智能柚子采摘机器人设计

第５２卷㊀第４期２０２４年４月
㊀㊀
林业机械与木工设备
ＦＯＲＥＳＴＲＹＭＡＣＨＩＮＥＲＹ＆ＷＯＯＤＷＯＲＫＩＮＧＥＱＵＩＰＭＥＮＴ
Ｖｏｌ５２Ｎｏ.４Ａｐｒ.２０２４
研究与设计
智能柚子采摘机器人设计
丘文佳ꎬ㊀王路平ꎬ㊀李㊀滨
(东北林业大学机电工程学院ꎬ黑龙江哈尔滨１５００４０)
摘㊀要:智能柚子采摘机器人设计是在其他相关果蔬采摘机器人的基础上进行的迁移㊁类比和改进ꎮ按照智能柚子采摘机器人的功能需求ꎬ选择钣金件来做机械手臂部分ꎬ３Ｄ打印的软质光敏树脂做柔性手指ꎬ并选择适宜行走在山丘地带的履带机构以及单片机ＳＴＣ系列控制履带行走和手抓采摘动作ꎮ结合ＯｐｅｎＭＶ以及摄像头等外部设备与避障传感器ꎬ达到对柚子的识别㊁采摘和避障行走ꎮ智能柚子采摘机器大大降低了采摘成本ꎬ间接提高了运输效率ꎬ将更多新鲜柚子及时运送到市场ꎬ同时也将人从采摘柚子这种单一枯燥的劳动中解放出来ꎮ
关键词:采摘机器人ꎻ智能化ꎻ图像识别
中图分类号:Ｓ７７６㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀文章编号:２０９５－２９５３(２０２４)０４－００４５－０５
Ｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｇｒａｐｅｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ
ＱＩＵＷｅｎ￣ｊｉａꎬＷＡＮＧＬｕ￣ｐｉｎｇꎬＬＩＢｉｎ
(ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨａｒｂｉｎＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５００４０ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｉｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｇｒａｐｅｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｉｇｒａｔｉｏｎꎬａｎａｌｏｇｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｏｔｈｅｒｒｅｌａｔｅｄｆｒｕｉｔａｎｄｖｅｇｅｔａｂｌｅｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｓ.Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｇｒａｐｅ￣ｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔꎬｓｈｅｅｔｍｅｔａｌｐａｒｔｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｍａｋｅｔｈｅｒｏｂｏｔｉｃａｒｍｐａｒｔꎬａｎｄｓｏｆｔ３Ｄｐｒｉｎｔｅｄｐｈｏｔｏｓｅｎｓｉｔｉｖｅｒｅｓｉｎｉｓｕｓｅｄａｓａｆｌｅｘｉｂｌｅｆｉｎｇｅｒ.ＴｈｅｔｒａｃｋｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｗａｌｋｉｎｇｉｎｔｈｅｈｉｌｌｙａｒｅａａｎｄｔｈｅＳＴＣｓｅｒｉｅｓｏｆｍｉ￣ｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｔｒａｃｋｗａｌｋｉｎｇａｎｄｈａｎｄｐｉｃｋｉｎｇａｃｔｉｏｎｓ.ＢｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇＯｐｅｎＭＶꎬｃａｍｅｒａａｎｄｏｔｈｅｒｅｘｔｅｒｎａｌｄｅｖｉｃｅｓｗｉｔｈｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｓｅｎｓｏｒｓꎬｇｒａｐｅｆｒｕｉｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬｐｉｃｋｉｎｇａｎｄｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｗａｌｋｉｎｇｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄ.Ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｇｒａｐｅｆｒｕｉｔｐｉｃｋｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｐｉｃｋｉｎｇｃｏｓｔꎬｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙｉｍ￣ｐｒｏｖｅｓｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｄｅｌｉｖｅｒｓｍｏｒｅｆｒｅｓｈｇｒａｐｅｆｒｕｉｔｔｏｔｈｅｍａｒｋｅｔｉｎｔｉｍｅꎬａｎｄａｌｓｏｌｉｂｅｒａｔｅｓｐｅｏｐｌｅ
ｆｒｏｍｔｈｅｓｉｎｇｌｅｂｏｒｉｎｇｌａｂｏｒｏｆｐｉｃｋｉｎｇｇｒａｐｅｆｒｕｉｔ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔꎻｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｍａｇｅꎻｒｅｃｏｇｎｉｔｏｎ
㊀㊀收稿日期:２０２３－１２－１１
基金项目:哈尔滨市科技局创新人才基金项目 无人机遥感技术在森林生物量估测中的应用研究 (２０１７ＲＡＬＸＪ０１１)第一作者简介:丘文佳ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向为机械电子工程ꎬＥ－ｍａｉｌ:２８１５５２５６８＠ｑｑ.ｃｏｍꎮ
