结球甘蓝采摘方法及结球甘蓝采摘系统技术方案

本发明专利技术公开了一种结球甘蓝采摘方法及结球甘蓝采摘系统，该结球甘蓝采摘方法：通过自走式底盘上设置的机械臂，带动采摘执行器，实现甘蓝叶球的逐个采摘，避免了连续采收过程中甘蓝叶球相互间推挤，有利于减少叶球表面损伤；且通过图像采集、计算机运算对结球甘蓝叶球进行智能识别、自动定位，为采摘动作提供识别和抓取的依据，使得结球甘蓝逐个采摘的过程更加智能化。更加智能化。更加智能化。

【技术实现步骤摘要】
结球甘蓝采摘方法及结球甘蓝采摘系统


[0001]本专利技术属于农业机械，尤其涉及一种结球甘蓝采摘方法及结球甘蓝采摘系统。

技术介绍

[0002]结球甘蓝，是十字花科、芸苔属的植物，卷心菜、洋白菜、高丽菜、椰菜等都属于结球甘蓝。
[0003]目前，收获结球甘蓝时，都是采用整体收割的方式，以收割结球甘蓝的甘蓝叶球，结球甘蓝收割机在前进过程中，通过前端的收割机构，批量的对结球甘蓝进行收割，利用现有采摘装置持续采摘结球甘蓝时，各甘蓝叶球之间相互推挤，在叶球表面会造成较多的损伤，并且在对甘蓝叶球与周围的菜叶进行分离时，也很容易损坏甘蓝叶球。
[0004]另外，结球甘蓝成熟周期难以非常精确的控制，同一片结球甘蓝种植地中，当大部分结球甘蓝成熟可采摘时，仍然会有约20％
‑
30％的结球甘蓝未成熟，批量的收割，会导致未成熟的结球甘蓝被采摘。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种结球甘蓝采摘方法及结球甘蓝采摘系统，以实现对甘蓝叶球逐个自动采摘，减少甘蓝叶球间的相互的推挤，减少甘蓝叶球表面的损耗。
[0006]为实现上述目的及与上述目的相关的其他目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种结球甘蓝采摘方法，包括：
[0008]提供一结球甘蓝采摘装置，所述结球甘蓝采摘装置包括自走式底盘、设置于所述自走式底盘上的机械臂及设置于所述机械臂自由端的采摘执行器，所述结球甘蓝采摘装置上设置有图像采集装置；
[0009]通过所述图像采集装置采集结球甘蓝菜地的图像；
[0010]识别所述图像中的甘蓝叶球；
[0011]按预设方式选择所述图像中已识别出的一甘蓝叶球作为待采摘甘蓝叶球；
[0012]根据所述图像重构所述待采摘甘蓝叶球的三维模型，并根据所述图像确定所述待采摘甘蓝叶球在实际坐标系中对应的实际目标位置；
[0013]获取所述采摘执行器在实际坐标系中的实际当前位置；
[0014]根据所述实际当前位置、所述实际目标位置和所述结球甘蓝采摘装置的动力学模型，确定所述机械臂的执行动作和所述采摘执行器的移动轨迹；
[0015]待所述采摘执行器移动至所述实际目标位置后，控制所述采摘执行器执行采摘动作。
[0016]可选的，所述移动轨迹包括：
[0017]第一移动轨迹，所述第一移动轨迹为所述采摘执行器从所述实际当前位置移动至实际中间位置的轨迹，所述实际中间位置位于待采摘甘蓝叶球的正上方；和
[0018]第二移动轨迹，所述第二移动轨迹为所述采摘执行器从所述实际中间位置移动至
所述实际目标的轨迹，所述第二移动轨迹为垂直于结球甘蓝菜地表面的竖直轨迹；
[0019]其中，所述执行动作包括第一执行动作和第二执行动作，所述第一执行动作与所述第一轨迹对应，所述第二执行动作与所述第二轨迹对应。
[0020]可选的，识别所述图像中的甘蓝叶球的方法包括：
[0021]将所述图像输入已完成训练的神经网络中，并输出识别结果，所述识别结果包括甘蓝叶球在所述图像中的区域。
[0022]可选的，所述待采摘甘蓝叶球为已成熟结球甘蓝的甘蓝叶球，所述识别结果还包括结球甘蓝是否成熟。
[0023]可选的，所述识别结果还包括结球甘蓝的类型。
[0024]可选的，所述神经网络为基于YOLO的卷积神经网络。
[0025]可选的，所述已完成训练的神经网络模型的训练方法包括：
[0026]获取初始图像样本集，所述初始图像样本集包括多个图像，各所述图像中均含有结球甘蓝；
[0027]对所述初始图像样本集中的图像进行标记，以获取训练样本集，对各图像进行标记内容包括甘蓝叶球在图像中的区域、结球甘蓝的类型以及结球甘蓝是否成熟；
[0028]将所述训练样本集输入预训练的神经网络进行训练，训练完成后形成所述已完成训练的神经网络。
[0029]可选的，所述图像采集装置为深度相机，根据所述图像确定所述待采摘甘蓝叶球在所述实际坐标系中对应的实际目标位置的方法包括：
[0030]预设转换模型，所述转换模型为所述图像中的虚拟位置与所述实际坐标系中的实际位置的转换关系；
[0031]获取所述待采摘甘蓝叶球在所述图像中对应的虚拟目标位置，所述虚拟目标位置为所述图像中待采摘甘蓝叶球的结球中心位置；
[0032]根据所述虚拟目标位置和所述转换关系确定所述实际目标位置，所述实际目标位置包括平面位置和高度位置。
[0033]相应的，本专利技术还提供一种结球甘蓝采摘系统，包括：
[0034]自走式底盘；
[0035]采摘执行器，用于执行对甘蓝叶球进行切根和夹持的采摘动作；
