国内首台运用机器视觉技术的能够采摘棉花的机器人

智能农业发展回顾及中国智能农业展望谢铮辉;郑倩;姚伟【摘要】智能农业是人工智能技术在农业领域应用的新模式、新手段.本文介绍智能农业的内涵,回顾国内外智能农业发展的3个主要发展阶段,分析了中国智能农业发展存在的问题和面临的形势,提出了智能农业发展重点与发展建议,为促进国内智能农业发展提供参考.【期刊名称】《热带农业科学》【年(卷),期】2019(039)003【总页数】9页(P125-133)【关键词】人工智能;智能农业;应用【作者】谢铮辉;郑倩;姚伟【作者单位】中国热带农业科学院科技信息研究所海南海口571737;中国热带农业科学院科技信息研究所海南海口571737;中国热带农业科学院科技信息研究所海南海口571737【正文语种】中文【中图分类】S238农业是我国主要的发展产业，农业转型升级背景下，开始由分散、粗放的发展方式向集约化、现代化转变，农业的生产结构也逐步从一产向一二三产业融合发展，协调发展，推动了农业现代化[1]。

但是，由于现代科技飞速发展，大量的新技术层出不穷，农业的发展避免不了要融合和吸收新科技、新技术。

人工智能技术已经成为农业转型升级的核心驱动力量之一，智能农业将有效助力农业生产要素的合理分配、科学管理与经营。

人工智能技术通过对传统产业的渗透，加速农业的深度改造，改变传统的农业经营模式，最终与互联网融合，推动农业生产、农业的全产业链体系的紧密结合，提高了农业的生产效率[2]。

未来，要解决我国农业的发展瓶颈，智能农业是可行、可靠的方法之一。

1 国内外智能农业发展历程人工智能(Artificial intelligence，简称AI)指用计算机模拟或实现的智能。

人工智能是信息科学技术的一个重要分支。

人工智能学科围绕搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建造、应用与工程等8个方面开展研究[3]，“表示、运算和搜索”是AI的3个最基本、最核心的技术。

