基于图像处理的番茄采摘机器人的设计毕业论文1 精品
番茄收获机的设计大学毕设论文
前言目前中国已成为继美国之后世界第二大加工番茄生产基地，其加工番茄的种植面积约占世界总种植面积的28%。
新疆是我国最大的加工番茄生产基地，其具有发展加工番茄生产得天独厚的农业资源。
昼夜温差大、日照时间长、干燥炎热、病虫害少、独特的自然条件为大规模发展加工番茄产业提供了非常有利的条件，约占中国加工番茄的种植面积的80%左右。
2009年新疆番茄种植面积已达158万亩，番茄产量达到744万吨，生产番茄制品101.46万吨。
然而，目前新疆的加工番茄普遍采用人工采收，劳动强度大，生产效率低，费时费力，采收费用高，且常由于采收不及时，造成大量的加工番茄腐烂在地里，而正值新疆的秋收季节之时，致使劳动力极为紧缺。
但经过十几年的发展，新疆的“红色产业”发展迅猛，产量逐年递增。
大力发展番茄产业，加快发展步伐，就促使番茄收获实现机械化。
番茄收获是农业生产过程中的重要环节，目前大都是人工采收，生产效率低，而番茄成熟季节与棉花成熟季节相同，由于新疆是棉花大省，占用劳动力很多，往往都是因为劳动力不足，影响了番茄的最佳成熟时节，严重影响了番茄的品质，造成了一定的损失！由于进口番茄收获机存在价格昂贵服务周期长和收费高等问题，对我国番茄机械化采收技术的推广和普及造成很大障碍，严重影响了新疆和兵团番茄产业的可持续发展。
为此，设计一种番茄收获机，并对该机的关键部件进行研制，该机可同时完成番茄秧的切割、果秧分离和输送等工作。
关键词：自走式；收获机；番茄目录1绪论 (1)1.1课题研究的意义 (1)1.2国内外葵花籽去壳机发展状况 (1)1.3国内外葵花籽去壳机存在的问题 (1)1.4研究的内容和方法 (1)1.5预期目标 (2)1.6重点研究的关键问题及解决思路 (2)1.7工作条件及解决方法 (2)2葵花籽剥壳机总体设计.......................................................................................... 错误！未定义书签。
毕业设计（论文）-多臂采摘机器人的初步设计采摘手的设计（全套图纸）
多臂采摘机器人的初步设计——采摘手的设计1.绪论1.1研究内容及意义果蔬采摘是农业生产链中最耗时耗力的一个环节,其成本高、季节性强、需要大量劳动力高强度的工作。
但是由于工业生产的迅速发展分流了大量农业劳动力以及人口老龄化加剧等原因,使得能够从事农业生产的劳动力越来越少,单靠人工劳作已经不能满足现有的需要。
随着计算机图像处理技术和各种智能控制理论的发展,使采用机器人采摘果蔬成为可能。
果蔬采摘机器人是一类针对水果和蔬菜, 可以通过编程来完成采摘等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统, 是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学, 需要涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息处理等多方面学科领域知识。
采摘机器人将在解决劳动力不足、降低工人劳动强度、提高工人劳动舒适性、减轻农业化肥和农药对人体的危害、提高采摘果蔬的质量、降低采摘成本、提高劳动生产率、保证果蔬的适时采收、提高产品的国际竞争力等方面具有很大潜力。
国际上, 一些以日本和美国为代表的发达国家,已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人,并取得了一些成果。
而我国在该领域中的研究还处于起步阶段,因此我们必须加快对采摘机器人的研究脚步以早日赶超国际水平,使其为我国农业的生产和发展做出重大贡献。
全套图纸，加1538937061.2研究现状果蔬采摘机器人的研究开始于20 世纪60 年代的美国( 1968 年)，采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式。
其缺点是果实易损、效率不高，特别是无法进行选择性的收获，在采摘柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性。
但在此后，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速的发展。
1.2.1国外研究现状在日本、美国等发达国家，农业人口较少。
随着农业生产向规模化、多样化、精确化的方向迈进，劳动力不足的现象越来越明显。
毕业设计采摘机械手
设计一个采摘机械手作为毕业设计是一个有趣和有挑战的项目。
以下是一个简要的设计方案：
1. 目标与需求分析：
-目标：设计一个能够自动采摘果实的机械手，提高采摘效率和减轻劳动强度。
-需求：机械手应具备准确的定位能力、稳定的抓取力度，并适应不同类型的果实。
2. 机械结构设计：
-手臂结构：选择合适的关节设计，使机械手具备较大的工作范围和灵活性。
-抓取器设计：根据果实的形状和大小，设计合适的抓取器，如夹爪、吸盘或夹子等，以确保稳定和安全地抓取果实。
3. 控制系统设计：
-定位系统：使用视觉传感器或激光测距仪等装置，实时识别果实的位置和姿态，并将数据传输给控制系统。
-运动控制：根据定位系统提供的数据，通过电动驱动或气动驱动等方式，控制机械手的运动，实现精确定位和抓取。
4. 自动化控制设计：
-控制算法：设计合适的算法，用于判断果实的成熟度、确定最佳采摘时机，并控制机械手的动作。
-用户界面：设计一个友好的用户界面，方便操作员监控和调整机械手的工作参数。
5. 安全性与可靠性设计：
-安全保护：考虑在机械手上安装传感器，如碰撞传感器或力传感器，以避免对果实和操作人员造成损害。
-可靠性测试：进行系统测试和验证，确保机械手在连续工作中的稳定性和可靠性。
6. 性能评估与改进：
-进行实地测试和评估机械手的采摘效率、准确性和稳定性。
-根据实际使用情况，收集反馈意见并进行改进，优化机械手的设计和性能。
以上是一个初步的设计方案，具体实施过程中需要根据自身的条件和资源对细节进行调整和完善。
另外，为确保设计的可行性和安全性，建议与导师和相关专业人士进行深入讨论和指导。
毕业设计（论文）-果实采摘机械手的设计与仿真
柑橘采摘机器人机械手的选型 .......................................................................... 69
3.1 可移动小车底盘 .................................................................................................. 72
3.2 升降梯 ............................................................................. 72
4.2 设计三维软件 SOLIDWORKS 简介 ....................................................................... 76
4.3 连杆机构设计方案 .............................................................................................. 76
the design of picking manipulator for small citrus fruit is to realize the whole process of
fruit picking.
