像,新图像记为新空间图像;4)将新空间图像的Y分量图像与NIR前景图像进行比值计算,得到比值图像;5)从比值图像提取水果缺陷图像。本发明对于检测水果的表面缺陷具有很好的稳定性、准确性和快速性,有效避免了水果形状、大小的影响。

    环境与植株生长态势协同监测分析装置及方法

    公开(公告)号:CN103697937A

    公开(公告)日:2014-04-02

    申请号:CN201310658904.9

    申请日:2013-12-06

    IPC分类号: G01D21/02

    摘要: 本发明公开了一种环境与植株生长态势协同监测分析装置及方法,包括监测平台,所述监测平台主要由生长环境参数采集模块、植株外观几何形态图像采集模块和控制模块组成,所述生长环境参数采集模块和植株外观几何形态图像采集模块采集得到的数据和图像输入到控制模块,控制模块输出端连接显示器。本发明所提供的监测分析装置及方法,建立起植株生长过程中外观形态与环境、土壤状态之间的关系模型,为研究植株的生长与环境参数胁迫响应关系提供所需数据与模型。

    左右移动式机械调节系统
    64.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102913320A

    公开(公告)日:2013-02-06

    申请号:CN201210388989.9

    申请日:2012-10-12

    IPC分类号: F02B37/12 F02B37/007

    CPC分类号: Y02T10/144

    摘要: 一种内燃机技术领域的左右移动式机械调节系统,包括:压气机、进气管、发动机、排气管、涡轮、容积腔、连接管、移动体、弹簧和贯穿管,移动体安装在容积腔内并与容积腔的内壁面密封接触,贯穿管贯穿移动体的上下两壁面,移动体的左壁面通过弹簧与容积腔左壁面相连接。当发动机处于高速工况时,移动体向右移动,第一压气机、第二压气机、第一涡轮、第二涡轮同时工作,发动机泵气损失较小,发动机整机性能较优;当发动机处于低速工况时,移动体向左移动,仅有第一压气机与第一涡轮工作,脉冲能量充分利用,发动机进气压力较高,发动机整机性能较优。本发明设计合理,结构简单,适用于带有双涡轮和双压气机的涡轮增压系统。

    三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法

    公开(公告)号:CN101126744A

    公开(公告)日:2008-02-20

    申请号:CN200710046461.2

    申请日:2007-09-27

    IPC分类号: G01N29/34 G01N29/14

    摘要: 一种声信号检测技术领域的三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法。步骤为:采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测;在检测出的似然帧内,利用离散小波变换技术检测短时特征声信号的发生和突变点,并将其在时域定位;在设定额定时限的突变信号峰值对称邻域内,采用严格斯坦因无偏似然估计算法对音频帧信号降噪处理,然后计算声信号基频和突变信号倒谱包络;根据倒谱包络差值实时匹配方法将似然信号倒谱包络差值与本地数据库中特征声信号倒谱包络差值模板进行匹配,判定似然声信号与标准脆裂声信号的相似程度。本发明在设定似然信号与标准脆裂声信号特征匹配度阈值为0.85条件下,正确检测概率达到94%以上,误报警概率小于5%。

    基于历史经验复用的蔬果采摘云机器人路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN118836863A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410810149.X

    申请日:2024-06-21

    摘要: 本发明提供了一种基于历史经验复用的蔬果采摘云机器人路径规划方法及系统,未积累大量经验时,多台机器人在新环境中采摘作业同时生成历史经验,在边缘端对场景进行栅格化建模,通过分层协同规划算法计算出可行路径并下发给机器人端执行,采摘作业完成后,将场景信息与可行路径关联一条历史经验存储在云端数据库;当积累大量历史经验后,机器人遇到新环境时,在云端历史场景数据库中检索与当前场景最相似的历史场景,获取对应的历史经验,以此为启发在边缘端进行新场景下的路径规划,找到可行路径,下发给机器人执行完成采摘作业。本发明能有效提高蔬果采摘机器人在农业复杂场景下的路径规划速度和质量。