基于机器视觉的棉花识别与定位技术的研究摘要：随着农业机械化的不断发展，棉花的自动识别与定位技术成为了研究的热点。

本文通过对机器视觉的研究，设计了一种基于机器视觉的棉花识别与定位技术。

该技术主要基于图像处理与模式识别算法，能够准确地识别棉花，并确定棉花的位置信息，为后续的采摘、喷药等农业行为提供了重要的参考。

关键词：机器视觉、棉花识别、定位技术、图像处理、模式识别一、引言棉花作为一种重要的农作物，种植面积广泛，对农民的生计具有重要影响。

然而，传统的人工识别和定位方法往往效率低下、精度不高，且受制于人工条件的限制。

随着机器视觉技术的发展，利用计算机视觉技术对棉花进行自动识别与定位成为了可能。

二、相关技术介绍1. 图像处理技术图像处理是机器视觉技术的基础，通过对获取到的棉花图像进行处理，可以提取出关键的特征，为后续的识别与定位提供依据。

例如，通过阈值分割、滤波处理等方法，可以增强图像的对比度与边缘信息，更好地表达棉花的特征。

2. 特征提取技术图像中棉花的特征包括颜色、纹理等信息。

通过分析这些特征，可以得到棉花的形状、大小等重要信息。

在特征提取过程中，常用的方法有颜色特征提取算法、纹理特征提取算法等，这些方法能够从图像中提取出不同的特征，为后续的分类与定位提供支持。

3. 模式识别技术模式识别是机器视觉技术中的关键环节，通过对获取到的特征进行分类与识别，可以准确地识别出棉花的位置信息。

常用的模式识别方法包括神经网络、支持向量机等，这些方法具有较好的分类性能，能够处理大量的数据，并给出准确的识别结果。

三、方法与实现1. 数据采集在实验过程中，我们利用高分辨率的数码相机对棉花进行拍摄，获取了大量的棉花图像作为数据集，保证了实验的准确性和稳定性。

2. 图像处理与特征提取对于获取到的棉花图像，首先进行预处理，包括噪声去除、颜色空间转换等步骤，以得到清晰的图像。

然后，通过颜色特征提取算法和纹理特征提取算法，计算出图像中棉花的颜色和纹理特征。

基于图像处理的棉花采摘机器人设计研究近年来，随着科学技术的不断进步，机器人成为了人们探索未知领域和改善生产方式的重要工具。

在农业领域，机器人也逐渐走进农田，帮助人们完成农作物的生产和采摘等任务。

棉花作为我国重要的经济作物之一，其采摘一直以来都是一个需要耗费大量人工劳动的重要环节。

为了解决人力成本增高和采摘效率低下的问题，越来越多的科学家和企业开始投入研发基于图像处理的棉花采摘机器人。

基于图像处理的棉花采摘机器人能够利用高级传感器，如摄像头、激光雷达和红外线传感器等，对托盘上的棉麟进行观察和识别，辅助机器人进行定位和采摘。

其主要由机械臂、托盘、图像识别系统和驱动系统等部分组成，能够根据棉麟成熟的状态和位置，自动进行采摘和梳理等操作，大幅提升了棉花的采摘效率和品质。

在机器人的设计过程中，需要考虑如何提高机器人的自主性和灵活性，以及机器人的检测精度和速度等问题。

具体来说，需要解决以下几个方面的问题：1.图像识别技术：目前，利用深度学习等技术，可以对棉麟进行高精度的图像识别和分类，识别出成熟和未成熟的棉麟，并确定棉麟的位置。

2.机器人控制技术：在机器人的运动控制方面，需要考虑到机器人的路径规划和动态运动控制等因素。

采用灵活的控制策略，可以在保证机器人安全和稳定性的基础上，实现机器人对不同形态棉花的采摘和梳理等操作。

3.机械结构设计：机械结构的设计需要兼顾机器人的速度和能耗。

在机械臂的设计中，选择恰当的执行器和传动机构，并进行合理的力学优化和轨迹规划，可以有效控制机器人的运动和功耗。

总之，基于图像处理的棉花采摘机器人将是未来智能农业的一个重要方向。

它将大幅度提高棉花的采摘效率和质量，促进农业生产的自动化和智能化发展。

棉花采集自动化设备的研究综述摘要：棉花是世界上最重要的纺织原料之一，其采收工作一直是农业劳动力密集型和高成本的任务。

传统的棉花采摘方式是人工采摘，需要大量的劳动力和时间，同时还容易造成人力浪费和损失。

为了解决这些问题，棉花采集机械手应运而生。

棉花采集机械手是一种可以代替人工采摘棉花的机械设备，能够提高采摘效率和质量，降低成本，减少对劳动力的依赖，同时还可以保护环境，促进棉花种植业的可持续发展。

关键词：棉花采集自动化引言：棉花采收工作一直是农业劳动力密集型和高成本的任务。

传统的棉花采摘方式是人工采摘，需要大量的劳动力和时间，同时还容易造成人力浪费和损失。

而且，人工采摘的效率低下，往往只能在短时间内采摘一部分棉花，导致了棉花采摘的滞后和不充分。

随着人们对机械化和智能化的需求增加，棉花采集机械手的研究和开发越来越受到重视。

目前，国内外已经出现了多种类型的棉花采集机械手，如具有3D视觉系统的自动采摘机、具有抓取和割切功能的机械手等。

这些新技术和新设备的不断推广和应用，将进一步推动棉花产业的发展和升级，促进农业现代化的进程。

1国外研究现状在国外，有很多机器人和农业科技公司致力于棉花采集机械手的研究和开发。

以下是一些相关的研究机构和公司：诺福克大学（University of Norfolk）：该大学的机器人技术研究中心（Centre for Robotics and Autonomous Systems）研究了一种名为"RoBoSkel"的机器人手臂，可以自动地采摘棉花。

德克萨斯农工大学（Texas A&M University）：该大学的农业机械化和机器人实验室（Laboratory for Agricultural Mechanizationand Robotics）研究了一种名为"Agbot II"的机器人系统，可以在不伤害植物的情况下精确采摘棉花。

新西兰研究所（New Zealand Institute for Plant & Food Research）：该研究所研究了一种名为"Harvest-Max"的机器人系统，可以在棉花灌溉后几天内自动地采摘成熟的棉花。

基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法随着农业科技的发展，采摘机器人已逐渐走入农田，为农民朋友们提供高效的农作业解决方案。

