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    基于機器視覺的草莓采摘機械手設(shè)計

    2022-10-08 01:17:16彤,張燕,梁棟,吳
    海南大學學報(自然科學版) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:果柄絲杠執(zhí)行器

    寧 彤,張 燕,梁 棟,吳 超

    (海南大學機電工程學院,海南 ???570228)

    草莓是一種多年生草本植物,生長周期短,經(jīng)濟效益高,隨著近些年草莓種植行業(yè)的發(fā)展以及病蟲害防治技術(shù)的提高,草莓產(chǎn)業(yè)在我國得到空前的發(fā)展. 目前我國的草莓采摘主要靠人工采摘,勞動強度較大,成本高,費時費力[1]. 近些年來,隨著工業(yè)化的高速發(fā)展和服務(wù)業(yè)的迅速崛起,大批農(nóng)業(yè)勞動力逐漸轉(zhuǎn)行,加上我國人口老齡化問題日益凸顯,導致草莓的生產(chǎn)成本逐漸增加,嚴重影響了我國草莓產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展. 據(jù)統(tǒng)計,草莓采摘所花費的人力成本占草莓生產(chǎn)總成本的50%~70%,草莓生產(chǎn)過程40%的時間都耗費在采摘環(huán)節(jié)[2].

    20 世紀80年代開始,一些發(fā)達國家開始對草莓采摘機器人進行大量的試驗研究. 杜沛松等[3]利用把手使機構(gòu)在鋼絲繩的控制下實現(xiàn)草莓的采摘與收集同步進行,使用棘輪與棘爪配合,使草莓收集裝置每收集一顆草莓后旋轉(zhuǎn)一定角度,避免果實之間的碰撞,有效保證草莓果實的品質(zhì). 王糧局等[4]提出了采摘草莓自下而上的方法,將草莓果實向上攏起,并對末端執(zhí)行器進行重新設(shè)計,使其能夠一次采摘多顆草莓,但采摘后草莓容易掉落,且需要對末端執(zhí)行機構(gòu)進一步優(yōu)化.Harvest CROO Robotics 公司[5]開發(fā)和測試一種自動化草莓采摘機,以緩解草莓產(chǎn)業(yè)中面臨的勞動力短缺問題. 該草莓采摘機是在設(shè)備上安裝自動連續(xù)采摘輪,即皮策輪,由其發(fā)明者鮑勃·皮策命名,是該草莓采摘機的核心組件.

    目前,雖然也有許多對草莓收獲機械的研究,但大多數(shù)都停留在實驗室,且大部分研究產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復雜,制造成本高. 因此,針對目前草莓采摘的機械存在智能化程度低的問題,筆者設(shè)計一種智能草莓采摘機械手. 整機結(jié)構(gòu)緊湊,功能完善,制造成本低,工作效率高,對解決上述問題具有重要意義.

    1 結(jié)構(gòu)和工作原理

    1.1 整機結(jié)構(gòu)整機結(jié)構(gòu)如圖1 所示,主要由運動小車、微型氣泵、微型電機、微型電機減速器、傳動齒輪、傳動絲杠、伸縮氣缸、收集裝置、高清攝像頭、光源和末端執(zhí)行器等組成. 整機安裝在運動小車上,小車下方設(shè)置有電池、電機、智能控制器、減速器和錐齒輪,由智能控制器控制電池給電機通電或斷電實現(xiàn)整機的前進、后退和停止[6]. 本設(shè)計主要針對高架草莓的采摘作業(yè),將采摘過程及采摘路徑簡化,使末端執(zhí)行器具有X、Y、Z3個方向的移動自由度,避免了因機械手關(guān)節(jié)多而導致定位誤差增大,減少了機構(gòu)運動過程中的誤差. 同時,運用絲杠傳動,增加了定位過程中的定位精度.

