林志剛 高懷棟 莆田學(xué)院信息工程學(xué)院 指導(dǎo)老師:宋娜
關(guān)鍵字:攝像頭識(shí)別 機(jī)械臂抓取 分類采摘
柑橘是我國(guó)生產(chǎn)的主要果品,柑橘類屬蕓香科柑橘亞科柑橘族的植物,其年產(chǎn)量是非常可觀的,柑橘因種植地的不同,叫法也不一樣,在古代有南橘北枳一說。目前,柑橘和枳收獲作業(yè)主要還是靠人工完成,但柑橘樹干高低不一,采摘危險(xiǎn)性高、作業(yè)環(huán)境差,分類運(yùn)輸成本高,既耗時(shí)又費(fèi)力,給果農(nóng)帶來了很多麻煩。”因此,基于這樣的現(xiàn)狀設(shè)計(jì)了一款水果采摘裝置,解決了大量的柑橘采摘問題。
柑橘全自動(dòng)采摘一體機(jī),它能夠通過履帶式自由行走,在果園內(nèi)通過攝像頭識(shí)別果樹上形狀標(biāo)識(shí)符,使它能夠識(shí)別果樹位置,從而到達(dá)果樹的可采摘范圍之內(nèi)。
它能夠通過攝像頭進(jìn)行顏色預(yù)識(shí)別,分辨出成熟柑橘,控制機(jī)械臂,移動(dòng)攝像頭位置,使柑橘處于攝像頭成像平面的正中心,通過末端機(jī)械臂抓取、剪切、最終實(shí)現(xiàn)摘取柑橘。柑橘采摘完后抓取裝置松開,柑橘掉入到軟性傳送裝置,連接到果樹分類裝置。軟性傳送可以保證在整個(gè)采摘過程中不會(huì)造成磕碰損傷柑橘。柑橘到達(dá)分類處,經(jīng)過稱重傳感器,對(duì)柑橘的大小進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別數(shù)據(jù)傳輸?shù)街骺匦酒希ㄟ^預(yù)先設(shè)計(jì)的柑橘重量的數(shù)據(jù)對(duì)柑橘進(jìn)行分類,并且控制舵機(jī)將柑橘撥到不同的框中存放。當(dāng)籃框內(nèi)的柑橘到達(dá)一定數(shù)量,紅外傳感器可以通過檢測(cè)遮擋物判斷框柑橘已滿。采摘車可以返回到起點(diǎn)處,人工卸下柑橘并繼續(xù)進(jìn)行采摘過程,或者通過蜂鳴器報(bào)警提醒。
以往設(shè)計(jì)往往采用大型車體結(jié)構(gòu),對(duì)水果的采摘采用的是卷入式設(shè)備,就是把果實(shí)與樹葉枝干通通卷進(jìn)來,在進(jìn)行過濾篩分離,此種方式無法實(shí)現(xiàn)果實(shí)的二次采摘,而且對(duì)果樹也會(huì)造成傷害。本設(shè)計(jì)可以做到識(shí)別成熟果實(shí),且降低對(duì)柑橘的損傷程度。
本設(shè)計(jì)由三大部分組成:攝像頭果實(shí)圖像識(shí)別抓取剪切、車身行走結(jié)構(gòu)、果實(shí)分類傳送裝置。設(shè)計(jì)思路是首先通過OpenMV攝像頭識(shí)別到果實(shí)然后用機(jī)械臂使剪鉗準(zhǔn)確到達(dá)果實(shí)所在位置實(shí)現(xiàn)抓取,后通過傳輸裝置收集果實(shí)。在整個(gè)過程中我們主要使用了攝像頭模塊,機(jī)械臂模塊,主控芯片,電機(jī)驅(qū)動(dòng)等幾大模塊。
攝像頭使用OpenMV模塊,這是一款低價(jià)、可擴(kuò)展、支持Python的及其視覺模塊。本項(xiàng)目主要使用這款攝像頭進(jìn)行圖像的采集和處理,這款攝像頭有自己專用的IDE,這款I(lǐng)DE具有自動(dòng)提示,代碼高亮且有一個(gè)圖像窗口可以直接看到攝像頭的圖像有利于提高編程效率,下面就具體實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行說明。
對(duì)采摘果樹進(jìn)行彩色圖像采集,提取彩色圖像的RGB三個(gè)單通道灰度圖像,根據(jù)水果的顏色分量特征,對(duì)選取的單通道圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理。獲取水果目標(biāo)在坐標(biāo)系的位置,與圖像的中心平面像素位置取差值,進(jìn)而將像素差值返回到主控芯片上,主控芯片控制機(jī)械臂在與成像平面平行的平面內(nèi)移動(dòng)Δx和Δy,使目標(biāo)位于成像平面中心。