其中，基于视觉的采摘机器人被广泛认可为一种较为有效的采摘技术。

本文将介绍基于视觉的采摘机器人的采摘定位与导航方法，带您了解这一先进技术的原理与应用。

一、视觉感知技术在采摘机器人中的应用随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉感知技术在采摘机器人中得到了广泛的应用。

采摘机器人通过视觉传感器获取作物的外形、颜色、纹理等特征信息，并通过图像处理与分析算法进行处理。

基于视觉感知技术，机器人能够准确地辨别和定位目标作物，为后续的采摘操作提供基础。

二、基于视觉的采摘机器人的采摘定位方法1. 特征提取与识别基于视觉的采摘机器人首先需要对目标作物进行特征提取与识别。

通过图像处理与分析算法，从目标作物的图像中提取出与种类、体积、成熟度等因素相关的特征信息。

这些特征信息可以是形状、颜色、纹理等，通过模式识别算法与数据库匹配，实现对目标作物的准确识别。

2. 目标位置定位定位是采摘机器人的核心任务之一。

基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像，结合机载传感器的数据，通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。

同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪，保持对目标的准确定位。

三、基于视觉的采摘机器人的导航方法1. 地图构建与更新基于视觉的采摘机器人可以通过视觉传感器获得周围环境的图像信息，通过图像处理与分析算法进行处理，并实现地图的构建与更新。

