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蘑菇智能采摘机器人技术应用案例
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p9.itc.cn/q_70/images03/20210525/13ed6d5eed014c3cbfb5de3d03b89e7f.jpeg width="310"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/468482641_121119377 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''蘑菇智能采摘机器人技术应用案例'''[[双孢菇]]采摘机器人应用于大规模无菌化双孢菇生产车间,基于双孢菇人工采摘工作流程,结合自动采摘作业的功能需求和苗床的结构特点,在恒温高湿环境下,完成双孢菇智能化、无人化采摘。 ==一、应用场景== 双孢菇采摘[[机器人]]<ref>[https://roll.sohu.com/a/661214592_121443915 机器人发展简史] ,搜狐,2023-03-31</ref>应用于大规模无菌化双孢菇生产车间,基于双孢菇人工采摘[[工作]]流程,结合自动采摘作业的功能需求和苗床的结构特点,在恒温高湿环境下,完成双孢菇智能化、无人化采摘。该技术主要应用于规模化种植蘑菇的工厂车间,2020年以来已经在江苏连云港及山东邹城做过测试。 ==二、主要解决的问题== 可实现双孢菇自动采摘的同时对双孢菇品质检测及分级,实现采摘智能化、无人化,提高采摘[[质量]];同时,降低工人患风湿性疾病、呼吸道疾病风险,降低人工成本,解决年轻劳动力短缺问题。 三、技术要点 ===(一)目标识别与品质分级=== (1)开发双孢菇目标检测轻量级算法,针对菇床双孢菇图像复杂以及粘连[[问题]],采用多信息融合方法,通过可见光图像与深度图像特征多层次提取信息,实现模态间信息互补; (2)依据GB_T 23190-2008相关分类要求,提高双孢菇识别与分级准确率,降低识别[[时间]]。 ===(二)空间定位与路径规划=== (1)基于深度相机深度数据流,匹配识别数据<ref>[https://www.sohu.com/a/479663880_114819 数据的来源以及数据是什么?],搜狐,2021-07-26 </ref>中平面中心点坐标,通过坐标转换实现双孢菇空间三维[[信息]]采集; (2)为降低采摘时间、减少双孢菇损坏的概率,实现采摘区域全覆盖、高执行[[效率]],用点到点路径规划及全覆盖规划,基于多种路径规划方法,提高采摘机器人采摘效率。 ==三、双孢菇无损化采摘== (1)双孢菇采摘机器人包括移动平台、图像采集处理模块、人机交互模块、采摘模块,采用双控制器架构,完成硬件[[系统]]开发与测试; (2)模拟人工采摘方法,提出一种基于真空发生器的“吸-转-提”采摘方式以及网格化采摘[[策略]],实现真空吸盘的吸附确认、双孢菇吸附、扭转、提升,完成双孢菇无损化采摘。 ==四、采摘监测与数据分析== 双孢菇车间外[[设置]]远程监测节点,对菇房内机器人采摘状况进行监测,包括采摘画面监控、采摘数据分析、数据查询、采摘系统控制等。 ==五、应用成效== 该技术打破了双孢菇采摘完全依赖人工劳作的现状,为双孢菇工业化、自动化采摘作业提供了一种新方法。双孢菇智能采摘机器人充分利用物联网、深度学习、机器视觉、数据库等新一代[[信息技术]],通过智能化、物联化的手段,形成社会经济价值凸显、服务产业发展的双孢菇采摘新模式,助力食用菌产业绿色生产发展。 ==六、适用范围== 双孢菇生产车间设施配置、生产流程相似,采摘工序中以人工采摘为主,且双孢菇种植苗床物理尺寸基本相同,所以双孢菇智能采摘机器人满足大部分工厂双孢菇自动化采摘需求,具有广阔的[[发展]]前景。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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