目前国内柚子采摘主要由人工完成ꎬ柚子树一般高达５~６ｍ左右ꎬ一个柚子的重量大约在０.５~
２ｋｇ左右ꎬ体积大约是３ｄｍ３[１]ꎬ这导致传统的人工采摘柚子的劳动量大ꎬ并且每小时采摘柚子的数量少[２]ꎬ同时伴随着农村人口向城市各行各业的转移ꎬ
农村劳动力严重流失ꎬ人口的老龄化问题的也日渐加剧ꎬ使得人力短缺ꎬ进而导致成本逐渐上升ꎬ生产总费用超过一半都被用于采摘方面[３]ꎮ
随着机器人技术的快速发展ꎬ提高人类的劳动
效率ꎬ减少人类劳动量成为当今备受关注问题ꎬ尤其
林业机械与木工设备第５２卷
是将单调重复的工作用机器来代替是个不可逆转的趋势[４－６]ꎮ采摘水果蔬菜等便是由一系列单调重复的动作组成ꎬ现今世界上果蔬采收领域的技术研究的热点和主要发展方向之一就是采摘机器人[７－８]ꎮ目前ꎬ世界各国科研人员已经探索出用成熟的果蔬与枝干叶子在光学及色彩学参数上不同的这一大区别来将自然种植环境下(包括大棚种植)熟了的果蔬与其他物体相区别开来ꎮ实践中采用这一理论ꎬ发明了苹果采摘机器人㊁草莓采摘机器人等一系列的自动识别采摘的农业机器人[９]ꎮ
为了降低柚子采摘成本ꎬ提高柚子运输效率ꎬ将更多新鲜的柚子及时运送到市场ꎬ同时也将人从采摘柚子这种单一枯燥的劳动中解放出来ꎬ本文设计使用智能柚子采摘机器人来取代传统的人工采摘柚子ꎮ１㊀执行环节的选择与设计
１.１㊀采摘部分主要参数确定
通过查阅资料ꎬ可知道柚子树在修剪时要去除顶端优势ꎬ以便提高产量ꎬ是以修剪柚子树常控制在３ｍ以内ꎬ而一个柚子的质量约在０.５~２ｋｇꎬ所以设计智能柚子采摘机器人的机械手部分末端负载为３ｋｇ左右[１０]ꎬ果实中等大小ꎬ类似梨型呈扁圆形ꎬ纵径５~１３.５ｃｍꎬ横径４.３~１６ｃｍꎬ一个柚子体积大约在３ｄｍ３ꎬ据此本智能柚子采摘机器人的采摘部分机械手(用不锈钢钣金作为材料)的靠近腰部臂和靠近手部臂的重量和尺寸设计如下:靠近腰部臂的第一和第二关节轴之间的距离为５２６ｍｍꎻ靠近腰部臂的质量为Ｍ１(大约６ｋｇ左右)ꎻ靠近腰部臂的重心在距离第一关节轴２９１ｍｍ处ꎬＬ１＝２９１ｍｍꎻ靠近手部臂的从第二个关节轴到手抓旋转部的距离是６００ｍｍꎻ靠近手部臂的质量为Ｍ２(大约６.５ｋｇ左右)ꎻ靠近手部臂的重心在距第二个关节轴３８６ｍｍ处ꎬＬ２＝５２６＋３８６＝９１２ｍｍꎮ
本智能柚子采摘机器人的采摘部分的腰部的质量和尺寸设计如下:旋转轴(舵盘中心)与舵机中心距离为２５ｍｍꎻ腰部的质量为２３ｋｇꎮ
本智能柚子采摘机器人的采摘部分机械手的基本设计参数如下:负载为３ｋｇꎻ靠近腰部臂回转:０~９０ʎꎬ６０ʎ/ｓꎻ靠近手部臂回转:０~１３５ʎꎬ６０ʎ/ｓꎻ腰部旋转:０~３６０ʎꎬ６０ʎ/ｓꎻ手抓夹持半径:１４３~１６０ｍｍꎮ１.１.１㊀靠近腰部臂的舵机的选择