This paper analyzes the environment of picking and characteristics of the fruit picking
毕业设计——西红柿收获机
分类号编号烟台大学毕业论文（设计）西红柿收获机The machine of Tomato Harvester申请学位：工学学士学位院系：机电汽车工程学院专业：机械设计制造及其自动化姓名：付兴辉学号： 201056501718指导老师：史文谱（副教授）2014年6月1日大学.西红柿收获机姓名：付兴辉指导教师：史文谱（副教授）2014年6月1日大学大学毕业论文（设计）任务书院（系）：机电汽车工程学院摘要随着西部开发的不断深入和农村经济持续发展,番茄作为一种农业经济作物,种植的面积不断扩大,新疆成为我国最大的加工番茄种植和番茄酱生产基地。
在目前加工番茄的种植过程中，从播种到田间管理已基本实现机械化，然而番茄的收获仍以人工采收为主，劳动强度大，效率低。
为了解决番茄采摘时劳动力紧缺的问题,进一步的实现番茄的机械化采收,论文对番茄收获机三大部件切割装置、传送装置、分离装置进行了讨论。
论文的主要容包括：1)对加工番茄的物理机械特性进行了分析，得出了成熟期加工番茄的单果重，破裂力；确定了番茄的分离力围。
2)对番茄果秧切割装置和分离装置的机理进行了深入的研究,并分析了两装置的运动特点和影响因素；3）对收获机各零件进行了准确的设计计算,并获得了相关尺寸参数；同时利用UG三维实体设计软件完成了收获机所有零件的建模以及虚拟装配，并进行了初步的分析干涉分析和质量分析,形成了番茄收获机的虚拟模型。
关键词：番茄采收；分离力；切割装置；分离装置；UG软件分析与仿真；ABSTRACTWith the deepening development of the western development, as a kind of agricultural crops.Xinjiang is China's largest processed tomato and tomato paste production base.In the process of processing tomato in the plant,from sowing to field management has been basically realized mechanization.However, its harvest mechanization level is low mainly relying on artificial picking with labor intensity and lots of work time consuming. .To solve this tenseproblem of lack of labor force for picking,at the same time to realize further implementation of mechanized harvesting tomatoes,this paper has discussed three important parts of harvester:Cutting device,Transfer device,Separation device.The main content of essay includes:1)Analyzed the physical and mechanical characteristics of the processing tomato ,got the fruit weight, breakage force of rape processing tomato, measured the tomato’s fruit-stem Separation force; determined the fruit-stem force range of tomato .2)Carrying on a thorough research on the cutting device and separating device of the tomato fruit-stock Acquainting with sport characteristics and impact factor of two devices.3）Carrying on an accurate design calculation to the whole form,acquiring related size parameter. And making use of UGS to realize the 3D entity design of software to complete harvesting machine for all models of spare prates ,and carrying on virtual assemble of the machine,and carrying on initial analysis and quality analyze to form the virtual model of the fruit-stock devices.Keywords:tomato’s harvester;separation force; cuttingdevice;separation device;analysis and simulation of UG;目录第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国外研究现状 (1)1.3本课题研究容 (3)第二章几种主要的果秧分离机构的介绍 (4)2.1从动梳齿式分离机构 (4)2.2滚筒式分离机构 (4)2.3摘果器式分离机构 (5)第三章番茄分离装置的总体设计 (7)3.1番茄种植模式及物理机械特性 (7)3.11番茄果实在茎叶中状态分析 (7)3.12加工番茄的种植模式 (7)3.2加工番茄破坏静载荷的测量 (8)3.3 回转滚筒式分离装置的设计 (10)3.3.1 传动链的设计 (11)3.32机架的设计 (13)3.33 分离机构的设计 (13)3.4 本章小结 (19)第四章传送装置的设计 (20)4.1切割捡拾装置 (20)4.11分禾器结构简介 (20)4.12往复式切割器的设计 (21)4.2传送装置 (23)4.21传动链的设计 (23)4.22链轮的设计 (24)4.23传动主轴的设计 (24)4.24 滑动轴承的设计 (25)4.3总体建模 (26)4.3本章小结 (27)第五章总结与展望 (28)5.1总结 (28)5.2 展望 (28)5.3果实分离机构发展趋势 (28)致 (30)参考文献 (31)第一章绪论1.1研究背景及意义目前,世界的番茄酱市场需求量为4000万吨每年,贸易量在100万吨左右。
果实采摘机器人运动控制系统设计 精品
学校代码：11059学号：0805070014Hefei University毕业设计（论文）BACH ELOR DISSERTATI ON论文题目：番茄采摘机器人运动控制系统的设计与实现学位类别：工学学士年级专业（班级）：08级自动化（1）班作者姓名：导师姓名：完成时间：2012年5 月15 日番茄采摘机器人运动控制系统的设计与实现中文摘要本文从机器人机械结构入手，对番茄采摘机器入的运动控制系统进行了研究。
首先，参照国内外的采摘机器人的研究现状，分析了番茄采摘机器人机械结构并完成运动控制系统的机械结构设计。
其次，对运动控制系统进行了分析和设计。
