1、机器人导论课程设计报告机器人导论课程设计报告专业： 物联网工程 班级： 18-1 学号： 180* 姓名： * 指导老师： * 完成时间： 2020年5 月 31 日摘 要农产品行业机械化，自动化一直是人们关注的焦点。许多果农都希望有一种机器人的能替自己完成水果的采摘。现阶段我国的绝大部分水果采摘都由人工实现，劳动强度大，且劳动工资较高。水果不及时的采摘不仅会，错过水果最佳的上市时间难以抢占市场，还会导致水果损坏在果树上造成较大的经济损失。特别是对于草莓行业的发展，草莓的采摘时间比较短，比较容易坏且人工采摘的效率比较低下。接下来和大家讲一下草莓采摘机器人。草莓采摘机器人的是一个集环境感知、行为
2、控制、水果识别等功能于一体的总和系统。水果采摘机器人的一个很关键的技术，就是机器识别，这关系到水过准确采摘而不损坏水果本身。本文将以水果采摘机器人为研究对象，对水果采摘机器人进行分析、研究和设计，并着重分析机器视觉在草莓机器人中的运用。关键词 草莓采摘机器人 机器视觉AbstractMechanization and automation of agricultural products industry have always been the focus of attention. Many fruit farmers hope to have a robot to pick fruit
3、for themselves. At present, most fruit picking in our country is realized manually, with high labor intensity and high labor wage. It is not only difficult to seize the market if the fruit is not picked in time, but also cause the fruit damage and great economic loss. Especially for the development
4、of strawberry industry, the picking time of strawberry is relatively short, it is easy to be damaged and the efficiency of manual picking is relatively low. Lets talk about the strawberry picking robot. Strawberry picking robot is a total system which integrates environmental perception, behavior co
5、ntrol, fruit recognition and other functions. One of the key technologies of fruit picking robot is machine recognition, which is related to accurate picking without damaging the fruit itself. This paper will take fruit picking robot as the research object, analyze, research and design fruit picking
6、 robot, and focus on the application of machine vision in strawberry robot Keywords： Strawberry picking robot machine vision第一章 绪论本章首先介绍草莓采摘机器人的发展背景和意义，然后简述现阶段草莓采摘机器人存在的问题，最后简述相关的草莓采摘的发展趋势。1.1 系统开发的背景与意义（1）背景首先，很多人都爱吃美味且营养的草莓。草莓在许多地方种植范围比较广泛，种植面积也比较大，随着草莓种植的推广，国内种植草莓的面积迅猛增加，因此人工采摘需要非常多的劳动力，,成本非常高、耗费
7、时间也长、并且质量难以保证, 而收获草莓的劳动力相对不足，工作人员会产生疲劳。传统的采摘存在着许多缺点。严重阻碍了草莓种植业的发展，很难适应规模化种植发展的需要,因此草莓自动化采摘是一个急需解决的问题。 （2）意义研发采摘机器人辅助或者代替人工采摘是解决草莓人力采摘劳动强度大效率低，以及成本高等问题的重要途径。我国是草莓种植和消费大国，有着相对规范的栽培模式和作业环境，因此，为自动化采摘提供了有利的条件。如果推动草莓采摘机器人的应用，可节省许多人力，降低人们劳动的强度，大发大提高了工作效率，从而更加保证了采摘水果的质量。推动草莓种植业的发展，从而推动了我国农业的发展。1草莓采摘机器人以及一些农
