一種運用計算機視覺和光學導航技術的采摘機器人

河南工業職業技術學院 李 旗 倪江南

為了全面提升采摘機器人的運行效率，本文基于計算機視覺結合光學導航的技術方式，實現控制系統的合理設計。在實際運行中，可以利用激光掃描與機器視覺相結合的方式，提升采摘的整體準確性與效率性，滿足當下采摘機器人的使用需求。

1 計算機視覺

在計算機視覺研究領域，主要可以分為圖像處理、模式識別、圖像識別、景物分析以及圖像理解等諸多的技術環節。圖1為計算機視覺圖。

圖1 計算機視覺圖

1.1 圖像處理

圖像處理技術是一種可以將輸入其中的圖像實現轉變的技術，形成所希望呈現的圖像特征，該技術主要是利用計算系統將圖像中的特征進行提取與處理。例如，在對某圖像進行處理的過程中，可以將一些較高信噪比的圖像信息進一步處理，以便突出圖像當中的細節，便于工作人員的后續操作處理。

1.2 模式識別

模式識別技術是一種對圖像提取一些特征信息或一些結構性信息，將其分為不同的類型。例如，對于文字以及指紋信息的識別，就可以區分這兩種信息。計算機視覺的模式識別技術，可以對特定區域進行針對性的信息分類與整合。

1.3 圖像理解

在對一幅既定的圖像分析中，圖像理解程序可以很好的對圖像本身進行描述，同時也能對其進行解釋，并基于圖像中的實際內容做出相應的判斷，因此在人工智能視覺的研究中，經常將其利用在一些景物的分析中。

2 視覺導航和液壓伺服控制系統設計

采摘機器人的設計就是一種基于人體行為規律的參考，例如在行走移動功能、感知功能、作業能力等方面的設計中，就需要利用計算機編程技術來推動機器人的操作。另外，還需要利用相關程序，對機器人進行行為動作的編程，以此滿足各種不同工作情景下的動作需求。

可以安裝視覺自動導航功能，幫助采摘機器人形成環境圖像，以此更加全面的規劃動作路徑。在采摘機器人的路徑規劃過程中，通常都是基于仿真模擬的系統設計方式，將其導入地圖，并將其以bmp的格式進行保存。在這樣的設計模式下，圖像中的每一個像素點都是一個單獨的柵格，可以形成準確性較高的路徑。

在采摘機器人運行過程中，可以基于導入的環境地圖并采用實時圖像處理的方式，及時確定具體的目標；同時，還可以進行路徑的合理規劃。采摘機器人上的圖像傳感器可以實時的采集到圖像，并對其圖像進行平滑處理形成清晰度較高的圖像，這樣在行走路線規劃的過程中，就能夠實現更加準確高效的采摘操作。采摘機器人中的液壓伺服系統主要包含液壓泵、液壓執行元件以及電液伺服閥等諸多設備構件，其中所使用的電液伺服閥是整個液壓系統中的核心組成部分，其可以將電信號進行液壓化，并對液壓缸中的流量實現控制，以便全面控制機器人自身的運動。圖2為采摘機器人機械液壓控制原理圖。

圖2 采摘機器人機械液壓控制原理圖

3 光學導航技術在采摘機器人中的應用

光學導航裝置可以幫助采摘機器人實現自主化的采摘作業。為了實現高效的采收作業，需要讓光學導航裝置對其作業環境進行全面的檢測，同時也可以利用激光掃描的方式，幫助采摘機器人確定位置。在完成定位操作之后，還需要測量與實際采摘對象之間的距離。在這樣的操作模式下，讓采摘機器人可以鎖定采摘對象，完成采摘操作。

激光掃描功能已成為自主導航系統中十分重要的組成部分，同時也是一種重要的導航方式。在操作的過程中，主要利用激光掃描的方式得到各種農機的角度、距離等方面的信息，將其相關信息反饋到導航控制系統中，這樣便可以實現高精度的自主化農機導航處理。

采摘機器人在運行的過程中，測量被采摘對象的角度。在確定了角度信息之后，便能夠基于視覺技術計算出與采摘對象的實際距離，并利用激光掃描的方式確定自身的位置信息以及與被采摘對象之間的距離，以此驅動自身的移動模塊來到合適的采摘位置，完成采摘工作。在采摘之后還可以利用視覺模塊對果實的成熟度進行詳細的分析與識別，這樣便完成了一整套采摘任務。

視線信息就是在采摘機器人的移動過程中，需要對采摘機器人進行視線方面的測量，以此明確采摘機器人自身的位置與坐標。這樣的功能可以對自主導航系統出現的誤差進行有針對性的調整，避免出現位置方面的誤差。

機器人的視覺技術往往與光學導航系統有著較強的關聯，其可以分為兩部分，分別為上位機系統和下位機系統。在上位機系統的設計中，由圖像檢測系統、控制系統以及無線通信系統所構成，同時在一些采摘機器人的設計中，也使用了信號采集系統。在運行中，能夠對采摘機器人運行的信息數據進行全面的記錄，并對其作業行為進行實時的監控。在下位機系統的設計中，基本上由導航系統、采摘機器人、自動充電系統所構成，這樣就可以實現對機器人的物理控制。

在采摘機器人運行過程中，激光器旋轉后便可以通過掃描的方式得到一系列發射角數據信息。在眾多的發射角數據中需要選擇3個發射角，并進行科學的運算分析之后，便能夠得到較為準確的采摘機器人位置坐標。采摘機器人也可以利用激光掃描的方式，確定其自身的全局坐標位置。

4 采摘機器人光學導航定位測試

隨著自動化技術的發展，采摘機器人的自動化程度越來越高。在投入到農業生產之前，需要保障采摘機器人可以對采摘對象準確定位，特別是在一些果實比較小的果樹采摘中，對采摘有著較高的要求。

采摘機器人在采集圖像信息后，一般會采用曝光融合的處理方式實現圖像信息的全面處理和分析。在基于特定的圖像處理算法之后，才可以實現圖像特征的信息提取。本系統中的導航系統，需要基于圖像特征對采摘機器人以及果實圖像實現測算分析,以便能夠實現自主導航作業。為了保障采摘的精準性，可以利用定位測試的方式對采摘機器人的實際運行情況進行分析和確認。相關工作人員進行詳細的測量后發現，采摘機器人在此設計方式下可以實現較為準確的采摘作業。因此，將這種光學導航系統應用到采摘機器人上，有著較強的可行性。

總結:為了保障采摘機器人實現較高的采摘準確性與效率，需要提升采摘機器人的自身定位導航精確度，同時也需要利用光學導航的方式使采摘機器人可以及時的采集到各種圖像信息，進行全面的信息數據分析與處理。現階段的采摘機器人在實際運行中，經常會受到外界因素的影響，導致實際的采摘操作無論是在效率還是在準確性方面，都存在著嚴重的問題。本文所討論采用的計算機視覺技術可以賦予采摘機器人光學導航的高效率運行邏輯，在采集到各種數據信息之后，能夠實現圖像信息的高精度分析、整合，以此更加準確的了解此時采摘機器人的位置，并發出最佳的操作指令。采摘機器人這樣的操作方式已經得到了較為嚴謹的數據驗證，可以實現良好的采摘效果。特別是在完成采摘操作之后，還能夠利用視覺識別技術保障數據信息得到針對性的處理。