运动控制系统的分析与设计部分立足于采摘机器人的工作环境，并结合采摘机器人自身运动方面的需求和其它机械部分的需求来设计。
主要包括：电源模块、电机控制模块、电机驱动模块、显示模块等。
第三，对采摘机器人的传感器部分进行了分析并对运动控制系统的避障部分进行了设计。
采摘机器人的传感器选择依据的是番茄采摘机器人的工作环境以及目前市场上所具有的几种常见传感器的性能、价格和能完成的功能进行比较选择，最终设计出避障系统。
最后，通过仿真验证了运动控制系统设计的准确性，实现了避障功能。
关键词：机械结构；避障；传感器；运动控制Tomato Harvesting Robot Motion Control System DesignAnd ImplementationABSTRACTThis paper starts from the mechanical structure of robot to analyse and design the motion control system of Tomato Picking Robot .Firstly, with reference to the new research of the domestic and foreign picking robot, it analyses the tomato picking robot mechanical structure and design mechanical structure of the motion control system .Secondly, analysis and designs the motion control system. It is also based on the picking robot working environment, and combined the damand of picking robot self motion and the coordination of other mechanical to design. Mainly it comprises a power supply module, motor control module and display module and so on.Thirdly, The sensor of the picking robot is analyzed and designing the obstacle avoidance of the motion control system , mainly including: the selection of sensor, obstacle avoidance module, alarm module designing. Picking robot sensor selection is based on the tomato picking robot working environment as well as the current market, which has several common sensor performance, price and can complete the function chosen for comparison. At last, it designs the obstacle avoidance system.Finally, the accuracy of the motion control system in this design is verified correctly by simulation. The obstacle avoidance function can realizing in the simulation .KEY WORD: mechanical structure; obstacle avoidance; sensors; motion control目录中文摘要 (I)ABSTRACT ......................................................................................................................................................... I I 第一章前言 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2果实采摘机器人研究现状 (1)1.2.1果实采摘机器人国内外发展现状 (1)1.2.2果实采摘机器人关键技术及其发展现状 (3)1.3研究内容与结果 (4)第二章机械结构的分析与设计 (5)2.1果实采摘机器人整体机械结构的分析 (5)2.2运动控制系统机械结构的设计 (6)2.2.1运动控制系统的机械结构分析 (6)2.2.2运动控制系统机械结构的设计 (6)2.3运动控制系统车体载荷分析与执行器的选择 (7)2.3.1 执行器选择依据 (7)2.3.2 执行机构电机的介绍 (10)第三章运动控制系统硬件部分设计 (12)3.1总体方案设计思路 (12)3.1.1主控制器模块 (12)3.1.2电源模块 (12)3.1.3电机控制模块 (13)3.1.4电机驱动模块 (13)3.1.5显示模块 (14)3.1.6报警模块 (15)3.1.7传感器选择与避障系统设计 (15)3.2运动控制系统硬件设计 (17)3.2.1主控器模块设计 (17)3.2.2电机控制模块电路设计 (18)3.2.3 报警模块电路设计 (20)3.2.4显示模块电路设计 (20)3.2.5超声波模块电路设计 (21)第四章运动控制系统软件设计 (23)4.1运动控制系统总程序流程图 (23)4.2超声波测距模块 (24)4.3避障模块 (25)4.4电机控制模块 (26)4.5显示模块 (27)第五章系统仿真 (27)结束语 (30)参考文献 (31)致谢 (33)附件 (34)第一章前言1.1研究背景与意义随着电子技术和计算机技术的发展,智能机器人已在许多领域得到日益广泛的应用。
番茄采摘机器人的介绍
Part 3
应用领域
应用领域
1
番茄采摘机器人的应用领 域主要是农业领域，特别 是大规模的番茄种植园
2
3
这些机器人可以极大地提 高采摘的效率和质量，降 低因手工采摘而造成的损
失和浪费
同时，对于一些需要大量 人力的农业活动，如收割、 种植等，也可以借鉴和应
用自动化技术
Part 4
发展前景
发展前景
重大的意义
Part 5
结论
结论
1
总的来说，番茄采摘机器人是一种利用先进技术实现农业自动化的 成功案例
这种机器人的应用将会改变传统的农业生产方式，推动农业现代化 的发展
2
3
同时，也需要注意到，这种技术的引入可能会对农业工人产生一定 的影响，需要进行合理的规划和引导பைடு நூலகம்
尽管存在一些挑战，但随着技术的不断进步和应用领域的不断扩展， 我们有理由相信番茄采摘机器人的未来充满希望
为了应对这些挑战，需要采取一 些对策。首先，需要进一步加强 技术研发，提高机器人的传感器 技术和机器学习算法的精度。其 次，需要优化机器人的设计和制 造工艺，降低其维护和运行成本。 最后，需要制定合理的政策和措 施，鼓励农民使用番茄采摘机器 人，并引导他们适应新的农业生 产方式
总之，番茄采摘机器人的发展对 于提高农业生产效率和可持续性 具有重大的意义。虽然存在一些 挑战，但随着技术的不断进步和 应用领域的不断扩展，我们有理 由相信番茄采摘机器人的未来充 满希望
01