8、业机器人的出现，将会彻底改变瓜果采摘完全依靠手工的落后现状，以草莓为例，目前人们只是凭借肉眼和经验判断草莓是不是成熟了。这样采摘下来的草莓，有一些还没完全成熟，而有一些会熟透了也不利于存储。草莓采摘机器人，有一双比人眼睛亮许多倍的眼睛，这双眼睛，就是机器人的视觉系统，用来扫描草莓的摄像机。视觉系统对草莓颜色大小等成熟的判断标准做出判断，而传感器负责测出草莓发出的香气，香气越浓，草莓就越成熟。等这一系列程序都完成之后，机器人就伸出它的抓臂，将草莓采摘下来。紧接着，抓臂就把草莓运送到输送机上称出重量，贴上标签，草莓的采摘也就完成了。草莓采摘机器人的出现，很大程度上减少了劳动力，促进了草莓种植规模化
9、发展。1.2现状与发展趋势（1）草莓采摘机器人存在的问题 作用的对象非常的娇嫩，容易损坏，这对草莓位置和姿态的识别非常重要。草莓的采摘率和辨识率不高的问题，草莓采摘机器人成本比较高问题。（2）发展趋势在采摘草莓过程中，由于采摘过程中会出现光照条件不确定性和果实部分或全部被遮挡的情况，这也确定了草莓采摘机器人的一个发展趋势，开发智能化的图像处理、采用主动光源的视觉系统、视觉传感器与非视觉传感器相融合1.3本章小结：通过对草莓采摘机器人的背景和意义的了解，充分体现了草莓采摘机器人的一个迫切需求。同时结合草莓采摘机器人的现状分析，可知未来的发展方向中，机器视觉等的结合是一个重点。第二章 系统开发工具
10、与关键技术第一章主要介绍了草莓采摘机器人的开发背景与意义，遇到的问题及未来发展趋势、论文的主要内容及组织结构。本章将在第一章的基础上，针对系统开发所使用的工具和关键技术进行介绍。首先介绍开发工具Matlab,OpenCV。然后对开发所使用的关键技术进行简述。2.1 开发工具2.1.1 MatlabMATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方
11、案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。22.1.2OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效由一系列 C 函数和少量 C+ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。3它可以完成许多工作，如图像数据操作，基本图像处理（边缘检测、图像矩、直方图等）、目标识别（特征方法、HMM模型）2.2关键技术 机器视觉技术，简单
12、说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。通过摄像头获取相关的图像信息，再传输到处理中心进行分析处理 ，从而得到想要的信息。首先把光信号转化成为电信号实现模拟信号对知识信号的转换。然后图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。42.3本章小结本章简述了系统开发工具与关键技术，Matlab的运用不可或缺，且现阶段的OpenCV库已经非常成熟。还简述了机器视觉的关键技术。第三章 需求与可行性分析第二章介绍了所使用的相关技术，为系统的实现提供了有力的技术支撑。本章结合实际工人采摘情况，对系统进行需求分析并插入简述解决方法，最后分析系统开发的可行性。
13、3.1 需求分析通过对工人采摘草莓的深入调查和分析，基本确定了草莓采摘机器人的工作和功能需求。主要有识别、抓取和运动三方面。下边详细介绍系统的具体需求：（1）草莓采摘机器人的运动，草莓的种植基本为沟垒模式如下图，中间的小沟起伏不定，对采摘机器人的运动要求，也非常大。我们采取了市面上最普遍的履带式机器人底盘进行解决，履带的接触面积大，能适应各种环境，并且运行相对平稳，能给摄像头提供更稳定的环境。注：草莓种植模式图（2）草莓采摘机器人的抓取，草莓相对于别的水果更为娇嫩，这要求我们的机械臂更加的灵活，我们采取了套袋加剪切的方式进行采摘，利用柔性的袋子先去套住草莓，然后通过修剪器进行剪断果实的根部。采
14、摘器的部分设计如下图，柔性袋在电机推进器的作用下，进行套袋处理，然后末端执行器对草莓的末端进行剪断。采摘器构造（3）机器视觉的需求，草莓准确采摘的关键一步，是如何判断草莓的位置，草莓的姿势和末梢的位置。能不能准确的采摘好草莓，这一步很重要。对于这么关键的一步，我们采取了双目摄像头进行图像获取，再利用树莓派为核心对图像进行处理和控制其他硬件的作用。算法的要求也很大，由于草莓的分布中很有可能出现重叠或者光线不足的情况，这样对我们的图像处理算法比较严格。3.2 可行性分析本次的草莓采摘机器人的实际意义非常深厚，基于现实中的需求我们进行了，草莓采摘机器人的可行性分析。（1）首先我们如今已经有许多采摘机
15、器人的出现，包括修剪枝叶的机器人，所以说我们现阶段有许多参考的例子。硬件的开发方面，可以借用市面上的一些模块，进行机器主体的组装。这对于我们的硬件部分而言，可以说是非常具有可行性的。（2）Opencv库是一个丰富的资源，可以很大程度上提高我们的进程，并且现阶段我们已经搜索到了相关的文献和算法，对于技术层面做了比较充分的准备。所以在技术层面有很大的可行性。3.3本章小结 本章面对实际的工人操作进行了分析，分析得到了草莓采摘机器人的一些需求，并在需求中穿插了一些解决方法。最后还进行了硬件层面和技术层面的可行性分析。第四章 设计思路与实现本章首先简述草莓采摘机器人的总体设计思路，然后描述硬件的搭建实
