劉杰 王韌 朱銘鈞 常宇航 王曼溶 楊秀芳

摘要? ? 為了滿足移苗移栽作業(yè)自動(dòng)化對(duì)精度、速度和靈活性的需求，基于Delta機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)了一種并聯(lián)構(gòu)型的穴盤(pán)移栽機(jī)械臂，建立了機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。本文在移栽機(jī)械臂的基礎(chǔ)上增加了視覺(jué)識(shí)別環(huán)節(jié)，以相機(jī)獲得幼苗圖片，將相片傳遞至中央處理器完成圖片預(yù)處理，對(duì)圖像進(jìn)行光滑、增強(qiáng)處理和識(shí)別，提取圖片特征，計(jì)算出作業(yè)對(duì)象中心位置，將中心位置反饋至中央處理器，計(jì)算出運(yùn)動(dòng)量，中央處理器輸出指令，從而控制末端執(zhí)行器完成作業(yè)。

關(guān)鍵詞? ? Delta機(jī)構(gòu);缽苗移栽;運(yùn)動(dòng)學(xué);視覺(jué)

中圖分類號(hào)? ? TH112? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? ? A

文章編號(hào)? ?1007-5739（2019）17-0165-03? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

Abstract? ? In order to meet the requirements of precision，speed and flexibility in the automation of transplanting，a plug-in robotic arm with parallel configuration based on Delta mechanism was designed，the kinematic model of the robot arm was established.The visual recognition link was added on the basis of the robot arm to obtain the seedling picture by camera，the photo was transmitted to the central processing unit to complete the image preprocessing，the image was smoothed，enhanced and recognized，the picture feature was extracted，and the center of work object was calculated.The center position was fed back to the central processing unit，the amount of exercise was calculated，and the central processor output an instruction to control the end effector to complete the work.

Key words? ? Delta parallel mechanism;seedling transplanting;kinematics; vision

隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)都在逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，以設(shè)施農(nóng)業(yè)為主的育苗環(huán)節(jié)也迎來(lái)了新的發(fā)展契機(jī)，機(jī)械、電子、通訊等領(lǐng)域的新技術(shù)逐漸應(yīng)用在工廠化育苗過(guò)程中[1]。大型移栽設(shè)備在農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家廣泛應(yīng)用[2]，我國(guó)在移苗的移栽設(shè)備方面也做了大量研究，涵蓋了自主移動(dòng)溫室機(jī)器人[3]，導(dǎo)軌移動(dòng)的串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)構(gòu)型的移栽機(jī)械臂等[4-6]。并聯(lián)機(jī)構(gòu)的研究及應(yīng)用逐步成熟，為移苗移栽設(shè)備的構(gòu)型設(shè)計(jì)提供了新的思路[5]。其中，Delta機(jī)構(gòu)具有優(yōu)異的綜合性能，剛度大、響應(yīng)靈敏，并且無(wú)誤差積累，得到了廣泛應(yīng)用[6-9]。

視覺(jué)伺服策略對(duì)未來(lái)的智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人具有重要意義，借助機(jī)器視覺(jué)，可以對(duì)作業(yè)對(duì)象精確定位，為機(jī)械臂的軌跡規(guī)劃提供動(dòng)態(tài)信息[10-11]。本文在前人對(duì)Delta并聯(lián)移苗機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)研究基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了視覺(jué)伺服系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)所采集圖像處理，對(duì)缽體中的幼苗進(jìn)行識(shí)別和定位，處理結(jié)果作為機(jī)械臂軌跡規(guī)劃的依據(jù)，再通過(guò)反向運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算主動(dòng)臂的角度變化，即控制量。

1? ? 運(yùn)動(dòng)控制的視覺(jué)處理

1.1? ? 視覺(jué)處理方案設(shè)計(jì)

為了使末端執(zhí)行器可以準(zhǔn)確地規(guī)劃路徑抓取目標(biāo)，需要對(duì)系統(tǒng)采集到的圖像進(jìn)行處理。由于缽體在同一平面內(nèi)，因而圖像的處理可以忽略高度方向的影響，能夠完成平面定位即可。視覺(jué)識(shí)別的流程如圖1所示。

1.2? ? 視覺(jué)處理程序

視覺(jué)系統(tǒng)采集到的圖像，通過(guò)Matlab進(jìn)行處理，一方面檢測(cè)育苗盆中秧苗狀況，另一方面計(jì)算作業(yè)對(duì)象的位置，例如對(duì)缺苗或者病態(tài)的幼苗進(jìn)行甄別與定位。由圖2（a）可以明顯檢測(cè)到育苗盤(pán)各個(gè)缽體的整體狀態(tài)，既有正常幼苗，又有缺苗情況。對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕處理，過(guò)濾缺苗缽體圖像，然后進(jìn)行膨脹處理，最后用黑色掩膜替換原圖背景，得到預(yù)處理效果圖，如圖2（b）所示。其中，腐蝕處理用Imerode函數(shù)實(shí)現(xiàn)，膨脹處理用Imdilate函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

因?yàn)橛绫P(pán)是標(biāo)準(zhǔn)的，所以幼苗的質(zhì)心位置也是確定的。對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，然后再對(duì)每個(gè)方格的幼苗進(jìn)行單獨(dú)處理，按照像素對(duì)幼苗進(jìn)行分類。通過(guò)Bwlabel函數(shù)返回的num值甄別缺苗缽體（圖3）。通過(guò)統(tǒng)計(jì)各缽體中幼苗的像素，即葉片面積作為幼苗是否健康的判別條件。