    圖1 草莓采摘機三維示意圖

    1.2 工作原理啟動開關(guān)按鈕,智能電機控制器控制電池給電機通電,電機轉(zhuǎn)動通過錐齒輪傳動驅(qū)動整機前進,待機器到達采摘位置,智能控制器控制CCD攝像機給待采摘的高架草莓拍照,然后將圖片信息傳送到數(shù)據(jù)處理中心,由2 個攝像頭拍攝的圖片信息計算出成熟草莓的空間位置[7-8],并以空間坐標(X1,Y1,Z1)的形式暫存在數(shù)據(jù)處理中心,接著智能控制器會控制氣泵給氣缸充氣,使末端執(zhí)行器在Z方向伸長Z1,與待采摘草莓在Z方向處于同一水平線上;之后控制器控制微型電機轉(zhuǎn)動,微型電機轉(zhuǎn)動末端連接減速器,通過傳動齒輪帶動絲杠轉(zhuǎn)動,根據(jù)絲杠的螺距d和前進的距離X1計算出要旋轉(zhuǎn)的圈數(shù),使末端執(zhí)行器在X方向移動X1,到達預定位置;最后由智能控制器控制氣泵給采摘氣缸充氣,使末端執(zhí)行器在Y反方向伸長Y1,最后到達草莓的采摘位置,將草莓摘下.

    由于成熟草莓果實鮮嫩多汁,易損壞,所以采摘方式采用剪刀剪斷果柄,并夾持住將草莓果實放入收集箱收集[9],收集箱采用多個抽屜式的收集箱,待收集箱快裝滿時,只需更換收集箱即可,不會影響采摘作業(yè).

    2 關(guān)鍵部件設(shè)計及分析

    2.1 傳動絲杠設(shè)計及分析

    2.1.1 傳動絲杠結(jié)構(gòu)傳動絲杠三維結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示,兩端分別設(shè)置固定塊,固定塊前端設(shè)置有軸承,由一根連桿連接,限定刀具滑座在X軸上的轉(zhuǎn)動自由度,左固定塊上端設(shè)置有微型電機,微型電機軸端設(shè)置有小齒輪,該齒輪與絲杠左端的齒輪嚙合,從而將電機的轉(zhuǎn)動轉(zhuǎn)換為絲杠的轉(zhuǎn)動,絲杠轉(zhuǎn)動推動刀具滑座前進或后退.

    圖2 傳動絲杠三維示意圖

    2.1.2 傳動絲杠分析傳動絲杠是整機的重要組成部分,左端設(shè)置有微型電機,為分析微型電機轉(zhuǎn)動時對絲杠精確度和穩(wěn)定性的影響,采用SOLIDWORKS simulation 軟件進行有限元分析. 絲杠工作時主要受微型電機轉(zhuǎn)動時產(chǎn)生的震動影響,且刀具座以及刀具的重力40 N. 為了便于分析2 個主要影響因素各自對整機精確度的影響,分別將2 個因素單獨進行分析. 由于重力是地球引力作用的結(jié)果,非外加載荷,在靜應(yīng)力分析時選擇引力,其分析結(jié)果如圖3所示.

    圖3 絲杠應(yīng)力、位移和應(yīng)變分析

    由圖3 可知,絲杠整體結(jié)構(gòu)沒有明顯的應(yīng)力應(yīng)變集中,但由于刀座和刀具自身重力的影響,刀具伸縮桿有向下的位移Δ,故在實際工作時,需測出采摘刀具尖端的位移ΔX的值,計算出待采摘草莓的空間位置的Z坐標(Z1)上加上ΔX,即絲杠上升的高度為Z1+ΔX.

    絲杠受微型電機轉(zhuǎn)動時產(chǎn)生的震動頻率分析圖(圖4)中可以看出,絲杠本身受振動變形的影響較小,氣缸套前端受振動影響較大,并且隨著頻率的增加,受影響的程度越來越大. 由此可推知,在采摘刀具處的振動幅度會更大,所以在選擇微型電機時,盡量選用低頻電機.

    圖4 絲杠及刀具座振型分析

    從頻率響應(yīng)中的累積有效質(zhì)量參與系數(shù)(圖5)可以得出:在頻率約為3 350 Hz之前,累積有效質(zhì)量參與在x和z方向比較穩(wěn)定,y方向上升趨勢較大,在頻率為3 350 ~4 139 Hz 之間,累積有效質(zhì)量參與在x,y和z3個方向上均有小幅變化,之后趨于穩(wěn)定[10].