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随着科技的不断发展，番茄 采摘机器人也在不断的升级
和改进
未来，这种机器人可能会具 备更多的功能，如对不同形 状、大小的番茄进行识别和 采摘；适应不同的气候和土 壤条件；甚至可以通过学习 和适应，提高自身的采摘效
基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述
基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述随着人工智能技术的不断发展，机器人技术在各个领域都得到了广泛应用。
其中，采摘机器人是农业机器人的重要分支之一。
采摘机器人的出现，旨在解决劳动力资源短缺、提高采摘效率以及减轻人工劳动对环境的影响。
而目标识别与定位是采摘机器人实现自动化采摘的关键技术。
本文将对基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法的研究进行综述。
目标识别是采摘机器人实现作业的第一步，也是最关键的一步。
通过识别目标，机器人可以准确地了解目标的位置、形状、大小等信息，从而进行下一步的操作。
基于视觉的目标识别方法主要分为传统图像处理方法和深度学习方法两大类。
在传统图像处理方法中，边缘检测、颜色检测和纹理检测等技术被广泛应用于目标识别中。
边缘检测可以通过提取目标的轮廓信息进行识别，但存在对噪声敏感、对光照变化敏感等问题。
颜色检测可以通过识别目标的颜色进行判断，但受到光照条件和目标表面材质的影响较大。
纹理检测可以通过识别目标的纹理特征进行判断，但受到纹理杂乱程度和尺度变化的影响较大。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标识别方法逐渐成为主流。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一，由于其对图像特征的学习能力较强，因此被广泛应用于目标识别中。
针对采摘机器人的特点，研究者们提出了一系列的改进模型。
例如，基于多任务学习的方法可以同时进行多个任务的学习，提高了目标识别的准确性和鲁棒性。
基于迁移学习的方法可以将已有的模型迁移到采摘机器人的任务中，加快了模型的训练速度和提高了模型的泛化能力。
除了CNN之外，循环神经网络（RNN）也被用于处理序列数据，如动作序列的预测和生成，进一步提升了采摘机器人的操作能力。
目标定位是采摘机器人实现精准操作的关键环节。
目标定位可以分为室内定位和室外定位两种情况。
室内定位通常使用激光雷达、摄像头、超声波等传感器进行测距和测角，通过多传感器融合的方法获得目标的三维坐标。
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》范文
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》篇一一、引言近年来，随着科技的发展，农用机械自动化的应用已经取得了显著成效。
特别是针对园艺类作物，如番茄等果菜的整枝作业，因其涉及到高重复性的操作和高强度的人力劳动，其自动化的需求变得更为迫切。
在诸多研究中，如何利用高精度和高效率的机器人眼手伺服控制系统对番茄整枝操作进行自动化成为了一大热点研究问题。
本研究就这一问题进行深入的探讨和研究。
二、研究背景番茄整枝是农业生产中一项重要的工作，它涉及到对番茄植株的修剪和整理，以促进植物的生长和果实的发育。
然而，由于这一工作具有重复性高、工作强度大等特点，传统的由人工完成的方式已不能满足当前农业生产的需求。
而通过整枝机器人的引入，特别是配备眼手伺服控制系统的机器人，能够大大提高整枝作业的效率和精度。
三、眼手伺服控制系统的研究眼手伺服控制系统是机器人整枝作业的核心部分，它包括视觉系统、控制系统和执行系统三大部分。
其中，视觉系统负责识别和定位番茄植株的枝条；控制系统则根据视觉系统的反馈信息，控制执行系统进行相应的动作；执行系统则负责完成具体的整枝操作。
在视觉系统方面，我们采用了先进的图像识别技术，能够快速准确地识别出番茄植株的枝条位置。
在控制系统方面，我们采用了先进的算法和控制策略，使得机器人能够根据视觉系统的反馈信息，快速准确地调整执行机构的动作。
在执行系统方面，我们选择了高性能的伺服电机和控制器，以保证机器人执行整枝操作的精确度和稳定性。
四、系统实现及优化在我们的研究中，我们首先通过实验确定了眼手伺服控制系统的各项参数，包括视觉系统的识别精度、控制系统的响应速度和执行系统的动作精度等。
然后，我们根据实验结果对系统进行了优化和调整，以提高系统的整体性能。
此外，我们还对系统的稳定性和可靠性进行了深入的研究。
我们通过模拟各种可能的工作环境和工作条件，对系统进行了全面的测试和验证。
同时，我们还采用了多种措施来提高系统的稳定性和可靠性，如增加冗余设计、优化控制策略等。
基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统的研究
基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统的研究一、内容概括随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域的应用越来越广泛。
本文主要研究了一种基于四自由度的西红柿采摘机器人视觉系统。
该系统采用了先进的图像处理技术和机器视觉算法，能够实现对西红柿植株的精确识别和定位，从而实现高效、准确的采摘。
为了提高采摘效果，本文首先分析了西红柿植株的生长特点和果实成熟度的判断方法。
通过对不同生长阶段的西红柿植株进行实验观察，建立了一套较为完善的果实成熟度评价体系。
在此基础上，设计了一种基于深度学习的图像识别算法，能够快速准确地识别出成熟的西红柿果实。
此外为了适应不同地形和环境条件，本文还研究了一种四自由度的机械臂控制系统。
通过调整机械臂的运动轨迹和姿态，使其能够在各种复杂的地形和环境中实现稳定、高效的采摘。
同时为了保证采摘过程的安全性和稳定性，本文还设计了一种实时监测和保护机制，能够在遇到障碍物时自动避让，确保采摘过程的顺利进行。
通过实验验证，本文所提出的基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统能够实现高效、准确的果实采摘，大大提高了采摘效率和产量。
同时该系统具有较强的通用性和可扩展性，有望在其他果蔬采摘领域得到广泛应用。
A. 研究背景和意义随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛的应用。
特别是在农业领域，机器人技术的应用为提高农业生产效率、减轻农民劳动强度、保障农产品质量和安全发挥了重要作用。
然而目前市场上的农业机器人大多针对特定作物或任务开发，对于多种作物的自动化种植和采摘仍存在一定的局限性。
西红柿作为一种常见的蔬菜作物，其种植和采摘过程中需要大量的人工劳动力，而且对环境条件要求较高，如温度、湿度等。
因此研究一种能够实现西红柿自动种植和采摘的机器人具有重要的现实意义。
本研究基于四自由度西红柿采摘机器人视觉系统，旨在解决当前市场上农业机器人在西红柿种植和采摘方面的技术瓶颈。
通过研究和改进机器人的视觉系统，使其能够准确识别和定位西红柿植株的位置、果实的大小和颜色等信息，从而实现对西红柿的精确采摘。
基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法
