Запечатлевая движение,
Создавая истории

Роботы для сбора урожая играют важную роль в сборе фруктов, позволяя сократить время на сбор, снизить затраты на сбор, уменьшить ручной труд и значительно улучшить фруктовое сельское хозяйство.

В настоящее время роботы для сбора урожая не могут различать стадии роста плодов и испытывают трудности с обнаружением затрудненных фруктов. Это может привести к неправильному сбору плодов или повреждению захватного механизма. Янг Чанхуй из Университета технологий Чунцина возглавил команду, которая изучила методы классификации, идентификации и локализации зрелых цитрусовых фруктов в различных естественных условиях, чтобы разработать модель, которая поможет автономно обнаруживать и собирать зрелые плоды.

Для разработки точной и надежной системы идентификации и позиционирования фруктов исследовательская группа использовала систему захвата движения NOKOV. Испытания проводились в лабораторной обстановке и нацеливались на проверку точности позиционирования фруктов в любом положении.

Экспериментальный процесс показан на следующем рисунке: камера Kinect была установлена на подъемном кронштейне, в то время как цитрусовый фрукт висел в пределах досягаемости камеры. Положение фрукта фиксируется системой захвата движения NOKOV, а оцененное положение рассчитывается с помощью системы позиционирования, разработанной командой. Точность системы позиционирования была оценена путем сравнения двух результатов.

Сравнивая позиции 20 наборов цитрусовых фруктов в разных ориентациях, измеренных системой захвата движения NOKOV и рассчитанных системой позиционирования Kinect, средняя ошибка позиционирования в направлении x составляет 2,51 мм, в то время как средняя ошибка в направлении y равна 2,71 мм, а средняя ошибка в направлении z составляет 3,35 мм. На основе этих экспериментальных результатов исследователи сделали вывод, что накопленные ошибки укладываются в рамки экспериментальной погрешности и что система позиционирования Kinect соответствует требованиям точности для надежного сбора фруктов.

Библиография:

[1]Сюн Лунье. Исследование классификации, распознавания и локализации спелых цитрусовых плодов в натуральной сцене [D]. Чунцинский университет технологий, 2020.