基于機器視覺的茶葉自動采摘機械手裝配系統(tǒng)設(shè)計

周 偉

（河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南南陽 473000）

在機器視覺系統(tǒng)日益成熟的今天，在茶葉產(chǎn)品等級分類檢測以及包裝檢測過程中，該技術(shù)實現(xiàn)了成熟發(fā)展，其不僅大大提升了茶葉采摘過程中的品質(zhì)，切實提升了茶葉生產(chǎn)的效率，有效發(fā)揮了先進技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。對于機器視覺技術(shù)來說，其中最為突出的特點，就是要通過發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢，從而切實提升整個生產(chǎn)活動的靈活性與自動化水平。對于復(fù)雜生產(chǎn)活動來說，可以使用機器視覺技術(shù)來代替人工視覺技術(shù)，并且實現(xiàn)生產(chǎn)效率與自動化水平的全面提升。

1 機器視覺的特點與優(yōu)勢分析

在當(dāng)前人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，機器視覺技術(shù)實現(xiàn)了成熟開發(fā)。通俗地看，機器視覺技術(shù)中，更多是一種使用機器來替代人工來進行測量與評判的技術(shù)。在機器視覺技術(shù)中，通過使用CMOS和CCD兩種機器視覺裝置，進而將具體攝取的目標(biāo)內(nèi)容，轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)據(jù)圖像信號元素。同時借助該系統(tǒng)化，將其及時傳輸給專用的圖像處理機制，進而獲取具體的數(shù)據(jù)信息。在使用機器視覺技術(shù)時，可以將具體拍攝目標(biāo)的亮度和顏色等一系列基本信息，轉(zhuǎn)為系統(tǒng)化的數(shù)字信號，通過使用具體的數(shù)據(jù)運算，從而獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)目標(biāo)。

結(jié)合機器視覺技術(shù)的具體特點看，作為一項性綜合技術(shù)，其中包含了圖像信息處理和光學(xué)成像，乃至模擬數(shù)字技術(shù)和圖像增強等技術(shù)，從而發(fā)揮該技術(shù)的最佳應(yīng)用效果。客觀地看，良好的計算機視覺應(yīng)用系統(tǒng)中，包含了圖像捕捉和圖像數(shù)字化處理，以及智能判斷、機械控制執(zhí)行等各種模塊。就機器視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢來看，該技術(shù)的成熟應(yīng)用實現(xiàn)了柔性生產(chǎn)，也提高了生產(chǎn)活動的自動化水平。針對部分人工視覺很難有效滿足要求的活動，就需要機器視覺來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工視覺，或者在大批量化的生產(chǎn)活動中，使用機器視覺技術(shù)能夠解決人工視覺檢查活動中效率不高且精準(zhǔn)度不夠等一系列問題，當(dāng)然，對于機器視覺技術(shù)來說，該技術(shù)的應(yīng)用更有利于實現(xiàn)信息采集，從而滿足當(dāng)前產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)。

以茶葉產(chǎn)品的自動采摘為例，其產(chǎn)品的質(zhì)量需要在采摘源頭上予以保障，在機器視覺中，鏡頭采集FOV（Field of Vision）極為重要，通過合理控制焦距，把控視覺信息采集的工作距離，從而實現(xiàn)最佳拍攝效果。對于機器視覺系統(tǒng)來說，圖像采集是其中極為重要的環(huán)節(jié)。所以，良好的采集活動決定了圖像采集的色彩與模擬效果，乃至數(shù)字信息采集等等。事實上，在使用機器視覺信息進行圖像采集時，其中包含的內(nèi)容，并非單一的圖像信息，整體測量的信息與數(shù)量乃至顏色并不一致。對于茶葉產(chǎn)品來說，其采摘過程中，包含的諸多雜質(zhì)形狀很難予以事先界定。當(dāng)然，在具體的茶葉自動采摘時，很容易因為快速運動而對茶葉產(chǎn)品的光線形成相應(yīng)反射現(xiàn)象，從而降低相應(yīng)的噪聲，從而滿足信息數(shù)據(jù)采集的實時性要求。

事實上，受諸多原因影響，在視覺圖像處理時，需要注重采集系統(tǒng)化的算法，通過對檢測對象的雜質(zhì)特征進行提取，結(jié)合具體的模式識別，從而實現(xiàn)理想的分析效果。在完成具體的圖像識別和信息篩選之后，也結(jié)合具體的數(shù)據(jù)庫進行信息內(nèi)容管理，并且便于茶葉自動采摘機械實現(xiàn)最佳效果。

2 茶葉自動采摘機械手裝配系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)用背景認(rèn)識

為了有效解決茶葉采摘與生產(chǎn)過程中存在的茶葉采摘質(zhì)量不高、品質(zhì)較差等問題，提出了以機器視覺為基礎(chǔ)的茶葉自動采摘機械手裝配系統(tǒng)。在該系統(tǒng)之中，通過使用相機對茶樹進行具體的產(chǎn)品圖像信息采集，并且將具體采集的信息內(nèi)容，實時傳輸給系統(tǒng)。通過借助具體的茶葉圖像處理機制，結(jié)合BLOB（Blob Analysis）分析，并且通過二值化（Binary Thresholding）進行處理，從而獲取的圖像中，可以從blob中具體提取茶葉產(chǎn)品信息，從而對茶葉采摘的位置信息進行精準(zhǔn)定位。