当智能柚子采摘机器人的机械手的手臂旋转到腰部ꎬ靠近腰部臂和靠近手部臂以一条直线形式展开时ꎬ转动惯量此时达到它可以达到的最大值ꎬ以此推断舵机在旋转开始时可以产生的转矩会有所不足ꎮ根据平行轴定理我们知道绕靠近腰部臂轴的转动惯量如下:
Ｊ１＝ＪＧ１＋Ｍ１Ｌ１２＋ＪＧ２＋Ｍ２Ｌ２２(１)已知:Ｍ１＝６ｋｇꎬＭ２＝６.５ｋｇꎬ且Ｌ１＝２９１ｍｍꎬＬ２＝９１２ｍｍꎮＪＧ１≪Ｍ１Ｌ１２ꎬＪＧ２≪Ｍ２Ｌ２２ꎬ故ＪＧ１㊁ＪＧ２可忽略不计ꎬ所以绕大臂轴的转动惯量为:Ｊ１＝Ｍ１Ｌ１２＋Ｍ２Ｌ２２＝５.１９ｋｇ ｍ２
已知:Ｍ２＝６.５ｋｇꎬＬ４＝３８６ｍｍꎬ同理可得ꎬ小臂绕小臂的关节轴ꎬ其转动惯量为:Ｊ２＝Ｍ２Ｌ４２＝０.９７ｋｇ ｍ２本智能柚子采摘机器人的腰部旋转轴的转动惯量为ꎬ腰部的舵机中心被舵盘盘桓的转动惯量ꎬ与靠近腰部臂㊁靠近手部臂绕其腰部关节的旋转轴的转动惯量相加的和ꎮ已知Ｍ３＝２３ｋｇꎬＬ５＝２４.８ｍｍꎬ所以按照以上的分析步骤ꎬ最终知道腰部的转动惯量:Ｊ０＝Ｊ１＋Ｊ３＝Ｊ１＋Ｍ３Ｌ５２＝５.９２ｋｇ ｍ２(２)其中为Ｊ３舵盘绕腰部的舵机中心的转动惯量ꎮ设靠近腰部臂的速度ꎬω１＝６０ʎ/ｓꎬ则旋转开始时ꎬ转矩表示如下:
Ｔ＝Ｊα(３)其中Ｔ为旋转开始时转矩ꎻＪ为转动惯量ꎬｋｇ ｍ２ꎻα为角加速度ꎬｒａｄ/ｓ２ꎻ
设定本智能柚子采摘机器人的机械手的靠近腰部臂ꎬ从ω０＝０启动到ω１＝６０ʎ/ｓꎬ预计可能需要的时间是Δｔ＝０.２ｓꎬ取安全系数为２ꎬ由式(３)得:
ＴＯＵＴ１＝２Ｔ１＝２ˑＪ１ˑα１＝２ˑＪ１
ˑ
ω１－ω０
Δｔ
＝６１.８Ｎ ｍ(４)综上ꎬ选择舵机型号ＲＤＳ３２１８ꎮ
１.１.２㊀靠近手臂旋转舵机的选择
设腰部的速度ω３＝６０ʎ/ｓꎬ原理和上述靠近腰部臂一样ꎮ
设定本智能柚子采摘机器人的机械手的腰部ꎬ从启动ω０＝０到ω３＝６０ʎ/ｓꎬ预计可能需要的时间是Δｔ＝０.２ｓꎬ取安全系数为２ꎬ由式(３)得:
ＴＯＵＴ２＝２Ｔ２＝２ˑＪ２ˑα２＝２ˑＪ２ˑ
ω２－ω０
Δｔ
＝２０.３Ｎ ｍ(５)综上ꎬ选择舵机型号ＲＤＳ３２１８ꎮ
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第４期
丘文佳ꎬ等:智能柚子采摘机器人设计
１.１.３㊀腰部旋转舵机的选择设腰部的速度ω３＝６０ʎ/ｓꎬ原理和上述靠近腰部
臂一样ꎮ
设定本智能柚子采摘机器人的机械手的腰部ꎬ从启动ω０＝０到ω３＝６０ʎ/ｓꎬ预计可能需要的时间是Δｔ＝０.２ｓꎬ取安全系数为２ꎬ由式(３)得:
ＴＯＵＴ０＝２Ｔ０＝２ˑＪ０ˑα０＝２ˑＪ０ˑω３－ω０
Δｔ
＝６２.０Ｎ ｍ
(６)
综上ꎬ选择舵机型号ＤＤＴＳ３８０ꎮ１.２㊀夹持部分的设计
手抓设计如图１所示
ꎮ
图１㊀手抓设计
１.腕部旋转舵机ꎻ２.手抓坐ꎻ３.手指连接件ꎻ４.曲柄移动机构ꎻ
５.手指坐ꎻ６.螺栓等标准件ꎻ７.柔性手指
１.３㊀履带机构的设计
通过查阅资料可知ꎬ倒梯形的行走机构具有最高的越障宽度和越障高度ꎬ故履带底盘试验平台的行走机构选择倒梯形机构ꎮ履带式行驶装置的组成包括履带㊁张紧轮㊁张紧缓冲装置㊁支重轮㊁托带轮驱动轮５个部分ꎬ其作用是支撑整机的重量ꎬ并通过履带将驱动轮的旋转运动转变为底盘在地面上的行驶运动[５]
