[发明专利]一种保裔芽的菠萝自动采摘机器人及其应用

权利要求书

1.一种保裔芽的菠萝自动采摘机器人，其特征在于：包括末端执行器、机械臂、车体底板、电源和双目相机；机械臂和电源固定在车体底板上；末端执行器安装在机械臂的末端；双目相机通过支撑杆安装在车体底板上；所述末端执行器包括内刀片、抓爪、外刀片、直线电机、固定支架、旋转电机；抓爪和直线电机各有三个，三个直接电机用于分别控制三个抓爪的张合，抓爪通过连接铰链安装在固定支架上；直线电机的上端与抓爪通过连接铰链相连接，直线电机的下端与滑轨的一端连接，滑轨的另一端与固定支架相连接；旋转电机与固定支架相连接，用于带动固定支架的旋转；内刀片安装在抓爪的内侧底端，外刀片安装在抓爪的外侧；弹簧的两端分别与抓爪、弹簧连接件相连接；弹簧连接件套接在旋转电机上；直线电机与滑轨组成直线电机模组，所述模组的一侧与抓爪相铰接，另一侧与固定支架相连接；双目相机进行视觉识别，确定切割点，包括下述步骤：

(1-1)预先存储大量的菠萝和菠萝冠图像，构建菠萝图像库，并运用yolov5网络结构对其进行深度学习；

(1-2)进行单目相机标定，得到相机的内参数矩阵和畸变参数矩阵，然后进行双目标定，得到双目校正的重投影矩阵即相机像素距离与真实距离的转换关系；

(1-3)菠萝采摘机器人在果园前进过程中实时获取双目相机生成的图片，将图片送入已经训练好的yolov5神经网络结构中对菠萝图像进行识别，若有产生菠萝识别框得到框选图像，则进行步骤(1-4)；

(1-4)对框选图像进行灰度处理，然后运用OTUS法对框选图像进行二值化处理，将处理后的图像进行若干次膨胀和腐蚀处理消除噪声；再运用canny边缘检测获得菠萝图像的轮廓，调用边缘检测算法函数，辅助提取轮廓信息，进行轮廓筛选，将轮廓信息保存，发送给步骤(1-8)；同时进行步骤(1-5)；

(1-5)通过双目相机获取菠萝点云信息并进行三维重构，判断该菠萝果实是否被茎叶遮挡；若菠萝果实未被茎叶遮挡，则进行步骤(1-6)，反之进行步骤(1-7)；

(1-6)若菠萝果实未被茎叶遮挡，则直接提取菠萝的点云信息即菠萝外观表面的点数据集合的信息，根据点云信息找到点云质心及菠萝果实底端信息，以重构三维菠萝、计算质心和反求菠萝底部及果柄、计算直线距离，并将数据返回给机械臂，然后进行步骤(1-9)；

(1-7)若菠萝果实被茎叶覆盖遮挡，则分别获取并求出菠萝冠与菠萝果实的点云信息和求出质心，做一条通过两个质心点的直线，该直线上存在菠萝果实质心；获取菠萝最外侧点云信息，并投影到与双目相机平行的平面上，该图像信息为根据点云信息判断的菠萝果实的外轮廓信息；

(1-8)对步骤(1-4)中获得的菠萝轮廓信息和步骤(1-7)点云生成的菠萝外轮廓信息进行拟合，当两曲线上点的最短距离和菠萝冠与菠萝果实之间的距离相等时，则得到所需直线，将该直线提取为菠萝底端，拟合后形成的封闭图像质心即为菠萝图像的质心；

(1-9)判断菠萝是否倾斜，连线菠萝底端到质心的最小距离，若该直线与地面连线倾角大于75°，则采用直接抓取方法进行夹持；若倾角小于15°，则采用侧面抓爪v型块定位方法进行夹持；所述直接抓取方法是末端执行器通过机械臂移动到菠萝冠的上方，末端执行器的中心线与地面垂直且经过菠萝的质心，直线电机工作，撑开弹簧，使末端执行器抓爪打开，接着机械臂带动末端执行器向下对菠萝进行抓取；所述侧面抓爪v型块定位方法是末端执行器通过机械臂移动到菠萝的侧面上方，末端执行器的中心线与地面垂直，采摘过程中抓爪向下夹持，当内刀片合拢过程中，形成了v型块结构，从菠萝的侧面进行定位抓取；

(1-10)裔芽长在果柄上，根据菠萝果实体积与菠萝果实底端到裔芽距离的数学模型，在计算切割点时考虑保护裔芽，输入菠萝果实的点云信息即菠萝的体积信息，获得菠萝果实底端到裔芽最短距离，即得到末端执行器的定位切割点。

2.根据权利要求1所述的菠萝自动采摘机器人，其特征在于：所述抓爪为非对称式鳍条效应结构，包括内侧和外侧，内侧与外侧之间通过筋连接；所述内侧和外侧的形状均为类似菠萝外轮廓的形状，外侧比内侧厚，内侧的底端设置有刀槽用于安装内刀片，外侧设置有一个以上的刀槽用于安装外刀片。

3.根据权利要求1所述的菠萝自动采摘机器人，其特征在于：所述外刀片为仿生鱼鳞形刀片结构，外刀片的侧面为锯齿状，用于切除菠萝叶片；内刀片为单层结构，用于将菠萝切断取下。