基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法随着农业科技的发展，采摘机器人已逐渐走入农田，为农民朋友们提供高效的农作业解决方案。
其中，基于视觉的采摘机器人被广泛认可为一种较为有效的采摘技术。
本文将介绍基于视觉的采摘机器人的采摘定位与导航方法，带您了解这一先进技术的原理与应用。
一、视觉感知技术在采摘机器人中的应用随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉感知技术在采摘机器人中得到了广泛的应用。
采摘机器人通过视觉传感器获取作物的外形、颜色、纹理等特征信息，并通过图像处理与分析算法进行处理。
基于视觉感知技术，机器人能够准确地辨别和定位目标作物，为后续的采摘操作提供基础。
二、基于视觉的采摘机器人的采摘定位方法1. 特征提取与识别基于视觉的采摘机器人首先需要对目标作物进行特征提取与识别。
通过图像处理与分析算法，从目标作物的图像中提取出与种类、体积、成熟度等因素相关的特征信息。
这些特征信息可以是形状、颜色、纹理等，通过模式识别算法与数据库匹配，实现对目标作物的准确识别。
2. 目标位置定位定位是采摘机器人的核心任务之一。
基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像，结合机载传感器的数据，通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。
同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪，保持对目标的准确定位。
三、基于视觉的采摘机器人的导航方法1. 地图构建与更新基于视觉的采摘机器人可以通过视觉传感器获得周围环境的图像信息，通过图像处理与分析算法进行处理，并实现地图的构建与更新。
机器人可以基于地图信息规划最优路径，实现自主导航，避免障碍物和不可通行区域。
2. 导航控制基于视觉的采摘机器人的导航控制主要包括路径规划、避障和自主定位等。
通过图像处理与分析方法，机器人可以实现对周围环境的感知，并根据环境信息进行路径规划和避障决策。
此外，机器人还可以通过视觉定位方法实现自主定位，保证采摘操作的准确性和效率。
四、基于视觉的采摘机器人的应用前景基于视觉的采摘机器人在农业生产中具有广阔的应用前景。
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》范文
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》篇一一、引言随着现代农业技术的快速发展，机器人技术被广泛应用于农业生产中，其中番茄种植的整枝工作是重要的农业环节之一。
传统的整枝方式需要大量的人工劳动力，费时费力且效率低下。
因此，开发一款高效、自动化的番茄整枝机器人具有重要的实际意义。
而该机器人的关键技术之一便是眼手伺服控制系统，本文将对这一控制系统进行研究探讨。
二、研究背景与意义近年来，眼手伺服控制技术在农业机器人的应用越来越广泛，该技术能够实现对植物生长环境的实时监测和整枝工作的自动化执行。
对于番茄种植而言，整枝机器人的眼手伺服控制系统能够实现对番茄植株的精准识别和整枝操作，大大提高了整枝效率，减少了人工劳动力的投入，具有较高的经济效益和社会效益。
同时，这一技术的应用还能够促进现代农业技术的发展，推动农业的现代化进程。
三、眼手伺服控制系统的设计与实现1. 系统架构设计番茄整枝机器人的眼手伺服控制系统主要由视觉识别系统、控制系统和执行系统三部分组成。
其中，视觉识别系统负责识别番茄植株的位置和生长状态；控制系统根据视觉识别系统的信息，对执行系统发出指令，实现整枝操作；执行系统则负责执行控制系统的指令，完成整枝工作。
2. 视觉识别系统视觉识别系统是眼手伺服控制系统的核心之一，其主要功能是识别番茄植株的位置和生长状态。
该系统采用机器视觉技术，通过摄像头获取番茄植株的图像信息，然后通过图像处理算法对图像进行解析和识别，最终得到番茄植株的位置和生长状态信息。
3. 控制系统控制系统是眼手伺服控制系统的另一核心部分，其主要功能是根据视觉识别系统的信息，对执行系统发出指令，实现整枝操作。
该系统采用现代控制理论和技术，通过传感器获取环境信息和植株状态信息，然后根据预设的算法进行决策和控制，最终实现对整枝操作的精准控制。
4. 执行系统执行系统是眼手伺服控制系统的最终实现部分，其主要功能是执行控制系统的指令，完成整枝工作。
该系统采用先进的机械结构和驱动技术，实现对番茄植株的精准整枝操作。
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》范文
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》篇一一、引言随着农业现代化的不断推进，自动化和智能化的技术越来越被应用于农业生产的各个领域。
在蔬菜种植过程中，整枝工作是一项非常繁琐和耗费人力的工作。
而番茄作为蔬菜种植中的重要品种，其整枝工作的自动化与智能化尤为重要。
因此，研究并开发一种高效的番茄整枝机器人系统显得尤为重要。
其中，眼手伺服控制系统作为机器人的核心部分，对提高整枝效率和质量具有关键作用。
本文旨在研究番茄整枝机器人眼手伺服控制系统的相关技术，为农业自动化和智能化提供技术支持。
二、眼手伺服控制系统的基本原理眼手伺服控制系统是机器人技术的重要组成部分，其基本原理是通过视觉系统获取目标信息，然后通过控制系统驱动机械臂进行精确的操作。
在番茄整枝机器人的眼手伺服控制系统中，视觉系统主要负责对番茄植株的识别和定位，控制系统则负责根据视觉系统的信息进行精确的整枝操作。
三、番茄整枝机器人的眼手伺服系统设计（一）视觉系统设计视觉系统是番茄整枝机器人进行精确操作的前提。
本文采用基于深度学习的目标检测算法，对番茄植株进行识别和定位。
通过采集大量番茄植株的图像数据，训练出能够准确识别和定位番茄植株的模型。
同时，为了提高系统的适应性和鲁棒性，我们还采用了多尺度目标检测和动态阈值调整等技术。
（二）控制系统设计控制系统是眼手伺服系统的核心部分，负责根据视觉系统的信息进行精确的操作。
本文采用基于PID控制的机械臂运动控制算法，通过控制机械臂的关节角度和速度，实现对番茄植株的精确整枝。
同时，为了提高系统的智能化水平，我们还采用了深度学习技术对整枝操作进行学习和优化。
四、实验与结果分析为了验证本文设计的眼手伺服控制系统的性能，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统能够准确识别和定位番茄植株，实现精确的整枝操作。
同时，该系统还具有较高的适应性和鲁棒性，能够在不同的环境和光照条件下进行稳定的操作。
与传统的整枝方法相比，该系统具有更高的效率和更好的效果。
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》范文
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》篇一一、引言近年来，随着农业生产方式的转型升级和机器人技术的迅速发展，智能机器人系统在农业生产中应用逐渐增多，尤其在作物管理方面取得了显著成果。
作为当前研究的热点，番茄种植领域也开始广泛地运用机器技术以提高产量与品质。
因此，对于一种具备精准作业的整枝机器人的研发及其核心系统——眼手伺服控制系统的研究就显得尤为迫切。
本论文即旨在深入研究这一控制系统，探讨其在整枝过程中的工作原理、算法实现和效果分析等，以期望提高整枝机器人的实用性和自动化程度。
