基于CMOS圖像傳感器的采摘機器人嵌入式視覺系統

李娜娜

(洛陽職業技術學院 機電工程系，河南 洛陽 471000)

0 引言

隨著科學技術的快速發展，農業生產的自動化程度越來越高，這就需要農業機械裝備具有更高的智能化，而將機器視覺系統應用于農業自動化生產領域是實現農機設備智能、高效、高精度的重要途徑。機器視覺系統是近年來發展起來的一種新型的模擬人工視覺的技術，不僅可以對客觀事物圖像進行采集，且具有圖像的處理和智能識別能力。嵌入式機器視覺系統集圖像采集、處理及通信等功能于一體，具有智能化處理的功能，且系統可被嵌入到其他設備中，如果將其應用到采摘機器人系統中，可以實現采摘機器人的自主導航及采摘果實的自動識別，從而提高采摘機器人的自動化作業能力。

1機器視覺技術及其在采摘機器人設計中的應用

機器視覺技術是一種多學科的交叉技術，涉及到計算機圖像處理及智能模式識別等多種領域，利用機器視覺可以模擬人工視覺的功能，在農業采摘作業過程中可以對待采摘果實進行特征信息提取，進而進行定位和識別。機器視覺技術不僅僅是簡單地進行圖像采集，同時利用嵌入式處理器還具備對圖像的處理能力，可以從客觀事物中提取有用信息用于檢測、測量和控制等。

傳統機器視覺系統一般是基于計算機技術的，其采集的圖像需要利用計算機進行處理，其系統較為復雜，且成本較高，效率較低。而嵌入式視覺系統可以將圖像采集、圖像處理和通信等功能集成于一體，實現了模塊化、智能化的嵌入式機器視覺解決方案，系統具有實時性高、可靠性高等特點。嵌入式視覺系統的基本框架如圖1所示。

圖1 采摘機器人嵌入式機器視覺系統示意圖Fig.1 The sketch diagram of embedded robot vision system for picking robot

嵌入式機器視覺系統的外觀體積小，可以直接安裝在采摘機器人的主體結構上，相對于傳統的視覺系統裝卸和移動更加方便。對于硬件系統，嵌入式視覺系統將圖像采集單元、圖像處理單元和網絡通信單元等集成于一體，為采摘機器人提供較高的工作效率和工作的可靠性。對于嵌入式系統的軟件，采用直接編程好的成品，用戶基本無需自己編程，使用起來非常方便，從而提高了系統集成的效率和速度，將其使用在采摘機器人設計過程中，可以大大提高采摘機器人的設計效果。

2基于CMOS圖像傳感器的采摘機器人嵌入式系統設計

采摘機器人嵌入式系統設計的核心部分是圖像采集和處理部分，利用CMOS圖像傳感器采集圖像后采用嵌入式芯片對圖像進行處理，嵌入式芯片有很多種。其中，簡單實用的是DSP芯片，如圖2所示。

圖2 DSP芯片示意圖Fig.2 The schematic diagram of DSP chip

在采摘機器人采集圖像后可以利用DSP芯片進行處理，利用先進的數字信號處理技術可以對采摘果實進行識別，綜合考慮成本和可靠性因素，本次圖像采集采用CMOS真彩相機采集圖像，如圖3所示。

圖3 CMOS相機示意圖Fig.3 The schematic diagram of CMOS camera

CMOS相機和傳感器安裝在一起，構成CMOS圖像傳感器，其供電部分由電源模塊統一供電。電源模塊是系統正常供電的基礎，可以為整個系統的其他模塊提供能源保證，在設計時要綜合考慮噪聲、能效和干擾等問題。可靠的電源方案設計是整個系統穩定運行的基礎，為保證多個模塊所需的電流和電壓容量的不同，在電源模塊中設計了多個穩壓電路，如圖4所示。

