论文摘要
针对随机放置串类水果图像中主果梗和非主果梗间特征区别不明显、平面轮廓法获取的机器人抓取位姿信息较少的问题,该文构建了并联机器人串类水果三维抓取模型,并提出一种基于主果梗骨架和三维抓取模型的4-R（2-SS）并联机器人随机放置串类水果抓取位姿计算方法,以获取较高精度、包含较多信息的抓取位姿,进一步提高机器人对串类水果的抓取成功率。采用果粒和果梗区域的轮廓间距构建用于提取串类水果果梗轮廓的形态学图像分割法,并基于多维特征向量和高斯混合模型聚类算法提取主果梗;根据主果梗三维位姿和机器人夹持机构特征构建4种基于主果梗骨架的随机放置串类水果三维抓取模型,获取夹持机构的空间位置、绕Z轴的旋转角度以及手指开口宽度的抓取位姿信息。将提出的抓取位姿计算方法应用于课题组研制的4-R（2-SS）并联机器人串类水果机器视觉自动分拣系统进行试验验证。试验结果表明,相对于基于平面轮廓的抓取位姿获取方法,基于该文方法的有分支主果梗和无分支主果梗串类水果的抓取成功率分别提高14和12个百分点,平均抓取成功率提高13个百分点。该文提出的抓取位姿计算方法可有效提高4-R（2-SS）并联机器人机器视觉系统对随机放置串类水果抓取位姿的获取精度,有助于进一步实现串类水果的准确快速自动分拣。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张千,高国琴
关键词: 机器人,机器视觉,水果,抓取模型,抓取位姿
来源: 农业工程学报 2019年23期
年度: 2019
分类: 农业科技,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 江苏大学电气信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51375210),镇江市重点研发计划(GZ2018004),江苏高校优势学科建设工程资助项目,江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_1780)
分类号: TP242;TP391.41
页码: 37-47
总页数: 11
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