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基于机器视觉的禽蛋分级分选机器人
资料介绍
中国是一个农业大国,禽蛋产业一直存在着广阔的发展前景。随着人们生活水平的提高,对禽蛋的品质要求也越来越高,禽蛋个体适中、表面洁净的禽蛋,往往是消费者首选的对象。就我国而言,禽蛋分级大多采用人工分级的方式,这样不仅成本高、效率低、人为因素影响大,而且食品的安全性也存在着威胁。国内的一些分级设备的分级标准过于单一,国外的设备售价又较高。随着科学技术的发展,越来越多的新技术应用到实际生产环节中,为生产带来了便利。本文探索利用机器视觉技术,对禽蛋的大小、壳色、表面污染程度进行检测算法研究,利用传送带装置、真空吸盘,结合三角洲式并联机械臂,实现对禽蛋的运输、抓取、分级任务。
1.搭建图像采集系统,确立图像采集相机、光源以及采集背景等,为获取良好的禽蛋原始图像奠定良好的基础。
2.上位机核心处理器采用BCM2837的64位ARMy8四核处理器,利用数字图像处理技术,对采集回的禽蛋图像进行预处理,其中对图像灰度化、图像增强、去噪、二值化等采取了多种处理方式,根据实际效果,选择最佳处理方式。
3.对选择的禽蛋大小、壳色及污染程度三个指标进行算法研究,实现禽蛋相应特征值的提取,并设立评估体系,对检测算法性能进行评估。
4.下位机以ATmega2560核心处理器的单片机,控制电磁阀实现真空吸盘抓取禽蛋、并联机械臂对禽蛋搬运分级动作。
实验结果表明,本文研究的一种禽蛋分级分选机器人,能够较好的实现禽蛋的分级分选任务,并且禽蛋的分级效果也较明显。
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基于机器视觉的禽蛋分级分选机器人.pdf | 16M |
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