ꎮ
１.４㊀执行机构整体设计
执行机构整体设计如图２所示
ꎮ
图２㊀执行机构整体
１.装载箱ꎻ２.行走履带机构ꎻ３.车架ꎻ４.采摘机械臂ꎻ５.采摘机械手抓
２㊀控制与识别
２.１㊀主程序说明
在一开始设定计时/计数器 ０ (也就是 十六进制 计数器)工作于计时模式１(ＴＭＯＤ)ꎬ初始值为ＦＦ６４Ｈꎬ详细来说就是设定ＴＨ０＝ＦＦＨꎬＴＬ０＝ＣＤＨꎬ当ＣＤＨ换算成十进制等于６５２７６ꎬ而整个 十六进制 计数器要数到溢出就必须数到ＦＦＦＦＨꎬ换算成十进制等于６５５３６ꎬ因此本设计的单片机设定的初始值要数到满出来必须经过６５５３６~６５２７６次ꎬ每５０次中断一次ꎬ每次中断就执行ꎬ直到Ｒ１为０ꎬ然后将其返回２００ꎬ直到Ｒ４ꎬ一共８００次ꎬ我们使用的是２４ＭＨｚ的晶体振荡器ꎬ已知定时器的计时频率是外部晶体振荡器ː１２ꎬ计时的频率为２４ＭＨｚː１２＝
２ＭＨｚꎬ把计时频率换算成时间ꎬ也就是说每２μｓ计时一次ꎬ且每２μｓ将ＴＬ０加１ꎬ即５０次花费１００μｓ中断一次ꎬ所以加１计数器溢出位了之后ꎬ得到ＴＦ０＝１ꎬ在ＴＬ０加５０次后ꎬ发出中断请求ꎮ接着设定中断使能ꎬ然后设定计时/计数器的中断使能ꎬ将计时/计数器启动ꎬ设计出各舵机的动作角度和速度ꎬ通过改变延时子程序的长短来控制舵机的速度ꎮ定义Ｓ１㊁Ｓ２㊁Ｓ３㊁Ｓ４㊁Ｓ５寄存器ꎬ每个分别改变Ｓ１㊁Ｓ２㊁Ｓ３㊁Ｓ４㊁Ｓ５的值ꎬ使中断子程序随着主程序变动ꎬ产生不同的ＰＷＭ波ꎬ并且在数值前加 ＃ ꎬ使不同关节在不同定位ꎬ也就是运用ＰＷＭ波来控制舵机ꎬ从而使舵机旋转不同的角度与速度ꎬＰＷＭ波如图３所示ꎮ
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林业机械与木工设备第５２
卷
图３㊀ＰＷＭ波
２.２㊀中断子程序说明
主程序设定好所有的中断值的情况下ꎬ当程序相隔０.１ｍｓ执行计时/计数中断子程序一次ꎬ然后利用ＰＵＳＨ指令把子程序会用到的寄存器中的数据放到堆栈区去ꎬ当要返回主程序时ꎬ再利用ＰＯＰ指令取回来ꎮ以此防止在中断子程序中执行时ꎬ破坏主程序会用到的寄存器内的值ꎮ然后手动将中断请求
ＴＦ０清０ꎬ再重新给一次ＴＨ０和ＴＬ０初始值ꎬ在下次中断产生时ꎬ防止当加１计数器满了之后ꎬ从００００Ｈ开始再加１计数ꎮ子程序中ꎬ一个周期是８００次ˑ３０μｓ＝２４ｍｓꎬ将ＰＷＭ波设为高电平ꎬ然后利用Ｒ１来存放想要产生的脉冲宽度的值ꎬ将ＰＷＭ波设为低电平在经过ｎ次ˑ０.１ｍｓ后ꎬ使单片机从引脚Ｐ６.０依次输出２４ｍｓ一个周期的ＰＷＭ波ꎬ在主程序中任意改变Ｒ１的值ꎬ使ｎ相应变化ꎬ产生对应的ＰＷＭ波脉冲宽度ꎮ单片机从Ｐ６.０到Ｐ６.４输出ＰＷＭ波ꎬ而程序中的ＬＯＯＰ段控制机械手臂的每１个动作ꎬ在舵机的调整下ꎬ给寄存器的值为１５时ꎬ舵机在中立位置ꎬ２２是逆时针到底ꎬ８是顺时针到底ꎬ数值越大ꎬＰＷＭ波的脉冲宽度越大ꎬ舵机逆时针转动ꎬ反之结果相反ꎮ
