禽蛋检测与分级智能机器人研究

论文摘要

无论是为了提高鲜蛋出口，还是进行禽蛋的纵深加工，都必须对禽蛋进行清洗、消毒、检测和分级。而目前在完成这些工作方面，我国多数企业仍沿用人工作业，无论是在加工质量方面，还是在加工效率方面，我们与发达国家都存在较大差距。在美国，禽蛋的采集、保鲜、分级、包装均采用机械操作，自动化程度高，成本低。 本系统的工作原理是首先由场景摄像机采集蛋的群体图像，经过图像处理，提取每枚蛋的中心坐标和长轴方向等特征值，将该数据经过坐标变换和机器人运动逆解，获得机器人关节运动量，机器人末端执行器运动到蛋的中心位置，调整位姿，发送信号给末端执行器吸盘单片机控制器，启动真空吸附气路，将蛋吸取。机器人根据运动规划，将蛋搬运到蛋壳敲击装置上方，蛋壳被敲击发出声音，麦克风采集该声音信号，送DSP系统处理，识别破损蛋，将识别结果传递给机器人运动控制器，如果是破损蛋，就放到破损蛋蛋箱；如果不是破损蛋，机械手运动到灯箱和彩色摄像头之间，获得蛋内容物彩色图像，经过图像处理，按反映蛋新鲜度的哈夫值与蛋芯颜色HSI之间的关系模型进行模式识别，并按新鲜度分级，将分级信息传递给机器人运动控制器，控制机械手将蛋放入相应等级的蛋箱中。 本文使用图像一阶矩与像素总面积的比作为每枚蛋中心在图像坐标系下的坐标，采用线性标定方法转换到绝对坐标系下，使用二维平面上与最小惯量轴同方向的最小二阶矩轴为蛋的长轴。使用最佳阈值变换和二维零均值离散高斯函数平滑处理，通过多次图像的腐蚀与膨胀，进行图像分割，并采用四连通成分序贯算法，对图像中的连通成分(同一个蛋的区域)进行标记。使用边界跟踪计算蛋的周长，从而得到区域的密集度，用于修正蛋的大小计算。对以上内容在理论研究的基础上，得出的相应算法，能够满足引导机器人准确定位每枚蛋的工作要求。 为了让机械手准确将蛋吸取，通过大量的矩阵变换，将蛋中心的绝对坐标和长轴方向解算到机械人各关节转角，即运动逆解；为了在一次吸放蛋运动过程中完成全部检测和分级工作，对机器人进行运动轨迹规划，将检测和分级工作中机器人运动始点和终点都是变化的这一复杂过程简化为始点变化终点固定(从吸起到破损检测)、始点终点都固定(从破损检测到品质检测)和始点固定终点变化(从品质检测到放下)三段，这种

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的提出及意义
• 1.1.1 课题研究的必要性
• 1.1.2 课题研究的可行性
• 1.1.3 课题研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究概况
• 1.2.1 机器视觉在农产品品质自动识别和分级中的应用
• 1.2.2 农产品声学特性及其在农产品无损检测中的应用
• 1.2.3 工业机器人在食品加工中的应用
• 1.2.4 禽蛋无损检测与分级技术研究现状
• 1.2.5 课题组前期研究概况
• 1.3 存在的问题及课题的主要任务
• 1.4 系统整体方案设计与基本参数的确定
• 第二章 场景图像采集、处理及特征提取
• 2.1 图像处理有关基本理论
• 2.1.1 摄像机标定
• 2.1.2 最佳阈值的确定
• 2.1.3 图像增强技术
• 2.1.4 特征的提取
• 2.2 场景视觉的硬件组成及图像采集
• 2.2.1 场景视觉的硬件组成
• 2.2.2 图像采集卡的安装和使用
• 2.2.3 创建应用程序
• 2.2.4 程序的初始化及参数设置
• 2.2.5 实现图像采集和显示
• 2.3 图像处理算法、程序及处理结果
• 2.3.1 灰度直方图分析
• 2.3.2 灰度的阈值变换
• 2.3.3 图像的增强
• 2.3.4 图像的腐蚀与膨胀
• 2.3.5 图像中连通成分的标记
• 2.3.6 蛋中心坐标和长轴方向等特征的提取
• 2.3.7 图像区域的边界跟踪
• 2.3.8 蛋在绝对坐标中的定位
• 2.4 本章小节
• 第三章 禽蛋检测分级机器人运动分析与轨迹规划
• 3.1 概述
• 3.2 MoveMaster-EX型机器人的结构
• 3.2.1 Move Master-EX型机器人结构简介
• 3.2.2 Move Master-EX型机器人传动原理
• 3.2.3 Move Master-EX型机器人本体结构特点
• 3.3 机器人运动方程
• 3.3.1 MoveMaster-EX机器人的运动分析
• 3.3.2 Move Master-EX机器人运动反解
• 3.4 机器人手部操作路径的轨迹规划
• 3.4.1 物体对象的描述
• 3.4.2 作业的描述
• 3.5 机器人运动控制系统
• 3.5.1 控制系统的基本组成和控制卡的安装
• 3.5.2 控制卡的调试和使用
• 3.6 机器人功能实现与软件设计
• 3.6.1 机器人的工作过程描述
• 3.6.2 机器人运动软件的设计
• 第四章 机器人末端执行器—真空吸盘及其控制
• 4.1 吸盘的结构及气力系统设计
• 4.1.1 气力系统的总体方案
• 4.1.2 吸盘的结构设计
• 4.1.3 气力系统的计算及真空泵的选择
• 4.2 气力系统单片机控制电路设计
• 4.2.1 控制要求及控制原理
• 4.2.2 控制元器件
• 4.2.3 控制电路
• 第五章 基于蛋壳敲击声音信号的禽蛋破损检测
• 5.1 概述
• 5.2 声音的采集与信号处理
• 5.2.1 声音信号抽样理论
• 5.2.2 声音采集与信号处理方法的比较
• 5.2.3 基于DSP的破损检测硬件设计
• 5.2.4 基于DSP的破损检测软件设计
• 5.3 禽蛋破损的试验研究及模糊识别
• 5.3.1 试验材料及试验方法
• 5.3.2 信号波形和功率谱分析
• 5.3.3 模糊识别模型的建立
• 5.3.4 模糊模式识别
• 5.4 本章小节
• 第六章 基于彩色图像的禽蛋内部品质无损检测
• 6.1 概述
• 6.2 彩色图像相关基本理论
• 6.3 禽蛋新鲜度的评价与检测模型
• 6.3.1 蛋新鲜度的评价方法
• 6.3.2 建立哈夫单位与图像关系模型的试验方法
• 6.3.3 建立哈夫单位与图像关系模型的试验结果
• 6.4 品质检测的硬件平台
• 6.5 品质检测的软件实现
• 6.5.1 彩色图像采集
• 6.5.2 彩色图像处理
• 第七章 工作总结与研究展望
• 7.1 研究工作总结
• 7.1 研究工作展望
• 参考文献
• 攻读博士期间发表的论文
• 致谢
• 附录