二、整枝机器人系统的技术框架整枝机器人的眼手伺服控制系统是其关键部分，通过这一系统机器人能够实现目标对象的快速精准定位以及准确的作业执行。
整枝机器人的系统主要分为四个部分：机械执行机构、图像处理与目标识别模块、控制与决策模块和执行伺服驱动系统。
眼手伺服控制系统就涵盖在这四部分之中，尤其图像处理和目标识别、伺服控制策略的运用尤为关键。
三、眼手伺服控制系统的核心研究内容（一）图像处理与目标识别技术整枝机器人作业的前提是对目标（即番茄植株）进行精准识别和定位。
这就需要使用到先进的图像处理技术。
系统首先通过高精度相机捕获目标信息，随后运用数字图像处理算法（如特征提取、图像分割、模板匹配等）识别出番茄植株，并将处理后的图像信息传递至控制与决策模块。
（二）伺服控制策略的优化设计在得到目标位置信息后，眼手伺服控制系统将依据这一信息通过伺服驱动系统驱动机械执行机构进行精准的整枝作业。
在这一过程中，如何优化伺服控制策略是提升作业效率的关键。
通常，采用的控制策略包括基于PID算法的闭环控制、模糊控制等。
针对番茄整枝作业的特殊性，还需根据实际工作场景和作业需求对控制策略进行不断优化和调整。
（三）系统性能测试与效果分析眼手伺服控制系统的性能直接影响整枝机器人的作业效果。
因此，对系统进行性能测试和效果分析是必要的环节。
这包括对系统响应速度、定位精度、作业效率等指标的测试和分析，以及在真实工作场景下对整枝效果进行评估。
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》
《番茄整枝机器人眼手伺服控制系统研究》篇一一、引言随着现代农业技术的快速发展，机器人技术被广泛应用于农业生产中，其中番茄种植作为重要的农作物之一，其整枝工作是提高番茄产量和品质的关键环节。
然而，传统的整枝方式主要依靠人工完成，不仅效率低下，而且对工人的劳动强度大。
因此，研究开发一种高效、智能的番茄整枝机器人眼手伺服控制系统具有重要的现实意义和应用价值。
二、研究背景及意义目前，国内外对番茄整枝机器人的研究已经取得了一定的进展，但在整枝机器人的眼手伺服控制系统方面仍存在许多挑战。
针对这一问题，本文重点研究了番茄整枝机器人的眼手伺服控制系统，旨在提高整枝机器人的工作效率和准确性，降低工人的劳动强度，同时为农业生产提供更加智能化的解决方案。
三、系统架构及工作原理本文所研究的番茄整枝机器人眼手伺服控制系统主要包括视觉识别系统、运动控制系统和执行机构三个部分。
其中，视觉识别系统负责识别番茄植株的枝条和叶子，运动控制系统则根据视觉识别的信息控制机械手臂的运动，执行机构则负责完成整枝作业。
视觉识别系统采用机器视觉技术，通过图像处理和模式识别算法对番茄植株进行精确识别。
运动控制系统采用先进的眼手伺服控制算法，根据视觉识别的信息实时调整机械手臂的运动轨迹和速度，实现精确的整枝作业。
执行机构采用气动或电动的方式，实现对番茄植株的剪枝和修剪。
四、眼手伺服控制算法研究眼手伺服控制算法是整个系统的核心部分，直接影响到整枝机器人的工作效率和准确性。
本文针对番茄整枝机器人的特点，研究了多种眼手伺服控制算法，包括基于PID控制的传统算法和基于神经网络的智能算法等。
通过对比实验和分析，发现基于神经网络的智能算法在处理复杂环境下的整枝作业时具有更好的鲁棒性和适应性。
五、实验结果与分析为了验证本文所研究的番茄整枝机器人眼手伺服控制系统的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该系统能够准确地识别番茄植株的枝条和叶子，并实现精确的整枝作业。
基于图像处理的番茄采摘机器人的设计毕业论文1 精品
青岛农业大学毕业论文（设计）题目: 基于图像处理的番茄采摘机器人的设计姓名：学院：机电工程学院专业：电气工程及其自动化班级：2010.02学号：********指导教师：**2014 年06 月16 日目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1研究的背景及意义 (1)1.2国外研究现状 (1)1.3国内研究现状 (2)1.4主要研究内容 (3)2 采摘机器人硬件系统设计 (5)2.1系统整体方案设计 (5)2.2双目立体摄像机的选型 (7)2.3图像处理核心芯片的选型 (7)2.4下位机控制器选型与电路设计 (13)2.5采摘机械手自由度的降维方案和驱动设计 (18)2.6滑台限位和采摘手接触检测和设计 (20)3 双目视觉定位模型及摄像机参数标定 (22)3.1双目视觉定位模型 (22)3.2摄像机标定方法 (24)3.3标定结果及分析 (26)4 图像采集和预处理 (29)4.1图像采集 (29)4.2图像裁剪和二值化处理 (29)4.3图像滤波处理 (31)4.4番茄果实边缘检测与轮廓提取 (32)4.5图像显示调试方法设计 (34)5 番茄果实的特征点和形心参数的提取 (35)5.1番茄果实圆周上特征点获取的方法设计 (35)5.2计算番茄果实的圆心和半径的方法设计 (35)6 立体匹配和三维坐标计算 (37)6.1立体匹配 (37)6.2番茄果实的空间三维坐标的计算 (37)7 上下位机通讯与下位机采摘设计 (39)7.1上位机与下位机串行通讯协议设计 (39)7.2上位机与下位机串行通讯寄存器配置 (39)7.3上位机和下位机串行通讯程序 (40)7.4下位机对番茄果实定位和采摘 (41)8 软件开发环境配置 (42)8.1CCS开发环境配置 (42)8.2IAR开发环境配置 (45)9 样机试验和总结 (47)9.1采摘机器人样机试验 (47)9.2总结和展望 (49)参考文献 (51)致谢 (54)附录 (55)附录1 基于OPENCV的张正友标定算法程序（部分） (55)附录2 DSP 的主程序和图像采集程序（部分） (58)附录3 图像裁剪程序 (61)附录4 图像阈值分割程序 (62)附录5 中值滤波程序 (63)附录6 索贝尔边缘检测程序 (64)附录7 番茄果实圆周上特征点获取的程序（部分） (65)附录8 计算番茄果实的圆心和半径的算法（部分） (67)附录9 番茄果实的空间三维坐标定位的算法（部分） (69)附录10 上位机TMS320DM642的串行通讯寄存器配置及串行通讯程序 (73)附录11 下位机MSP430F149的串行通讯程序 (76)附录12 下位机对番茄果实定位和采摘的算法（部分） (78)基于图像处理的番茄采摘机器人的设计摘要目前的番茄采摘基本上都是依赖于人工作业而导致劳动力成本高、劳动强度大，而现有的采摘机器人的研究基本上都是停留在理论层面，而极个别物化的成果都是基于计算机，从而导致系统体积过大、功耗高和成本高。
番茄采摘机器人系统设计与试验
番茄采摘机器人系统设计与试验王晓楠;伍萍辉;冯青春;王国华【摘要】In order to improve robotic harvesting for fresh tomato and reduce the amount of human labor , this paper de-signed a tomato intelligent picking robot .The picking robot includes:the vision positioning unit , the picking gripper , the control system and carrying platform .Based on the working principle of each component , the working process of picking robot was revised .Based on HIS color model for image segmentation , the recognition accuracy was improved .It used a method of Airbag gripping to ensure the tomato ’ s integrity .The performance test of picking robot indicated that vision po-sitioning module and the gripper module ran well .The execution time of a single harvest cycle was about 24s, and the success rate for harvesting tomatoes was 83.9%.%为了提高鲜食番茄采收的自动化水平，减轻人工采摘劳动强度，设计了一种番茄智能采摘机器人。
