番茄果实串收获机器人采摘机理与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51505454
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0506.机械设计学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Aiming at the problem of low efficiency and quality of single fruit harvesting robot, the project intends to do some research on the picking mechanism and method for tomato cluster harvesting robot. The study takes the tomato cluster (fruit, stem, plant) physical and mechanical properties as the basis and the modeling for key technologies of picking process as the main line. Image processing, picking point identification method and space positioning method for the fruit clusters is to be explored, simultaneously, the recognition and picking target positioning theory model will be established in the project. Then the structure optimization design theory and method for the end-effector of tomato cluster harvesting robot will be studied. At same the time, control system model for the end-effector is to be set up to realize any position and pose to fruit cluster. In addition, the path planning method and control theory for tomato cluster spoiling-prevention delivery are also to be studied. The project research results will provide theoretical basis and technical support for fruit cluster harvesting robot and improve the level of mechanization of fruit picking, which has important significance in realizing automation, intelligent for the fruit harvesting.
针对单粒果实收获机器人工作效率低、采摘质量不易保证等问题,项目拟对番茄果实串收获机器人的采摘机理与方法进行研究。以番茄果实串(果实、果梗、植株)的物理、机械特性为基础,以采摘过程关键技术建模为主线,针对番茄果实串位置的随机性和不确定的、非结构的作业环境,探索能够实现果实串、果梗、植株主干准确区分的图像处理方法、采摘点识别方法和空间定位方法,建立果实目标采摘点识别与定位技术理论模型;研究适于番茄果实串采摘的“夹持-切割”嵌套式末端执行器结构,进行结构优化设计,建立能够实现可以任意位姿到达果实串位置的末端执行器控制系统模型,研究建立番茄果实串防损伤输送运动规划方法及其控制理论模型。项目研究成果将为果实串收获机器人的研制提供理论基础和技术支持,对提高成串果实采摘的机械化水平,实现收获过程向自动化、智能化方向发展具有重要意义。

结项摘要

本项目针对单粒果实收获机器人工作效率低、采摘质量不易保证等问题,对番茄果实串收获机器人的采摘机理与方法进行了研究。首先,采集了浙樱粉1号、浙樱粉2号、黄妃和普通大番茄等多个番茄品种,采用万能力学试验机等进行了番茄果实串及植株的物理、机械特性数据测量和测试,建立了相应数据库。.为准确定位番茄果实串采摘点位置,提出了基于果梗骨架角点计算方法获取了番茄果实串果梗采摘点位置信息,试验结果表明,采摘点定位成功率可达 90%。通过双目相机进行空间位置信息获取,并引入深度误差补偿机制,结果表明,定位精度提高了2.92mm,当深度在250~900mm时,果实串目标采摘点的空间位置坐标误差最大为6.8mm,满足末端执行器采摘需求。对于振荡环境下番茄果实串,采用视频分帧技术,获得果实串运动平衡位置点对应的静态图片作为采摘目标位置,试验结果表明,果实大小在72-75mm和穗梗长度在60-70mm时运动周期位于742s-0.766s内,采摘点定位精度较高。针对机械手避障规划中,提出了一种变分法优化避障时关节运动的性能指标求解方法,并引用2-范数连续函数动态调整梯度投影齐次解因子,试验结果表明,关节运动位移量减少83.3%,机械手总体位移量减少31.7%,解决了固定梯度投影因子对梯度投影避障算法造成的算法失效问题。.针对机器人控制系统的抖振问题,提出基于遗传算法实时动态调整滑模参数的控制策略,空载与负载试验结果表明,关节位置跟踪的响应速度得到了较大提高,减少了外界干扰和负载变化引起的控制系统抖振幅度与持续时间,具有较强的鲁棒性。为提高机械手执行器的定位精度和收获效率,降低番茄果实串损伤,提出了基于超前校正和输入整形技术抑制番茄果实串的摆动,结果表明,加入整形器后,提高了番茄串角度、角速度和角加速度收敛速度,证明番茄串的摆动得到抑制,摆动幅度在2度以内。基于番茄物理机械特性,设计制作了双目视觉试验平台及一种新型具有抓取和切割功能的果实串采摘末端执行器,并研制了番茄收获机器人试验样机,获得了良好的试验结果。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
番茄果实串采摘点位置信息获取与试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁喜凤;金超杞;倪梅娣;王永维
  • 通讯作者:
    王永维
Recognition Algorithm and Optimization Experiments on Tomato Picking Robots
番茄采摘机器人识别算法及优化实验
  • DOI:
    10.14257/ijsip.2016.9.9.36
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
    nternational Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁喜凤;蒋正帅;王斌锐
  • 通讯作者:
    王斌锐
七自由度番茄收获机械手的轨迹规划与仿真
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    浙江大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦超;梁喜凤;路杰
  • 通讯作者:
    路杰
串番茄采摘点的识别方法
  • DOI:
    10.13733/j.jcam.issn.2095-5553-.2016.11.029
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国农机化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁喜凤;章艳
  • 通讯作者:
    章艳
一种驱动市场导向式产品创新设计方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    万延见;饶宾期;梁喜凤;卢锡龙
  • 通讯作者:
    卢锡龙

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蔡晖
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    农机化研究
  • 影响因子:
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  • 作者:
    梁喜凤;苗香雯;崔绍荣;王永维
  • 通讯作者:
    王永维
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  • 期刊:
    农机化研究
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  • 作者:
    梁喜凤;苗香雯;崔绍荣;王永维
  • 通讯作者:
    王永维
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  • 期刊:
    农业工程学报
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  • 作者:
    王永维;苗香雯;崔绍荣;梁喜凤
  • 通讯作者:
    梁喜凤

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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