机器人可以基于地图信息规划最优路径，实现自主导航，避免障碍物和不可通行区域。

2. 导航控制基于视觉的采摘机器人的导航控制主要包括路径规划、避障和自主定位等。

通过图像处理与分析方法，机器人可以实现对周围环境的感知，并根据环境信息进行路径规划和避障决策。

此外，机器人还可以通过视觉定位方法实现自主定位，保证采摘操作的准确性和效率。

四、基于视觉的采摘机器人的应用前景基于视觉的采摘机器人在农业生产中具有广阔的应用前景。

棉花采摘机器创新方案随着农业机械化的推进和技术的不断发展，棉花采摘机器已成为现代农场最重要的劳动工具之一。

然而，传统的棉花采摘机器在效率和操作性方面还存在一些问题，为此，我提出了以下创新方案，以提高棉花采摘机器的效率和操作性。

首先，我们可以引入机器视觉技术和人工智能算法。

通过安装摄像头和传感器，将这些设备与机器连接，使其能够识别棉花的位置和状态。

利用机器学习算法，让机器能够自动调整采摘位置和力度，实现更加精准和高效的采摘。

此外，机器视觉技术还可以用来检测和修剪采摘机械的部件，提高机器的稳定性和耐用性。

其次，我们可以加入机器人操作系统。

通过引入机器人技术，机器可以自主学习和执行任务，不再依赖于人工操作和监控。

机器人操作系统可以将机器的轨迹规划和控制与环境感知和决策相结合，实现自主导航和避障。

这将大大提高机器的操作灵活性和效率，减少人工干预和出错的可能性。

此外，我们可以改进机器的采摘装置。

传统的棉花采摘机器通常使用金属钩和刀片进行采摘和剪裁，容易损伤棉花的质量和产量。

因此，我们可以研发一种更加柔软和精准的采摘装置，例如采用气动或液压技术，让机器能够像手指一样轻柔地采摘棉花，减少对棉花的损伤。

最后，我们可以引入自动化控制系统。

传统的棉花采摘机器需要操作员手动控制机器的各个功能，工作强度大且容易出错。

因此，我们可以开发一种自动化控制系统，通过预设的程序和参数，实现机器的自动工作和调节。

操作员只需要对机器进行监控和干预，大大降低了操作难度和出错的概率。

总的来说，通过引入机器视觉技术、机器人操作系统、改进采摘装置和自动化控制系统，我们可以提高棉花采摘机器的效率和操作性，实现更加精准、高效和智能的棉花采摘过程。

这将极大地推动农业机械化的发展，提高农业生产效率和质量。

我国有哪些农业机器人农业机器人是指应用于农业生产中具有自主决策能力和执行任务能力的机器人。

随着农业现代化和机器人技术的不断发展，我国的农业机器人也日益增多。

下面列举了一些在我国应用较为广泛的农业机器人。

1. 播种机器人：播种机器人能够根据预先设定的播种方案，自主完成种子的播种任务。

这些机器人通常配备高精度定位系统和种子投放控制装置，能够精确地控制种子的数量和间距，提高种子的利用率和作物的产量。

2. 采摘机器人：采摘机器人可以根据作物的成熟程度和机器人的感知能力，自主判断作物是否可以采摘，并进行自动采摘。

这些机器人通常具有视觉识别能力和机械臂控制能力，能够准确地判断和采摘作物，提高采摘效率和作物品质。

3. 施肥机器人：施肥机器人能够根据土壤的养分状况和作物的生长需要，自主进行施肥任务。

这些机器人通常配备土壤养分分析仪和肥料投放控制装置，能够根据实时采集的土壤养分数据和作物生长数据，自动调节和控制施肥量，提高施肥效果和作物产量。

4. 病虫害监测机器人：病虫害监测机器人可以通过感知和摄像技术，实时监测农田中的病虫害情况。

这些机器人通常具有图像处理和模式识别能力，能够自动识别和分类农田中的病虫害，及时报警和采取相应措施，减少病虫害对作物的危害。

5. 除草机器人：除草机器人能够根据作物和杂草的特征，自主进行除草任务。

这些机器人通常配备视觉识别系统和激光器等工具，能够自动识别和定位杂草，并进行精确的除草操作，减少对作物的影响和损害。

6. 智能驾驶拖拉机：智能驾驶拖拉机可以通过预先设定的路线和激光雷达等传感器的感知和导航能力，自主完成农田的耕作任务。

这些拖拉机通常具有自动导航和避障功能，能够精确地耕作农田，提高耕作效率和土地利用率。

7. 农业无人机：农业无人机能够携带各种传感器和相机，用于农田的巡查、植保和种植管理等任务。

这些无人机通常具有轻便灵活、快速响应等特点，能够较好地应对农田环境的复杂性和不可预见性。

机器视觉在采摘机器人识别与定位中的应用机器视觉技术是指通过计算机对图像进行处理和分析，实现对图像的感知和理解，进而实现对物体的识别、定位和测量等功能。

近年来，随着人工智能和机器学习的发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。

其中，在采摘机器人的识别与定位中，机器视觉技术发挥了重要作用。

一、机器视觉在采摘机器人的识别中的应用采摘机器人是一种能够自主进行农作物的采摘任务的机器人。

而机器视觉技术则为采摘机器人的识别任务提供了关键支持。

1. 物体识别机器视觉技术可以对不同的农作物进行识别，例如水果、蔬菜等。

通过对农作物的外部形状、颜色、纹理等特征进行分析，可帮助机器视觉系统准确地识别不同种类的农作物，并为后续的采摘操作提供指导。

2. 物体定位采摘机器人需要准确地确定农作物的位置，才能进行精准的采摘。

机器视觉技术可以通过对农作物图像进行处理和分析，提取农作物的位置信息，从而实现对农作物的定位。

二、机器视觉在采摘机器人的定位中的应用在采摘机器人的定位过程中，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。

采摘机器人需要准确地定位自己的位置和农作物的位置，才能实现精确的采摘操作。

1. 相机标定为了准确地定位农作物和机器人自身的位置，先需要对相机进行标定。

相机标定是通过采集一系列已知位置的图像，确定相机的内外参数，建立相机坐标系与世界坐标系之间的转换关系。

通过相机标定，可以将图像中的像素坐标转换为实际世界中的物理坐标。

2. 视觉SLAM视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用机器视觉技术来进行同时定位和建图的方法。

在采摘机器人的定位中，视觉SLAM可以通过实时地分析图像信息，更新机器人的位置和地图信息，从而实现机器人的自主定位。

三、机器视觉在采摘机器人中的其他应用除了识别和定位任务，机器视觉技术在采摘机器人中还有其他的应用。

1. 图像处理机器视觉技术可以对采集到的图像进行处理和增强，提高图像的质量和清晰度。

基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建近年来，农业领域的科技创新持续推动着农作物的生产效率和品质的提升。