求解出幼苗質(zhì)心，通過(guò)轉(zhuǎn)換公式，將質(zhì)心轉(zhuǎn)換成三維空間坐標(biāo)。幼苗質(zhì)心的處理圖像如圖4所示。

2? ? Delta機(jī)械臂反向運(yùn)動(dòng)學(xué)

2.1? ? 位置逆解

基于Delta并聯(lián)機(jī)構(gòu)的機(jī)械臂模型由3條支鏈、靜平臺(tái)和動(dòng)平臺(tái)組成，驅(qū)動(dòng)電機(jī)安裝在靜平臺(tái)上，每條支鏈?zhǔn)怯蓴[桿帶動(dòng)，進(jìn)而帶動(dòng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)（圖5）。在靜平臺(tái)中心建立坐標(biāo)系，動(dòng)平臺(tái)以P作為參考點(diǎn)，所以等邊三角形A1A2A3表示靜平臺(tái)，AiBi（i=1，2，3）表示擺桿，AiBi=l1;PBi（i=1，2，3）表示支鏈，PBi=l2，OAi=R，基礎(chǔ)坐標(biāo)系O-xyz固結(jié)在靜平臺(tái)上，θi是（i=1，2，3）擺桿AiBi（i=1，2，3）和靜平臺(tái)的夾角。

在已知作業(yè)對(duì)象位置情況下，并聯(lián)機(jī)構(gòu)的路徑規(guī)劃實(shí)際上是運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解，即已知末端位置求解主動(dòng)關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)變量。本文未將運(yùn)動(dòng)學(xué)正解列出，完整的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析過(guò)程已經(jīng)另一篇文章中敘述[12]。根據(jù)圖6，參考點(diǎn)P的位置矢量：

3? ? 作業(yè)軌跡規(guī)劃

3.1? ? 作業(yè)路線分析

根據(jù)設(shè)定場(chǎng)景，如剔除病態(tài)幼苗作業(yè)，育苗區(qū)的圖像經(jīng)CCD采集并處理，獲取缽體位置信息，經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)反解出控制量，末端執(zhí)行器執(zhí)行剔苗操作[15]。根據(jù)具體的作業(yè)過(guò)程，作業(yè)軌跡包括抓取與放置時(shí)的豎直方向運(yùn)動(dòng)，能夠避開(kāi)障礙物，常選擇簡(jiǎn)單的直線運(yùn)動(dòng)。

剔除過(guò)程包括取苗和放置，整個(gè)過(guò)程優(yōu)先保證效率，既要快速，又要平穩(wěn)無(wú)剛性沖擊。根據(jù)上述分析，一個(gè)典型的作業(yè)過(guò)程中，作業(yè)軌跡的起點(diǎn)（取苗）與終點(diǎn)（放置）速度及加速度均為0，送苗過(guò)程中，位移對(duì)時(shí)間的一、二階導(dǎo)數(shù)連續(xù)，三階導(dǎo)數(shù)為有限值。為此，本文采用5次多項(xiàng)式光滑階躍函數(shù)規(guī)律。

3.2? ? 運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真分析

穴盤(pán)寬度為280 mm，2個(gè)穴盤(pán)間距為100 mm，起點(diǎn)與終點(diǎn)在X和Y方向上相對(duì)距離均為340 mm，機(jī)械臂的動(dòng)平臺(tái)位于2點(diǎn)連線中點(diǎn)的垂直上方。多體系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真軟件RecurDyn中提供了5次多項(xiàng)式逼近海塞（Heaviside）階躍函數(shù)STEP5，能夠滿足“平穩(wěn)無(wú)剛性沖擊”的條件。圖7（a）為動(dòng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)軌跡在X、Y、Z方向的投影，X向與Y向位移變化相似。根據(jù)動(dòng)平臺(tái)位移曲線，主動(dòng)臂的控制量。3個(gè)關(guān)節(jié)角變化曲線如圖7（b）所示，整個(gè)過(guò)程平滑無(wú)沖擊，反映了與動(dòng)平臺(tái)之間的映射關(guān)系。圖7（c）分別為3個(gè)主動(dòng)臂角速度變化曲線，在整個(gè)作業(yè)過(guò)程中，同樣為平滑無(wú)突變。圖7（d）為3個(gè)擺桿角加速度，作業(yè)過(guò)程中能夠無(wú)突變地過(guò)渡。

4? ? 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合了并聯(lián)機(jī)構(gòu)與機(jī)器視覺(jué)2個(gè)熱門(mén)研究領(lǐng)域，通過(guò)圖像分析幼苗狀況并定位作業(yè)目標(biāo)，規(guī)劃并聯(lián)機(jī)械臂末端執(zhí)行器的軌跡，再通過(guò)反向運(yùn)動(dòng)學(xué)解算出主動(dòng)臂的關(guān)節(jié)角。通過(guò)仿真分析可知，基于視覺(jué)和反向運(yùn)動(dòng)學(xué)的控制策略，能夠高效率、高精度實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制。

5? ? 參考文獻(xiàn)

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