[0036]机械臂，设置于所述自走式底盘上，所述采摘执行器设置于所述机械臂的自由端上并随所述机械臂的自由端移动；
[0037]图像采集装置，其用于采集结球甘蓝菜地的图像；
[0038]处理器，其用于获取所述采摘执行器在实际坐标系中的实际当前位置；识别所述图像中的甘蓝叶球；按预设方式选择所述图像中已识别出的一甘蓝叶球作为待采摘甘蓝叶球；根据所述图像重构所述待采摘甘蓝叶球的三维模型，并根据所述图像确定所述待采摘甘蓝叶球在实际坐标系中对应的实际目标位置；根据所述实际当前位置、所述实际目标位置和所述结球甘蓝采摘装置的动力学模型，确定所述机械臂的执行动作和所述采摘执行器的移动轨迹；待所述采摘执行器移动至所述实际目标位置后，控制所述采摘执行器执行采摘动作。
[0039]可选的，所述自走式底盘在俯视方向上包括收集区和安装区，所述机械臂具有固
定端，所述机械臂的固定端设置于所述安装区，所述收集区用于收集甘蓝叶球；
[0040]其中，所述处理器还用于：在所述采摘动作完成后控制所述机械臂动作，使所述采摘执行器移动至所述收集区上方，并控制所述采摘执行器释放甘蓝叶球。
[0041]本专利技术的结球甘蓝采摘方法，通过机械臂带动采摘执行器，能够实现结球甘蓝的逐个采摘，避免了甘蓝与甘蓝在采摘过程中的推挤，有利于减少甘蓝表面的损伤；且通过对图像采集装置采集的图像进行甘蓝叶球识别，为采摘过程中的动作提供依据，使得逐个采摘的过程更智能，能够实现结球甘蓝逐个自动采摘。
附图说明
[0042]图1显示为本专利技术的结球甘蓝采摘方法的流程图；
[0043]图2为结球甘蓝采摘装置的结构简图；
[0044]图3为自走式底盘的结构示意图；
[0045]图4采摘执行器的结构示意图(各刀片向外退开)；
[0046]图5采摘执行器的结构示意图(各刀片向内聚拢)；
[0047]图6为图4中夹具基座的结构示意图；
[0048]图7为图4中回转组件的结构示意图；
[0049]图8为图4的夹具中回转组件、刀片及中空端板的在一状态下的装配示意图；
[0050]图9为图8的爆炸视图；
[0051]图10为图4中刀片在一视角下的结构示意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结球甘蓝采摘方法，其特征在于，包括：提供一结球甘蓝采摘装置，所述结球甘蓝采摘装置包括自走式底盘、设置于所述自走式底盘上的机械臂及设置于所述机械臂自由端的采摘执行器，所述结球甘蓝采摘装置上设置有图像采集装置；通过所述图像采集装置采集结球甘蓝菜地的图像；识别所述图像中的甘蓝叶球；按预设方式选择所述图像中已识别出的一甘蓝叶球作为待采摘甘蓝叶球；根据所述图像重构所述待采摘甘蓝叶球的三维模型，并根据所述图像确定所述待采摘甘蓝叶球在实际坐标系中对应的实际目标位置；获取所述采摘执行器在实际坐标系中的实际当前位置；根据所述实际当前位置、所述实际目标位置和所述结球甘蓝采摘装置的动力学模型，确定所述机械臂的执行动作和所述采摘执行器的移动轨迹；待所述采摘执行器移动至所述实际目标位置后，控制所述采摘执行器执行采摘动作。2.根据权利要求1所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：所述移动轨迹包括：第一移动轨迹，所述第一移动轨迹为所述采摘执行器从所述实际当前位置移动至实际中间位置的轨迹，所述实际中间位置位于待采摘甘蓝叶球的正上方；和第二移动轨迹，所述第二移动轨迹为所述采摘执行器从所述实际中间位置移动至所述实际目标的轨迹，所述第二移动轨迹为垂直于结球甘蓝菜地表面的竖直轨迹；其中，所述执行动作包括第一执行动作和第二执行动作，所述第一执行动作与所述第一轨迹对应，所述第二执行动作与所述第二轨迹对应。3.根据权利要求1所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：识别所述图像中的甘蓝叶球的方法包括：将所述图像输入已完成训练的神经网络中，并输出识别结果，所述识别结果包括甘蓝叶球在所述图像中的区域。4.根据权利要求3所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：所述待采摘甘蓝叶球为已成熟结球甘蓝的甘蓝叶球，所述识别结果还包括结球甘蓝是否成熟。5.根据权利要求3所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：所述识别结果还包括结球甘蓝的类型。6.根据权利要求3所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：所述神经网络为基于YOLO的卷积神经网络。7.根据权利要求3所述的结球甘蓝采摘方法，其特征在于：所述已完成训练的神经网络模型的训练方法包括：获取初始图像样本集，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张先锋，崔晋波，任桂英，程杨，张涛，冯伟，李平，游双艳，刘汶树，周玉华，
申请(专利权)人：重庆市农业科学院，
类型：发明
国别省市：