运用中断子程序的ＣＹＣＬＥ段计算出一个２４ｍｓ的周期ꎬ并且这个周期开始时Ｐ２.０输出为高电平ꎬ将其的脉冲数值存在３０Ｈ中ꎬ一旦进入中断子程序就使Ｒ２加１ꎬ当Ｒ２于３０Ｈ中的数据ꎬ就将Ｐ６.０输出低电平ꎬＰ６.１输出高电平ꎬ以此类推ꎬ当达到２４ｓ时ꎬ程序重新执行ꎬ其中Ｒ３输出５组信号ꎮ
运用中断子程序的ＣＹＣＬＥ段计算出一个２４ｍｓ周期ꎬ并且这个周期开始时Ｐ２.０输出为高电平ꎬ将其的脉冲数值存在３０Ｈ中ꎬ一旦进入中断子程序就使Ｒ２加１ꎬ当Ｒ２于３０Ｈ的数据ꎬ就将Ｐ６.０输出低电平ꎬＰ６.１输出高电平ꎬ以此类推ꎬ当达到２４ｓ时ꎬ程序重新执行ꎬ其中Ｒ３输出５组信号ꎮ
２.３㊀图像识别与追踪
利用ＯｐｅｎＭＶꎬ使用外部硬件设备单目摄像机拍摄图片ꎬ然后根据霍夫变换等一系列处理ꎬ并且结合红外避障传感器实现柚子的具体识别与追踪ꎮ２.３.１㊀识别部分
因为柚子的形状和颜色与周围的柚子树树叶与枝干等截然不同ꎬ且柚子的形状为近似圆形(在拍摄得到的二维图片中)ꎬ熟果是黄色ꎬ所以可以利用这两个特点来与周围环境进行区别ꎮ
使用霍夫变换在图像中查找圆ꎬ大致流程是首先我们进行圆形识别ꎬ然后在识别到的圆形区域内进行颜色统计ꎬ用Ｌａｂ模式判断区域内最多的颜色是否是黄色ꎮ
先导入一张柚子的图片(柚子本身的果实占据图片大部分区域)ꎬ然后在ｆａｒｍｅｂｕｆｆｅｒ中的目标颜色上圈出一个矩形ꎬ然后便可在ＬａｂＣｏｌｏｒＳｐａｃｅ得出三组最大最小数据ꎬ也就是黄色的阈值ꎬ然后引入感光模块来设置摄像头为彩色ꎬ大小设置为ＶＧＡꎬ也就是６４０ˑ４８０的大小ꎬ然后跳过２０００张图片以便在更改设置后感光元件变稳定ꎬ因为默认设置自动白平衡和自动增益是开启的ꎬ所以需要关闭自动白平衡和自动增益来为颜色追踪创造条件(也基于此ꎬ摄像头边上需配备一个夜晚使用的光源ꎬ防止光线对颜色追踪的影响)ꎬ然后创造一个时钟对象来跟踪
ＦＰＳꎬ也就是用ｃｌｏｃｋ来追踪帧率ꎬ接着进入循环更新ＦＰＳ时钟ꎬ拍摄图片ꎬ也就是从感光芯片(感光芯片是将光信息转化为数字电信号的利器)获得一张图像ꎬ然后返回图像ꎬ通过迭代识别到的圆的区域ꎬ然后画一个矩形标记出圆ꎬ然后进行像素颜色统计ꎬ一定要控制环境的光ꎬ保持光线是相对稳定的ꎬ设定黄色的阈值和Ｌａｂ的最大值和最小值ꎮ这里的函数会返回一个列表ꎬ如果找到了目标颜色ꎬ用圆形标记出目标颜色区域ꎬ在目标颜色区域的中心画十字形标记ꎬ发出信号到追踪部分ꎬ其中ＯｐｅｎＭＶ在断开电脑的情况下帧率可达到连到电脑情况后的两倍左右ꎬ综上所述当区域内的众数(也就是最多的颜色)ꎬ范围在这个阈值内ꎬ就说明是黄色的圆ꎮ确定Ｌ通道ꎬａ通道ꎬｂ通道的众数ꎮ识别到的黄色圆形用黄色的圆框出来ꎮ
２.３.２㊀追踪部分
ＯｐｅｎＭＶ采用的是单目摄像头(镜头配备有过滤红外光的滤片)ꎬ想要实现测距ꎬ就需要选参照物ꎬ利用参照物的大小比例来计算和柚子的距离ꎮ利用镜头焦距的原理ꎬ通过摄像头里柚子的大小ꎬ计算摄像头与柚子之间的距离ꎮ