    圖5 頻率與累積有效質(zhì)量參與系數(shù)(CEMPF)

    2.2 采摘刀具設(shè)計及分析

    2.2.1 采摘刀具結(jié)構(gòu)采摘刀具主要由動刀片和定刀片組成,動刀片通過連桿與伸縮氣缸連結(jié),動刀片和定刀片下端面均設(shè)置有夾持塊,如圖6所示. 剪刀閉合時,兩夾持塊之間有小縫隙,以夾持草莓果柄,在剪刀剪斷草莓果柄的同時,剪刀下端面的夾持塊將草莓果柄夾持住,是草莓不會掉落摔壞. 完成采摘后氣缸Ⅱ收縮,使采摘刀具沿Y軸方向回到初始位置,然后氣缸Ⅰ收縮,采摘刀具連同絲杠下降到最低位置,剪刀打開,草莓果實連同果柄經(jīng)斜面落到收集箱收集. 草莓果實鮮嫩多汁,易損壞,故在本設(shè)計中采用剪刀剪斷果柄的采摘方式.

    圖6 采摘刀具結(jié)構(gòu)示意圖

    2.2.2 采摘刀具分析由圖7 末端執(zhí)行器振型分析可知,末端執(zhí)行器尖端受振動影響較大,產(chǎn)生微小的扭曲變形,隨著頻率增加,變形程度越來越大. 在實際操作中,這種變形表現(xiàn)為采摘刀具在空間位置上產(chǎn)生微小的位移,影響采摘精度. 因此,應(yīng)盡量選擇低頻的電機,此外,還應(yīng)增大整機的質(zhì)量,增加整機穩(wěn)定,減輕振動對采摘作業(yè)的影響.

    圖7 末端執(zhí)行器振型分析

    建立末端執(zhí)行器與模式號關(guān)系折線統(tǒng)計圖,如圖8 所示. 從圖8 中可以看出,頻率增加,周期減小,斜率基本保持不變,末端執(zhí)行器頻率模式號與頻率基本上呈線性變化,說明模式號對頻率的影響不大.

    圖8 末端執(zhí)行器頻率模式號

    3 機器視覺系統(tǒng)設(shè)計

    本設(shè)計采用雙目立體視覺定位系統(tǒng),通過對光學系統(tǒng)、圖像采集及特征提?。?1]進行分析,選擇適合的硬件設(shè)備,實現(xiàn)對空間中草莓的識別和定位[12],再配合末端執(zhí)行器進行相應(yīng)的作業(yè),以減輕果農(nóng)在草莓采摘活動中的作業(yè)強度.

    3.1 光源選擇對于機器視覺系統(tǒng)來說,光源的選擇至關(guān)重要,好的光源應(yīng)該盡可能突出目標的特征;在待檢測的目標物體與其他物體之間產(chǎn)生明顯的區(qū)別,增加對比度;同時要有足夠的亮度和穩(wěn)定性. 常見的光源有鹵素燈、熒光燈、氙氣燈和LED等,其相應(yīng)特性如表1所示.

    表1 常見光源特性對比

    綜合比較各種光源的特性,選用LED燈作為補償光源.

    3.2 相機及鏡頭選擇高架草莓的栽培高度是在離地面1~1.2 m 的位置,由于草莓果實連著果柄處于下垂狀態(tài). 取采摘視場范圍為350 mm×250 mm,最小采摘精度取1 mm,考慮到軟件性能不穩(wěn)定以及存在機械誤差,此處選擇三倍的像素單位對應(yīng)一個測量精度值,即所需橫向分辨率為3×350/1=1 050(像素),縱向分辨率為3×250/1=750(像素). 選擇Point Grey公司的FL3-U3系列CCD相機,型號FL3-U3-13S2C-CS,有效分辨率:1 024×768.

    鏡頭是機器視覺系統(tǒng)中的重要部件,適宜的鏡頭不僅能夠提高成像質(zhì)量,還可以提高采摘作業(yè)質(zhì)量.在選擇鏡頭時,應(yīng)與所選的CCD相機的靶面尺寸相一致.

    3.3 圖像采集與特征提取圖像采集是在草莓果實成熟時期進行拍攝,所有照片都是在有LED 光源補償下拍攝的. 通過2 個平行設(shè)置的彩色CCD 相機,模擬人的雙眼進行拍攝. 自然界的色光都是由紅(R)、綠(G)、藍(B)3種顏色組成,可以過線性變換或非線性變換來計算不同類型的色彩空間,然后對這些彩色圖像進行分割. 由于這些彩色空間無法超越其他彩色圖像,故本設(shè)計采用一組正交顏色特征{I1,I2,I3}[13]進行彩色圖像分割,該方法是由OHTA 在試驗中總結(jié)得出.OHTA 顏色空間與傳統(tǒng)的顏色空間相比,能與RGB顏色空間進行線性換算,避免了非線性空間與RGB顏色空間換算時出現(xiàn)問題,且計算簡單.