基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究
基于图像处理的视觉采摘机器人作业控制研究
郑思思;王小花
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2024(46)10
【摘要】为了实现自动化的番茄分类采摘,基于视觉识别技术设计了识别系统。
首先,基于HSV视觉体系中的H分量,采用聚类分析的方法,依据成熟度将番茄分为不熟,半熟和全熟3类,并计算3类番茄成熟度对应的H分量分布范围;其次,根据半熟和全熟番茄H分量的分布范围进行番茄图像分割,并利用形态学的方法得到图像中番茄区域的轮廓曲线;再次,采用椭圆拟合方法实现对番茄轮廓拟合,计算得到图像中番茄区域的中心坐标;最后,采用双目视觉系统实现图像中番茄区域中心坐标向实际空间坐标转化。
对番茄轮廓曲线拟合精度和视觉定位精度进行测试,表明系统具有良好的可靠性。
【总页数】6页(P21-26)
【作者】郑思思;王小花
【作者单位】唐山科技职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】S225
【相关文献】
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割草机器人作业控制研究4.采摘机器人机械臂运动控制与目标抓取研究——基于嵌入式和机器视觉技术5.基于计算机视觉的采摘机器人作业优化研究
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番茄采摘机械手关键技术研究
番茄采摘机械手关键技术研究农业机械化是帮助农民大大提高效率，改善劳动条件，提高农作物品质的重要一环，由此越来越受到农业社会的重视。
作为果蔬采摘的一环，采摘机械化也成为研究的热点。
本文主要讨论番茄采摘机械手的关键技术。
首先，番茄采摘机械手的机构设计是关键技术。
如何按照安全和稳定性的原则合理设计机构？张力传感器能够有效检测番茄柄的受力情况，以便采摘机械手能够以恒定力量收取果实。
而夹爪装置是用来定位番茄柄的，因此应当考虑夹爪机构的精度，以便采摘前将夹爪准确定位，确保采摘准确性。
其次，分拣机械手的设计也是关键技术。
采摘机械手收取的番茄果实需要通过分拣机械手实现质量分类。
因此，应当考虑分拣机械手的效率和准确性，分拣机械手需要具有很强的学习能力，以便可以准确的识别番茄大小、形状、受热情况等特性，最终将果实精确分类。
接下来，采摘机械手的视觉定位技术也是关键技术。
如何使机器通过视觉定位来快速准确地收取果实？工程师需要主要着眼于图像处理技术以及机器人臂的控制算法等，要实现快速准确的定位，采用的图像处理方法应当能够高效地提取出图像中的果实等重要信息，机器人臂的控制算法需要让机器人臂根据识别的信息实现精准抓取，这样采摘机械手才能正确定位番茄果实进行收取。
最后，介绍一下番茄采摘机械手的智能控制技术。
智能控制技术是智能化系统实现极高效率采收的关键。
自动控制系统应当具有较高的快速反应和多变适应性。
将不同的传感器信息以及实时环境信息融合，如温度、光照、来自自身的信息等，然后根据这些信息实时判断目前的采收条件，采取合理的操作方式和动作，使采摘机械手能够达到最优的状态。
以上便是本文要讨论的关于番茄采摘机械手的关键技术。
它们的研究和发展将为农业的机械化发展做出重大贡献，促进农业社会的发展和进步。
总之，以上便是有关番茄采摘机械手关键技术研究的内容，它们包括机构设计、分拣技术、视觉定位技术、智能控制技术等，它们的研究和发展将为农业社会提供新的发展机遇，促进农业技术的进步，改善农民的劳动条件，提高农作物品质。
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青岛农业大学毕业论文（设计）题目: 基于图像处理的番茄采摘机器人的设计姓名：学院：机电工程学院专业：电气工程及其自动化班级：2010.02学号：********指导教师：**2014 年06 月16 日目录摘要................................................................................................................................................................... I ABSTRACT ....................................................................................................................................................... II 1 绪论 (1)1.1研究的背景及意义 (1)1.2国外研究现状 (1)1.3国内研究现状 (2)1.4主要研究内容 (3)2 采摘机器人硬件系统设计 (5)2.1系统整体方案设计 (5)2.2双目立体摄像机的选型 (7)2.3图像处理核心芯片的选型 (7)2.4下位机控制器选型与电路设计 (13)2.5采摘机械手自由度的降维方案和驱动设计 (18)2.6滑台限位和采摘手接触检测和设计 (20)3 双目视觉定位模型及摄像机参数标定 (22)3.1双目视觉定位模型 (22)3.2摄像机标定方法 (24)3.3标定结果及分析 (26)4 图像采集和预处理 (29)4.1图像采集 (29)4.2图像裁剪和二值化处理 (29)4.3图像滤波处理 (31)4.4番茄果实边缘检测与轮廓提取 (32)4.5图像显示调试方法设计 (34)5 番茄果实的特征点和形心参数的提取 (35)5.1番茄果实圆周上特征点获取的方法设计 (35)5.2计算番茄果实的圆心和半径的方法设计 (35)6 立体匹配和三维坐标计算 (37)6.1立体匹配 (37)6.2番茄果实的空间三维坐标的计算 (37)7 上下位机通讯与下位机采摘设计 (39)7.1上位机与下位机串行通讯协议设计 (39)7.2上位机与下位机串行通讯寄存器配置 (39)7.3上位机和下位机串行通讯程序 (40)7.4下位机对番茄果实定位和采摘 (41)8 软件开发环境配置 (42)8.1CCS开发环境配置 (42)8.2IAR开发环境配置 (45)9 样机试验和总结 (47)9.1采摘机器人样机试验 (47)9.2总结和展望 (49)参考文献 (51)致谢 (54)附录 (55)附录1 基于OPENCV的张正友标定算法程序（部分） (55)附录2 DSP 的主程序和图像采集程序（部分） (58)附录3 图像裁剪程序 (61)附录4 图像阈值分割程序 (62)附录5 中值滤波程序 (63)附录6 索贝尔边缘检测程序 (64)附录7 番茄果实圆周上特征点获取的程序（部分） (65)附录8 计算番茄果实的圆心和半径的算法（部分） (67)附录9 番茄果实的空间三维坐标定位的算法（部分） (69)附录10 上位机TMS320DM642的串行通讯寄存器配置及串行通讯程序 (73)附录11 下位机MSP430F149的串行通讯程序 (76)附录12 下位机对番茄果实定位和采摘的算法（部分） (78)基于图像处理的番茄采摘机器人的设计摘要目前的番茄采摘基本上都是依赖于人工作业而导致劳动力成本高、劳动强度大，而现有的采摘机器人的研究基本上都是停留在理论层面，而极个别物化的成果都是基于计算机，从而导致系统体积过大、功耗高和成本高。