16、现，最后对重点的机器视觉部分进行详细分析及设计实现。4.1 总体设计思路（1）草莓采摘机器人先缓慢行走，然后摄像头拍摄草莓树的相关图像信息，并且通过摄像头捕捉的图片利用树莓派进行数据分析，从而确定该图像信息内有无草莓，并进行选择继续前进或者停下摘草莓，如果有草莓则进行定位，并判断位置，最后传递信息给机械臂进行采摘。（2）对采摘草莓机器人的核心判断是机器视觉的处理结果，通过对二位图像的处理，即背景与色彩的分离，才能使草莓采摘机器人的采摘工作的顺利进行。（3）对草莓采摘机器人的思路分析后，有如下图片的大致模型的总体设计：总体设计样图4.2硬件的实现（1）我们采取履带机器人加机械臂的机械结构，进行打
17、造草莓采摘机器人。机器的履带底盘和机械臂部分，现阶段市场上已经相关的履带底盘和机械臂部分，我们采取购买组装的方式完成硬件上的搭建。4.3机器视觉的实现（1）目标的识别和定位。机器视觉利用摄像头捕捉到西红柿的相关图像，并且再通过摄像头捕捉到的图片利用树莓派进行数据分析，从而，确定物体的定位。结合当下的一些采摘机器人的技术，我们采用了比较流行的双目立体视觉，能对一个图片产生两个维度的图像，获得两幅图像，通过计算机进行误差计算，得知物体的三维坐标，这种系统的使用能提升物体定位的精准性。（2）图像处理。捕捉到目标物体的图像之后，图像及时传到树莓派进行处理，首先进行捕捉，当捕捉到草莓的图像后，进行目标草
18、莓与背景色分离。图像会有一定的噪声干扰，我们采取了中值滤波法的方式处理，这能一定程度上确保图像边界的像素。有必要的话再对图像照片进行提色以及平滑处理，使图片处理多一层保障。（3）为了提高采摘的精确度，我们在对草莓进行图像分离的同时了图像进行分割处理，这样可以极大的去除背景干扰，更加准确的分隔下草莓的图像。（4）最后再对草莓进行特征的提取。在前期的分离切割的基础上，我们获得了较为准确的草莓图像，在接下来我们进行识别草莓的具体采摘点，这样才能更好的进行控制机械臂的定点采摘，而不破坏草莓的娇嫩外表。我们对草莓进行目标物特征提取后，确定草莓的具体位置，并且通过树莓派的位置分析，来确定西红柿的具体位置。
19、（5）由于一颗草莓树上会有多颗草莓，在开始采摘时草莓难免会出现重叠的现象，这对识别是有一定影响，是一个迫切需要解决的问题。我们采取了阈值检测的方法来判断是否出现重叠，通过阈值检测来判定长宽比，如果长宽比过高，那么便可以判定，出现了重叠问题。如果出现了草莓的重叠问题，我们对采集的图像进行灰度化，再通过边缘检测的方式，将重叠的部分进行分割，最后进行特征提取。5-64.4 本章小结 本章中对总体设计思路、硬件的实现、机器视觉的实现三部分进行讲述，简述了草莓采摘机器人的运作设计思路，硬件的实现来自市场已经成熟的模块，然后通过双目摄像头对图像进行采集。最后讲述了识别的过程，及过程可能遇到的重叠问题，并简
20、述了解决的方法。总结与展望本课题根据显示生活中的水果行业的采摘进行分析，最后对比较娇嫩的草莓采摘进行了分析，并结合专业知识，结合机器视觉进行判断采摘，本章的具体思路如下：（1）介绍了草莓采摘机器人的背景和意义，并简述草莓采摘的发展趋势。（2）讲述了相关的开发工具和关键技术。（3）系统地进行了需求分析并插入简述解决方法，最后分析系统开发的可行性。（4）根据实际分析总体设计思路，并对机器视觉部分进行详细分析。本次草莓采摘机器人的分析、构思、设计等思路的一步步实现，在学习中运用，在运用中体会，不仅加深了我对机器人的兴趣，还把学习与生活实践结合一起。是一个非常有意义的经历。未来，这个草莓采摘机器人将会
21、出现在我们的视野，为我们的劳动者减轻负担，以后将会在其他行业进行模式的切换，实现升级机器人，适应各种采摘条件，成为水果采摘机器人。致 谢本学期受疫情的影响没能回校上课，网上上课的方式对于第一次操作的老师们是一个很大的考验。但一学期下来，感觉自我收获了许多，一点也不输线下的上课。其实我知道那是老师们一直在努力探索，致力探索出一个最适合学生的线上上课方式。在这里想对他们说，你们辛苦了，谢谢你们的付出。在本学期的结束之际，我要向那些为我们付出的老师、同学、家人、朋友表示我最诚挚的谢意！首先我的机器人导论课程老师，他非常认真地探索线上教学的方式。上课方式幽默，在他的课程下我对机器人产生了极大的兴趣。然
22、后我要感谢带我进步的同学们，他们不管在学习上还是在生活上，都给予了我无私的帮助，学习上的帮助更是无微不至。最后，我要感谢我的实验室团队，他们给力我很多书本上没有的经验。谢谢你们！参考文献1苏蓓 .计算机视觉技术在农业生产机器人上的应用 新乡.职业技术学院，20112MATLAB入门教程matlab资深工程师主讲360eet电子工程网2015-11-183计算机视觉库 OpenCV 开源社区网2012-09-114人工智能、深度学习、机器视觉，你需要弄清的概念 深度学习世界2016-05-035梅啟成.基于深度学习的商品图像识别方法研究D.广州：广东工业大学，2018.6毛文霆.浅谈视觉系统在机器人自动化准备过程中的灵活应用 辽宁. 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 A2020