圖4 系統穩壓電路模塊Fig.4 The system voltage regulator module

采摘機器人嵌入式視覺系統所需的電源主要是舵機、控制編碼器和CMOS相機傳感器。舵機主要控制采摘機器人的移動和執行末端的動作，供電為7V穩壓電源；控制編碼器是對采摘末端發出執行動作，供電為5V穩壓電源；CMOS相機完成圖像的采集，其供電為5V穩壓電源。電源構成的電路主要分為4部分：通信電路、控制電路、電機驅動電路和數字顯示電路。系統的硬件框圖如圖5所示。

圖5 系統硬件框架結構Fig.5 The system hardware framework

采摘機器人通過CMOS圖像采集對待采摘果實進行識別，并通過預設的軌跡線尋跡進行移動，當測距模塊測算出待采摘果實的距離后，利用控制器發出控制命令給電機驅動模塊，通過電機的驅動控制采摘機器人執行末端進行動作，完成采摘任務。為了保證動作的順利進行設計了軟件系統，如圖6所示。

軟件控制系統控制依據是對于采摘果實和預設線的圖像識別，根據預設線完成自主導航尋跡，利用機器人位置和測距信息確定待采摘果實的具體位置，將采摘執行末端移動到果實位置；然后單片機發出控制指令，使采摘執行末端發出采摘動作，完成果實采摘。

圖6 采摘機器人嵌入式系統軟件控制流程Fig.6 The control process of embedded system software for picking robot

3 采摘機器人嵌入式視覺系統測試

為了驗證基于CMOS圖像傳感器的采摘機器人嵌入式系統方案設計的可行性，對一款較小果實采摘機器人進行了改裝，并安裝了CMOS傳感器視覺系統，如圖7所示。

圖7 改裝后的采摘機器人Fig.7 The restructured picking robot

在采摘機器人進行作業時，由于待采摘的果實較小，需要采用圖像識別技術對待采摘果實進行識別，識別過程主要利用軟件控制整個流程，如圖8所示。

果實圖像的識別過程主要通過軟件控制，在進行定位時通過開關的通斷來開啟圖像采集程序，將圖像進行處理后提取捕捉圖像特征，最后設置主頻PWM控制電機的運轉。圖像特征提取結果測試如圖9所示。

對采摘機器人的果實識別過程進行了測試，測試項目主要是對果實圖像的分割捕捉。由測試結果可以看出：采用基于CMOS圖像傳感器的視覺系統可以成功地捕捉到待采摘果實圖像，從而驗證了視覺系統的可行性。為了保證采摘能夠順利進行，對采摘機器人的移動性能進行了測試，得到了如表1所示的結果。

圖8 果實圖像識別軟件流程Fig.8 The software process of fruit image recognition

圖9 采摘機器人果實識別結果Fig.9 The fruit recognition results of picking robot表1 采摘機器人移動任務Table 1 The moving task of picking robot

采摘機器人測試任務完成情況基礎移動任務甲乙機器人分別移動一完成第1圈甲乙同時移動完成第1圈乙在超越區超甲完成第1圈乙先到終點完成

續表1

由表1可以看出:采摘機器人能夠成功的完成各項移動任務。同時，對其成功定位果實和成功采摘的準確率進行了測試，得到了如表2所示的測試結果。

表2 采摘機器人采摘準確性統計Table 2 The statistics of picking accuracy of picking robot %

對采摘機器人的采摘精度進行了測試，首先測試的其準確定位的能力。測試結果表明：其成功定位準確率在95%以上，滿足定位需求；然后對其成功采摘率進行了測試，其準率也在95%以上，滿足采摘作業需求。

4 結論

為了提高采摘機器人的自動化作業水平，將基于CMOS圖像傳感器的嵌入式視覺系統引入到了采摘機器人的設計過程中，并使用DSP芯片構建了嵌入式圖像處理系統，采用模塊化設計構建了采摘機器人的硬件系統和軟件系統框架，從而保證了采摘機器人的果實定位和識別過程的有效性。為了驗證方案的可行性，將嵌入式視覺系統安裝到了采摘機器人上，并對其性能進行了測試。首先測試了其圖像處理能力，結果表明：嵌入式視覺系統可以成功地提取果實特征圖像。對其果實定位識別的能力進行了測試，結果表明：采摘機器人果實的定位識別準確性較高，滿足設計需求。