为解决以上问题，本文提出并开发了一套基于DSP的番茄采摘机器人。
本文的主要设计内容包括基于DSP的采摘机器人系统的方案设计、各个硬件电路的设计、以及基于汇编语言、C语言和VC++三种编程语言的软件设计。
本文的主要贡献为：（1）提出利用DSP代替计算机实现番茄图像的采集、处理和果实的空间三维定位，并进行了验证；（2）提出一种采摘机械手降维的方法，解决了机器人建模复杂且实现困难的问题，并结合三维滑台实现并完成了对空间中番茄的准确抓取和采摘的功能。
试验表明，本文研发的系统能够实现对番茄果实的准确定位和采摘，具有操作简单、体积小巧、功耗低、性价比高等优点。
本系统的研发对于提高番茄的采摘效率，减少劳动力、降低农民的劳动强度和采摘成本具有重要的实际意义，也为精准农业的发展提供了一种新的思路和方法。
关键字：番茄采摘；图像处理；DSP；双目立体视觉Design of Tomato Picking Robot Based on Image ProcessingAbstractAt present, the tomato harvest work mostly depends on the artificial operation, which causes the problems of high-cost, high labor intensity etc. But now, the research of picking robot mainly focuses on the theoretical research. Few materialized productions, which use the computer as the controller, have the characteristics of big-system volume, high power-consumption, and high cost etc. To solve the above problems, this paper designs a tomato picking robot based on the DSP.The main design contents of this paper include the scheme design of robot picking robot based on DSP, the hardware circuit design and software design based on the assembler language, C language and VC++ language. The main contributions of this paper include two aspects: (1) a novel scheme is proposes that DSP is used to take place of the computer to complete the tomato image acquisition, image process and three-dimension localization. (2) an novel approach for reducing dimensions is proposed to reduce the picking manipulator dimensions, which solves the difficulty in robot modeling and realization method. Combing with the three-dimension slipway, the grasping and picking for tomatoes are finished in the space.This experiment tests indicate that the designed system can realize the accurate positioning and picking for tomatoes, as well as the system has many advantages of the simple operation, compact size, low power and high cost-performance ratio. The development of this system not only has the important meanings in improving the tomato picking efficiency, reducing human labors, reducing the labor intensity of farmers and the picking cost, but also providing a new idea and method for the development of precision agriculture.Key words：tomato picking, image process, DSP, binocular stereo vision1 绪论1.1 研究的背景及意义番茄(Tomato)，又名西红柿、或者洋柿子。
其内部含有丰富的蛋白质、维生素，以及胡萝卜素等营养物质。
西红柿具有减肥瘦身、消除人们的疲劳等功效[1-3]。
据不完全统计，全世界番茄总产量约为5000万吨/年，而我国则占到了约700万吨/年[4]。
番茄采摘作业是当前果蔬生产过程中比较费时和费力的环节。
目前，番茄采摘主要依赖于人工作业，由果农直接将番茄从植株上采摘下来。
然而人工采摘作业存在成本偏高、劳动强度大、而且采摘很不及时等弊端。
同时，当前我国人口老龄化严重，农业劳动人口因为“进城”而骤减[5]。
而随着自动化技术的发展，自动采摘作业逐渐代替人类进行作业，可以大大减少采摘人员的劳动强度。
因此，进行番茄采摘作业自动化的研究对于社会具有重要的现实意义[6]。
然而，番茄的大小和颜色呈现非规则、非一致等特性，其生长环境的复杂性和农田环境的非结构化等特点共同决定了采摘设备的开发有一定的难度，而且由于番茄果实生长环境的背景复杂，加之番茄果实生长密集，果实之间的遮挡问题很严重，给图像处理带来许多困难。
虽然目前已有学者进行基于机器视觉方面的研究，但其目前的研究基本上是停留在某一方面理论层次的研究，如单纯的双目定位、机械手采摘路径优化等，而进行实际应用开发的研究特别少。
即使这样，当前极个别的物化的应用研究都是利用了基于PC上位机的OpenCV，即首先利用计算机视觉库进行图像处理，然后进一步通过控制采摘机械手对果实进行采摘，但是这样就使得采摘设备存在开发成本高、体积大和功耗高等缺点，给自动化采摘作业的推广应用带来新问题。