之后，再通過操縱自動采摘機械手，將其引動至合理的裝配位置之中，通過相應(yīng)的角度旋轉(zhuǎn)，從而實現(xiàn)茶葉產(chǎn)品的自動、及時采集。根據(jù)相關(guān)采摘實驗看，茶葉自動采摘機械手裝配系統(tǒng)設(shè)計有著良好的采摘精準(zhǔn)度，同時其采摘的效果比較理想，有效滿足當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展訴求。

茶葉作為一種經(jīng)濟效益極高的產(chǎn)品，在當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)全面優(yōu)化與本質(zhì)升級時，需要注重對茶葉產(chǎn)品進行精準(zhǔn)分類，并且在深加工之后，發(fā)揮機器視覺技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢，從而構(gòu)建茶葉產(chǎn)品的有效識別與等級分級機制。當(dāng)然，在茶葉產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中，做好茶葉產(chǎn)品的品質(zhì)檢測與分類工作就至關(guān)重要。就茶葉產(chǎn)品的品質(zhì)分級本身來說，視覺是其中重要的依據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)，所有客觀、科學(xué)的顏色辨別機制，正是茶葉產(chǎn)品精準(zhǔn)分級的關(guān)鍵。根據(jù)目前已經(jīng)使用的HIS顏色系統(tǒng)看，其能夠在自然狀態(tài)下，對茶葉的色澤進行有效分析和檢測，從而實現(xiàn)最佳分類。

3 基于機器視覺的茶葉自動采摘機械手裝配系統(tǒng)設(shè)計

結(jié)合當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢看，提升茶葉產(chǎn)品的具體品質(zhì)，并且以質(zhì)量和口感，乃至具體的色澤作為茶葉產(chǎn)品的重要指標(biāo)，對我們探究該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機制都有著重要影響。因此，充分發(fā)揮科技力量和優(yōu)勢，提高采摘過程中的規(guī)模與速度，乃至具體的效率極為必要。在茶葉采摘過程中，如何避免盲目采摘，或者無篩選的采摘活動極為重要，尤其是在茶園自身的規(guī)模較大、采摘的任務(wù)較重之時。所以，只有合理發(fā)揮機器視覺技術(shù)的相關(guān)優(yōu)勢，構(gòu)建正確的采摘系統(tǒng)極為必要。自動化與智能化是茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向，更是提升該產(chǎn)業(yè)成熟度的核心訴求。結(jié)合實際看，茶葉產(chǎn)業(yè)可以借鑒棉花、蘋果等相關(guān)農(nóng)產(chǎn)品的自動采集經(jīng)驗。

對于茶葉產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)活動來說，自動采摘是力度大、耗時高的重要環(huán)節(jié)，如果茶葉產(chǎn)業(yè)想要提升茶葉產(chǎn)品的品質(zhì)，并且實現(xiàn)自身科學(xué)發(fā)展與轉(zhuǎn)型，就必須注重發(fā)揮自動技術(shù)的智慧和優(yōu)勢，適應(yīng)當(dāng)前茶葉產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代轉(zhuǎn)型。在該系統(tǒng)設(shè)計過程中，要發(fā)揮機器視覺的優(yōu)勢，為茶葉自動采摘機械手尋找到自動采摘和檢測茶葉的具體位置，從而發(fā)揮機械手的優(yōu)勢，進而實現(xiàn)茶葉自動采摘的理想任務(wù)。

對于茶葉自動采摘機械手來說，其控制系統(tǒng)是以visual studio軟件為基礎(chǔ)，使用C++語言來編寫相關(guān)程序，在這一平臺中，使用立體視覺系統(tǒng)和控制系統(tǒng)來對茶葉采摘活動進行具體的定位，尤其是通過將相關(guān)茶葉信息，實時傳遞給控制系統(tǒng)，使其達到指定位置，進而滿足茶葉采摘訴求。通過使用形心匹配方法，從而有效變革和調(diào)整茶葉信息采集的距離，在發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢的前提下，實現(xiàn)精準(zhǔn)定位。對于茶葉自動采摘機械手來說，定位圖像處理算法和立體視覺系統(tǒng)是決定其能否精準(zhǔn)快速識別所需要采集茶葉的關(guān)鍵。在本系統(tǒng)應(yīng)用過程中，通過使用canny邊緣檢測法對茶葉產(chǎn)業(yè)的圖像進行有效處理，進而獲取茶葉的邊界圖像。

4 結(jié)語

對于茶葉企業(yè)來說，其在參與具體的發(fā)展競爭中，正在面臨一系列復(fù)雜挑戰(zhàn)。除了茶葉產(chǎn)業(yè)市場的復(fù)雜多樣化挑戰(zhàn)外，茶葉產(chǎn)品也需要站在時代訴求和大眾訴求下，強化科學(xué)技術(shù)的引導(dǎo)力和支撐力，通過發(fā)揮機器視覺技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢，從而真正意義上推進茶葉產(chǎn)品的智能識別分級。茶葉原材料采集的狀況直接關(guān)系到茶葉產(chǎn)品的最終品質(zhì)與結(jié)果，尤其是對于當(dāng)前該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向與訴求來說，本身就需要我們不斷提高技術(shù)含量，發(fā)揮科技優(yōu)勢。