- 09/29
- 2018
-
QQ扫一扫
-
Vision小助手
(CMVU)
剑桥大学博士生Luca Scimeca表示:“由于对食品的需求不断增加,气候条件不断变化,以及人工劳动的可用性不断下降,越来越需要为农业开发自动化机器人解决方案。”“我们的生菜和茎检测算法演示了一种机器人,它对杂波、不同的光照条件、摄像机距离以及产品尺寸、形状和方向的变化都具有很强的鲁棒性。”
该部门机器智能实验室开发的新型机器视觉管道和吸除/真空系统,能够在50%的时间内完成剥离过程,整个过程平均需要27秒。
分类作物,如生菜,以及在收获后移除外部叶子是目前农场工人的一项任务。对于农场工人来说,这是一项非常简单的任务,但对于机器人来说,这是一项具有挑战性的视觉和操作任务,迄今为止机器人技术还难以掌握。
但现在,在机电一体化讲师饭田文谷(Fumiya Iida)博士领导的研究小组解决了处理这种柔软、脆弱农产品的挑战之后,自动移除生菜叶子的工作又向现实迈进了一步。他们发明了一个3d打印的圆形喷嘴,安装在机器人手臂的末端,并用一个吸力系统进行测试,作为单真空吸力点。它的设计目的是抓住一片叶子,用撕扯的动作将它从生菜的主体中移除,而不会对产品造成伤害。
利用计算机视觉定位和确定生菜的位置是撕叶准确的关键。它首先通过在假定视野中直接放置的二维网络摄像机探测生菜茎干。在茎找不到的情况下,通过施加水平力将生菜翻转过来,并在机器人手臂上用软垫卷生菜。这样一来,生菜的位置就会更好,外层的叶子就可以放在上面,而且受损的风险也会降到最低。
在70厘米到100厘米的高度上,用web摄像头拍摄了180幅生菜的图片,并对生菜茎干检测算法进行了测试。总共有10种不同的卷心莴苣被用在不同的位置,不同的光照方向和强度,一些放置在背景物体旁边,以表示杂乱。此外,在储存了3天的农产品后,又取了30个框架,导致茎的颜色发生了变化。生菜检测算法能够100%准确定位生菜中心位置,茎检测算法检测准确率达到81.01%。由于这些发现,研究小组能够确定最佳的莴苣叶去除点。
来自生物机器人实验室(BIRL)的Luca Scimeca致力于视觉系统的研究。他说,这种机器人可以应用于许多其他作物,比如花椰菜。花椰菜的脆弱程度要低得多,在计算机视觉分析其方向时,对它的挑战也要小得多。
他说:“从工程学的角度来看,生菜叶子剥落是一个有趣的机器人问题,因为叶子很软,很容易撕裂,生菜的形状从来就不是确定的。”“我们开发的电脑视觉,位于生菜剥皮机器人的核心位置,可以应用于许多其他作物,如花椰菜,在这些作物的后期加工需要类似的信息。”
“然而,还需要进一步的工作来整合这三个阶段:视觉检测,滚动系统和树叶撕裂/去除,成为一个单一的端到端解决方案。我们提出了一种采用双臂Baxter机器人的方法,将姿态估计和剥离过程相结合。
- 上一条:机器视觉用于日用品包装检测
- 下一条:机器视觉技术里程碑事件概览