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果實(shí)摘取機械手的果實(shí)識別方法與摘取路徑規劃
DOI:
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作者:
作者單位:

沈陽(yáng)工學(xué)院,

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中圖分類(lèi)號:

TP18

基金項目:


Fruit recognition method and path planning for fruit picking manipulator
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    摘要:

    通過(guò)圖形分割處理技術(shù)從采集到的原始圖形中分割出目標果實(shí)圖形,再利用由遺傳算法優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法構建果實(shí)圖形識別模型,完成對果實(shí)圖形的識別。使用圖像識別技術(shù)識別出機械手當前視線(xiàn)中的果實(shí)數量和位置,利用遺傳算法對機械手的運行路徑進(jìn)行優(yōu)化,并將其結果與隨機路徑規劃和人工路徑規劃的結果進(jìn)行對比。研究結果表明:隨著(zhù)樣本中的完整果實(shí)比例逐漸減少,果實(shí)識別模型的識別準確率均有所下降,在僅有60%完整果實(shí)比例的樣本中所研究的識別模型仍保持較高的識別準確率。使用遺傳優(yōu)化算法得到的機械手行進(jìn)路徑相比隨機路徑規劃和人工路徑規劃所消耗的成本更低。并且隨著(zhù)果實(shí)數量的增加,遺傳優(yōu)化算法得到的機械手行進(jìn)路徑消耗的成本低的優(yōu)勢更加突出。

    Abstract:

    Through graphic segmentation target graphics graphics processing technology from the original fruit collected in the construction of fruit pattern recognition model by neural network algorithm genetic algorithm optimization, to complete the identification of fruit pattern. The use of image recognition technology to identify the number and location of manipulator in the current view, using the genetic algorithm running path of the manipulator is optimized, and compared the results with the results of random path planning and path planning manual. The results show that with the samples of intact fruits decreased fruit identification recognition model of the accuracy rate declined, with only 60% full fruit percentage of the sample identification model of this study still maintain a high recognition accuracy rate. Compared with random path planning and artificial path planning, the cost of running path of robot manipulator obtained by genetic algorithm is lower. And with the increase of the number of fruits, the advantage of the genetic algorithm for the path cost of the manipulator is more prominent.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李瑩,田林琳.果實(shí)摘取機械手的果實(shí)識別方法與摘取路徑規劃計算機測量與控制[J].,2018,26(11):267-271.

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歷史
  • 收稿日期:2018-09-05
  • 最后修改日期:2018-09-27
  • 錄用日期:2018-09-27
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-11-26
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