機(jī)械臂是整個(gè)果實(shí)摘取結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵,通過機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)x,y,z三軸的自由聯(lián)動(dòng),可以配合攝像頭識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)實(shí)現(xiàn)柑橘的準(zhǔn)確抓取。機(jī)械臂是具有六個(gè)舵機(jī)的平行四邊形機(jī)械臂,每個(gè)舵機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)范圍是500-2500,換算成角度大約是0-180度。用機(jī)械臂伸到相應(yīng)的識(shí)別位置并通過剪鉗抓取,機(jī)械臂的伸縮角度范圍是0到180,滿足在采摘時(shí)所需要的所有角度范圍。
采用的是STM32F103C8這種類型的芯片,這是一款基于ARM Cortex-M 內(nèi)核STM32系列的32位的微控制器,相比于其他單片機(jī),它的優(yōu)點(diǎn)是具有主流的cortex內(nèi)核,保證了它的高性能,其豐富的外設(shè)、串口、定時(shí)器等滿足采摘機(jī)的工作需求。
電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊使用東芝半導(dǎo)體公司生產(chǎn)的TB6612FNG驅(qū)動(dòng)模塊,這款驅(qū)動(dòng)是雙驅(qū)動(dòng),可以驅(qū)動(dòng)兩個(gè)電機(jī)。該模塊相對(duì)于傳統(tǒng)的L298N效率上提高很多,體積上也有大幅度的減小,在額定范圍內(nèi),芯片基本不發(fā)熱,這款驅(qū)動(dòng)具有四種電機(jī)控制模式:制動(dòng)/停止/正轉(zhuǎn)/反轉(zhuǎn),滿足小車行進(jìn)的基本需求,而且PWM支持頻率可以達(dá)到100kHz,也讓小車的運(yùn)動(dòng)更加靈活有力。驅(qū)動(dòng)電路如圖1所示。

圖1 驅(qū)動(dòng)電路
軟件部分主要由物體顏色識(shí)別,形狀分析,機(jī)械臂控制,電機(jī)控制等部分組成。
圖像處理使用Openmv。圖像的識(shí)別包括圖像顏色識(shí)別與圖像形狀識(shí)別。在顏色識(shí)別方面使用thresholds()函數(shù)設(shè)置顏色閾值,顏色閾值選取通過OpenMV的IDE進(jìn)行圖像二值化,可以得到成熟柑橘的LAB閾值為(51,79,7,-60,61,14),對(duì)不同成熟期的柑橘進(jìn)行圖像二值化可以得到不同的LAB閾值,通過修改thresholds()函數(shù)的閾值可以采摘不同成熟期的柑橘。然后通過find_blobs()函數(shù)來查找此閾值的圖像,并使用roi標(biāo)記圖像區(qū)域,然后返回圖像上對(duì)應(yīng)的x,y值可以確定柑橘在成像面上的位置。形狀識(shí)別方面使用area()函數(shù)識(shí)別柑橘形狀的區(qū)域,使用img.get_statistics()函數(shù)進(jìn)行像素的顏色統(tǒng)計(jì),當(dāng)區(qū)域中的眾數(shù)在所設(shè)置的閾值范圍,就說明這個(gè)區(qū)域?yàn)樾枰獙ふ业奈矬w。
機(jī)械臂作為柑橘抓取的主要部件,需要做到的就是精確的尋找到柑橘的位置。在圖像處理上,由Openmv識(shí)別到的柑橘在圖像上的坐標(biāo)位置,與圖像中心點(diǎn)的差值通過串口返回到STM32主控芯片上,主控芯片控制機(jī)械臂各個(gè)關(guān)節(jié)的舵機(jī)旋轉(zhuǎn)角度彌補(bǔ)差值,從而將柑橘圖像置于成像中心點(diǎn),此時(shí)機(jī)械臂末端分離式剪切裝置將柑橘剪下落入傳送帶進(jìn)入籃筐。具體程序流程圖如圖2所示。

圖2 程序流程圖
基于以上的分析以及本項(xiàng)目的模擬實(shí)踐可知,這款智能采摘裝備基本能夠滿足生活中果實(shí)采摘的需求,使用STM32主控,加大了系統(tǒng)的可拓展性,日后如果需要外加功能,如添加WIFI控制小車行進(jìn),自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)了解小車所處位置,皆可以在此基礎(chǔ)上改造完成,總的來說這是一款穩(wěn)定實(shí)用,可拓展性強(qiáng)的智能采摘小車。