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第４期丘文佳ꎬ等:智能柚子采摘机器人设计
具体操作步骤ꎬ实际就是充分运用机器视觉函数ｉｍａｇｅ(包括运用ｉｍａｇｅ.ｌｅｎｓ＿ｃｏｒｒ这个函数来矫正镜头畸变)ꎬ就是先测出这个常数的值ꎬ也就是先让柚子和摄像头分离到两端ꎬ将这步操作得到打印出的摄像头里直径的像素值相乘ꎬ从而得到ｋ的具体数值ꎬ进入循环之后用ｉｍａｇｅ.ｆｉｎｄ＿ｂｌｏｂ函数追踪前面已经标记出的黄色圆形框ꎬ通过公式最后得到柚子距离摄像头(也就是智能柚子采摘机器人)距离的结果ꎬ输出距离ꎬ通过串口把距离传输到控制履带的电机的
ｍｐｕ上ꎬ结合红外避障传感器来达到追踪的目的ꎮ３㊀结论
(１)对智能柚子采摘机器人的机械结构进行总体方案设计ꎬ按照智能柚子采摘机器人的功能需求ꎬ对其进行结构分析ꎻ针对智能柚子采摘机器人的各个机械部分的各个功能进行多个可行性方案的比较与选择ꎬ选择出具有柔性手指的多手指的单自由度形式的手爪ꎬ其由３Ｄ打印的ＡＢＳ和软性光敏树脂构成ꎬ不锈钢钣金加工配合舵机做旋转关节的采摘机构ꎬ履带行走机构ꎬ内部嵌有缓冲材料聚苯乙烯泡沫板(ＥＰＳ)的装载机构ꎬ舵机ꎬ薄膜电阻式压力传感器ꎬＳＴＣ８Ａ８Ｋ６４Ｓ４ꎬＯｐｅｎＭＶ并详细介绍了其工作原理和优势ꎮ
(２)针对最优方案ꎬ对智能柚子采摘机器人的关键部分进行设计与选型ꎮ首先ꎬ在知道采摘柚子的外部环境条件ꎬ以及柚子本身的参数等前提下ꎬ制定出５２６ｍｍ的大臂和６００ｍｍ的小臂ꎬ然后运用转动惯量等计算出所需扭矩ꎬ接着选择合适的舵机型号包括ＲＤＳ３２１８㊁ＤＤＴＳ３８０以及ＳＴＳ３０３２ꎮ然后ꎬ设计出适合智能柚子采摘机器人手抓部分的机构ꎬ并从自由度方面发现其可行ꎮ最后ꎬ查询资料ꎬ进行行走履带机构的选型ꎬ计算出行走履带机构各部分的参数ꎬ包括直径２４８ｍｍ的驱动轮ꎬ直径２２３ｍｍ的张紧轮ꎬ直径１５０ｍｍ的支重轮ꎬ直径１３０ｍｍ的拖带轮ꎮ(３)通过方案对比ꎬ本智能柚子采摘机器人采用单片机控制机械手臂与手抓部分ꎬ通过ＯｐｅｎＭＶ用摄像机拍摄处理图片ꎬ然后实现图像与形状识别ꎬ同时测距ꎬ通过串口通信将信号分别传到机械手部分ꎬ以及行走履带机构部分ꎬ用ＰＷＭ波控制关节处舵机的旋转角度和速度ꎬ机械手部分配合薄膜电阻式压力传感器ꎬ实现对柚子的无损摘取ꎬ行走机构配合红外避障传感器ꎬ实现路径规划ꎬ在摘取超过装载箱底的长条状薄膜电阻式传感器的限度时ꎬ智能柚子采摘机器人的机械手停止工作ꎬ回到初始位置ꎬ智能柚子采摘机器人回到卸载柚子的地点卸载ꎮ利用
ＣＡＸＡ软件绘制装配图ꎬ部件图和零件图ꎮ利用Ｋｅｉｌ软件和ＯｐｅｎＭＶ软件做控制识别部分ꎮ(４)通过技术进行分析ꎬ比较智能柚子采摘机器人与传统人工采摘柚子这两种形势ꎬ得出结论ꎬ使用智能柚子采摘机器人降低了人工劳动强度ꎬ显著提高采摘柚子的效率ꎬ同时降低采摘柚子的成本ꎮ
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