    OHTA與RGB顏色空間的互換關(guān)系式為

    其中,I1,I2,I3為OHTA正交顏色特征;I2',I3'為OHTA正交顏色特征的另一種表示.

    通過上式計算,把傳統(tǒng)的彩色圖像(RGB 顏色空間)轉(zhuǎn)換為OHTA 顏色空間中特征顏色的灰度圖像[14],再分別對上述的I1,I2,I3,I2',I3'5個顏色特征進行單一閾值的圖像分割性能檢驗,選擇最優(yōu)的一個顏色特征進行圖像分割. 采用局部閾值算法對灰度圖像進行二值化處理以凸顯草莓果實輪廓,進而識別目標.

    3.4 降噪處理由于機器作業(yè)環(huán)境比較復雜,在進行圖像采集時不可避免地受到環(huán)境噪聲的影響,從而影響果實輪廓的提取精度,導致果實真實形狀和二值圖像之間產(chǎn)生差異. 為提高輪廓提取算法的精度,需對圖像進行降噪濾波處理,常用的降噪濾波方法有中值濾波、均值濾波和維納濾波等. 中值濾波采用非線性濾波計算,需進行多次濾波處理,計算速度低;維納濾波的算法是線性的,但是算法形式復雜,在實際處理中,對噪聲函數(shù)的分布不清晰,導致處理后的圖像邊緣信息缺失. 因此,選擇均值濾波進行降噪處理,其算法主要采用鄰域平均法,鄰域平均法是典型的線性濾波算法. 其原理:在一個像素點(x,y)鄰近選擇n個像素組成模板,將模板中像素的算術(shù)平均值

    作為處理后的平均灰度[15].

    在實際的草莓生長情況中,草莓的分布是隨機的. 因此,特征目標是隨機的多個區(qū)域. 把具有相同特征的區(qū)域劃分出來,用紋理表示,并將紋理部分提取出來. 圖像分割算法有多種,且大都存在一些缺陷.筆者選擇一種基于Otsu 改進的自適應(yīng)閾值分割算法,該算法的優(yōu)點是具有線性的時間復雜度,計算過程簡單,便于電腦實時處理圖像和控制程序,實現(xiàn)草莓的自動化采摘并且提高工作效率.

    4 小 結(jié)

    設(shè)計了一種專門針對高架草莓的收獲機械手,運用機器視覺技術(shù),使采摘機械手能夠自動識別和定位成熟草莓果實并進行采摘作業(yè). 主要有以下特點:

    1)利用三維建模軟件構(gòu)建草莓采摘機的整機模型,介紹了整機運行的工作原理,并對草莓采摘機的關(guān)鍵部件進行結(jié)構(gòu)設(shè)計以及SOLIDWORKS simulation 軟件有限元分析. 結(jié)果表明,傳動絲杠會隨著振動頻率的增加,受影響的程度變大,但其振動頻率穩(wěn)定于標準值;采摘刀具的末端執(zhí)行器頻率模式號與頻率基本上呈線性變化,說明模式號對頻率的影響不大.

    2)采用雙目立體視覺定位系統(tǒng),通過對光學系統(tǒng)、圖像采集及特征提取進行分析,選擇適合的硬件設(shè)備,可以實現(xiàn)對空間中草莓的識別和定位. 在圖像采集中,利用正交顏色特征進行彩色圖像分割,采用局部閾值算法對灰度圖像進行二值化處理以凸顯草莓果實輪廓,進而識別目標. 選擇了一種基于Otsu 改進的自適應(yīng)閾值分割算法進行圖像的降噪處理.

    對草莓收獲機械的結(jié)構(gòu)進行簡化,在滿足作業(yè)要求的前提下,避免了冗雜的硬件結(jié)構(gòu). 同時,對關(guān)鍵部件進行應(yīng)力及位移分析,研究了機器在工作中可能出現(xiàn)的最大影響,對草莓機械化作業(yè)具有一定的理論指導意義.

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