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        基于機(jī)器視覺的茶葉自動采摘機(jī)械手裝配系統(tǒng)設(shè)計

        2018-01-19 04:44:40
        福建茶葉 2018年12期
        關(guān)鍵詞:機(jī)械手機(jī)器茶葉

        周 偉

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

        在機(jī)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(shí)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(shí)提升了茶葉生產(chǎn)的效率,有效發(fā)揮了先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。對于機(jī)器視覺技術(shù)來說,其中最為突出的特點(diǎn),就是要通過發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢,從而切實(shí)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(jī)器視覺技術(shù)來代替人工視覺技術(shù),并且實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率與自動化水平的全面提升。

        1 機(jī)器視覺的特點(diǎn)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(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了成熟開發(fā)。通俗地看,機(jī)器視覺技術(shù)中,更多是一種使用機(jī)器來替代人工來進(jìn)行測量與評判的技術(shù)。在機(jī)器視覺技術(shù)中,通過使用CMOS和CCD兩種機(jī)器視覺裝置,進(jìn)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(jī)制,進(jìn)而獲取具體的數(shù)據(jù)信息。在使用機(jī)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(yùn)算,從而獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)目標(biāo)。

        結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)的具體特點(diǎn)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(qiáng)等技術(shù),從而發(fā)揮該技術(shù)的最佳應(yīng)用效果??陀^地看,良好的計算機(jī)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(jī)械控制執(zhí)行等各種模塊。就機(jī)器視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢來看,該技術(shù)的成熟應(yīng)用實(shí)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(jī)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(jī)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(jī)器視覺技術(shù)來說,該技術(shù)的應(yīng)用更有利于實(shí)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(jī)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(shí)現(xiàn)最佳拍攝效果。對于機(jī)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(shí)上,在使用機(jī)器視覺信息進(jìn)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?yàn)榭焖龠\(yùn)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(shí)時性要求。

        事實(shí)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(jìn)行提取,結(jié)合具體的模式識別,從而實(shí)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(jìn)行信息內(nèi)容管理,并且便于茶葉自動采摘機(jī)械實(shí)現(xiàn)最佳效果。

        2 茶葉自動采摘機(jī)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(jī)器視覺為基礎(chǔ)的茶葉自動采摘機(jī)械手裝配系統(tǒng)。在該系統(tǒng)之中,通過使用相機(jī)對茶樹進(jìn)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(shí)時傳輸給系統(tǒng)。通過借助具體的茶葉圖像處理機(jī)制,結(jié)合BLOB(Blob Analysis)分析,并且通過二值化(Binary Thresholding)進(jìn)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(jìn)行精準(zhǔn)定位。

        之后,再通過操縱自動采摘機(jī)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(shí)現(xiàn)茶葉產(chǎn)品的自動、及時采集。根據(jù)相關(guān)采摘實(shí)驗(yàn)看,茶葉自動采摘機(jī)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(jì)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(jìn)行精準(zhǔn)分類,并且在深加工之后,發(fā)揮機(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)行有效分析和檢測,從而實(shí)現(xiàn)最佳分類。

        3 基于機(jī)器視覺的茶葉自動采摘機(jī)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(jī)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(jī)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(shí)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(yàn)。

        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(shí)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(jī)器視覺的優(yōu)勢,為茶葉自動采摘機(jī)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(jī)械手的優(yōu)勢,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)茶葉自動采摘的理想任務(wù)。

        對于茶葉自動采摘機(jī)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(jìn)行具體的定位,尤其是通過將相關(guān)茶葉信息,實(shí)時傳遞給控制系統(tǒng),使其達(dá)到指定位置,進(jìn)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。對于茶葉自動采摘機(jī)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(jìn)行有效處理,進(jìn)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(qiáng)化科學(xué)技術(shù)的引導(dǎo)力和支撐力,通過發(fā)揮機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢,從而真正意義上推進(jìn)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。

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