    机器人末端姿态跟踪预测控制方法及系统和机器人

    公开(公告)号:CN114488810B

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202210087868.4

    申请日:2022-01-25

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明提供了一种机器人末端姿态跟踪预测控制方法及系统和机器人,包括:建立机器人运动学模型;根据机器人末端运动约束建立状态空间模型;对状态空间模型进行离散化,得到以采样时刻表示的离散状态方程;以离散状态方程为预测模型,计算在当前时刻下对未来预设时域范围采样时刻状态向量的预测;构建性能指标函数,建立约束优化问题;根据性能指标函数计算个体适应度,取使得适应度函数最小的个体第一个控制量作为输出进行控制。本发明通过控制两驱动轮速度以及电动推杆速度进而实现除草机器人的轨迹姿态跟踪控制。本发明的轨迹姿态跟踪控制方法能够实现对除草机器人在崎岖山路下目标轨迹和姿态的稳定跟踪,且跟踪精度良好。

    高通量荧光标记种子色选机及分选方法

    公开(公告)号:CN115463861A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202210947998.0

    申请日:2022-08-08

    IPC分类号: B07C5/342 B07C5/02 B07C5/36

    摘要: 本发明提供了一种高通量荧光标记种子色选机及分选方法,包括:供料系统:包括负压吸附轮和种子限位装置;图像识别系统:包括实时图像处理设备、工业相机以及激发光源,激发光源照射负压吸附轮的指定区域,工业相机对准激发光源照射位置;分选系统:包括光纤传感器、分选喷阀以及喷嘴,喷嘴设置在负压吸附轮下方的一侧,分选喷阀控制喷嘴气流的大小;收集系统:位于负压吸附轮下方的另一侧;电控系统:包括控制主板。通过负压吸附轮带动种子转运,再通过工业相机初步确定荧光种子的大致位置,通过光纤传感器的信号产生的时刻确定荧光种子的准确位置,且工业相机的拍照位置是固定的,有助于减小图像处理计算量,且可靠性高,分选准确率高。

    一种智能农业机器人云控制系统及方法

    公开(公告)号:CN110308753B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN201910489190.0

    申请日:2019-06-06

    IPC分类号: G05D27/02

    摘要: 本发明提出一种智能农业机器人云控制系统,所述系统包括智能终端模块、协议解析模块、智能云端模块以及智能服务模块,用户通过智能服务模块向系统输入作业任务,智能服务模块将任务数据传到智能云端模块,智能云端模块决策过后将调度信息经协议解析模块传到智能终端模块,智能终端模块会进行作业并实施上传作业数据,数据经协议解析模块上传到智能云端模块,智能云端模块会根据上传的数据调整作业计划并且将处理过后的数据传到智能服务模块供用户查看监控。同时提供了一种智能农业机器人云控制系统的控制方法。本发明能够结合云计算、人工智能、大数据三项技术,有效提高农业机器人的自动化程度和智能性。

    基于深度学习的水稻穗株谷粒原位无损计数方法

    公开(公告)号:CN110378873B

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN201910501939.9

    申请日:2019-06-11

    摘要: 本发明提供了一种基于深度学习的水稻穗株谷粒原位无损计数方法,包括以下步骤:制作谷粒计数样本图像,并标注所有谷粒的位置;将样本图像分割成多块小图像;通过多块小图像训练神经网络;把需要谷粒计数的实际图像分割后带入训练后的神经网络,得到多个单块概率图谱后拼接成整个概率图谱,并与实际图像结合,即得到所有谷粒的中心点位置;通过连通域提取算法,对整个概率图谱进行计算,连通域的个数即谷粒的个数。本发明计数方法,保持了水稻穗株的完整性,在不破坏原有穗型拓扑结构的基础上,完成准确的谷粒计数,尤其适合穗上交叠粘连谷粒的计数,解决了现有人工计数和脱穗计数等方法很难保持原位测量、无损伤的问题。