其中，计算机视觉技术的应用在农业中发挥了重要作用。

本文针对棉花长势监测的需求，提出了一种基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统的构建方案。

一、问题及背景棉花作为世界上最重要的经济作物之一，对我国农业经济与纺织产业具有重要的支撑作用。

而棉花的长势监测对于及时采取措施，提高产量和品质具有重要意义。

然而，传统的棉花长势监测方法主要依靠人工巡查和专家经验，存在着巡查效率低、监控区域有限以及容易出现误判等问题。

二、需求分析为了提高棉花长势监测的准确性和效率，我们需要构建一种基于计算机视觉技术的系统。

这样的系统需要能够实时采集棉花图像，并从图像中提取相关的特征信息，以实现自动化的长势监测。

同时，该系统还需要具备高效的数据处理能力、准确的识别算法以及友好的用户界面。

三、系统设计与实现1. 图像采集与预处理在系统中，需要使用高清晰度的摄像头进行棉花图像的采集。

为此，我们可以设置一定数量的摄像头分布在棉花种植区域的不同位置，以便全面地捕捉棉花生长的信息。

对于采集到的图像，首先要进行预处理，包括图像去噪、图像增强以及图像分割等，以提高后续识别算法的准确度。

2. 特征提取与分析通过图像分析，我们可以提取出一些与棉花长势相关的特征信息，如植株的高度、叶片的颜色和面积等。

首先，我们可以利用图像处理的方法来实现植株的分割与提取。

然后，结合形态学和颜色空间转换等技术，我们可以获取到更为具体的植株特征信息。

接着，通过对提取到的特征进行分析，我们可以对棉花的品种、生长状态和健康状况进行评估。

3. 长势监测与预警基于提取到的棉花特征信息，我们可以实现对棉花长势的监测和预警。

通过对每一棵棉花的生长情况进行分析，我们可以得到整个种植区域的长势状况。

当系统检测到长势异常的情况时，可以自动发出预警信号，提醒种植者及时采取措施进行处理。

农林工程中基于机器视觉的果树自动采摘系统设计随着人们生活水平的不断提高，对果蔬品质的要求也越来越高。

而果蔬的采摘过程，一直是人们十分关注的问题。

传统的采摘方式，对人工的要求较高，费时费力而且效率低。

为了提高果树的采摘效率和品质，农林工程中出现了基于机器视觉的果树自动采摘系统。

这种系统通过图像识别技术和机械臂控制技术，可以实现自动分选和采摘果蔬的功能，大大提高了采摘的效率和品质。

一、机器视觉技术在果树采摘中的应用机器视觉技术是一种将数字图像处理和计算机智能算法相结合的高科技技术。

在果树采摘中，机器视觉技术主要应用于果实的检测和位置识别。

通过图像处理技术，可以将果实的大小、形状、颜色等特征进行分析和识别，确定果实的种类和成熟度；同时，通过图像处理算法，可以准确地定位果实的位置，为机器臂自动采摘提供坐标。

在机器视觉技术的应用中，图像识别算法的准确性是至关重要的。

为了提高图像处理的准确性，需要对不同果树品种和成熟度的果实进行样本采集和处理，建立完善的图像库；同时，也需要对采集图像的光照、角度、距离等因素进行标定和矫正。

二、机器臂控制技术在果树采摘中的应用机器臂控制技术是一种通过计算机对机器臂进行精确控制的技术。

在果树采摘中，机器臂控制技术主要应用于自动采摘和果实分选。

通过机器臂的动作控制和夹持力度的调整，可以实现对果实的自动采摘和分类分选。

在机器臂控制技术的应用中，需要考虑机械臂的精度、速度、力度和稳定性等因素。

为了保证机械臂的稳定性和精度，需要对机械臂进行充分的设计和改进，同时也需要控制机械臂的动作和力度，保证果实摘取的同时不会对果实造成损伤。

三、果树自动采摘系统设计在果树自动采摘系统的设计中，需要考虑多个因素，如果实的大小和形状、果实的成熟度、光照和环境等。

在设计过程中，需要对采摘机器的硬件和软件进行充分考虑。

硬件设计方面，需要选用合适的机器视觉设备和机械臂，同时还需要选择合适的控制系统和传感器。

机器视觉设备需要具备较高的分辨率和稳定性，机械臂需要具备较高的精度和力度，控制系统需要具备较高的控制精度和响应速度，传感器需要具备较高的准确性和稳定性。