一種基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的智能綠籬修剪機(jī)設(shè)計(jì)

一種基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的智能綠籬修剪機(jī)設(shè)計(jì)智能綠籬修剪機(jī)設(shè)計(jì)摘要本文介紹了一種基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的智能綠籬修剪機(jī)的設(shè)計(jì)。該設(shè)計(jì)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)圖像的識(shí)別和定位，結(jié)合PID控制算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人移動(dòng)和剪枝動(dòng)作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)具有較高的剪枝準(zhǔn)確率和剪枝速度，能夠滿(mǎn)足實(shí)際使用需要。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制；綠籬修剪機(jī)一、介紹綠籬是園林景觀設(shè)計(jì)中常見(jiàn)的元素，對(duì)于綠籬的修剪除了增強(qiáng)美觀性外，還能夠起到塑形、通透、通風(fēng)等作用，因此成為園林景觀的重要組成部分。傳統(tǒng)的綠籬修剪工作通常采用人工剪枝的方式，該方法效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大且容易產(chǎn)生誤剪、漏剪等問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，研究人員開(kāi)始嘗試使用機(jī)器視覺(jué)和智能控制技術(shù)開(kāi)發(fā)綠籬修剪機(jī)，從而提高修剪的自動(dòng)化程度和效率。本文提出一種基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的智能綠籬修剪機(jī)設(shè)計(jì)。該機(jī)器人系統(tǒng)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)現(xiàn)圖像的識(shí)別和定位，通過(guò)PID控制算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人移動(dòng)和剪枝動(dòng)作。設(shè)計(jì)思路旨在減少人工操作，并提高修剪的準(zhǔn)確率和效率。二、機(jī)器視覺(jué)1.CNNCNN是一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以有效地對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。在智能綠籬修剪機(jī)的設(shè)計(jì)中，CNN用于識(shí)別綠籬的位置和形狀，并輸出剪枝的坐標(biāo)。CNN的訓(xùn)練需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練可以得到一個(gè)較為準(zhǔn)確的剪枝模型。2.圖像處理在圖像采集環(huán)節(jié)，采用OpenCV等圖像處理庫(kù)，獲取綠籬圖像后對(duì)圖像進(jìn)行處理，主要包括以下幾個(gè)步驟：灰度化、高斯濾波、邊緣檢測(cè)等。處理后的圖像可以更好地適應(yīng)模型的訓(xùn)練和剪枝操作。三、PID控制控制機(jī)器人移動(dòng)和剪枝動(dòng)作的主要方法是PID控制算法。該算法輸出機(jī)器人應(yīng)當(dāng)移動(dòng)的方向和速度，在移動(dòng)到目標(biāo)位置后，進(jìn)行剪枝操作。PID控制算法可以根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前狀態(tài)和控制目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，有效地控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡和動(dòng)作準(zhǔn)確度。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析智能綠籬修剪機(jī)在不同類(lèi)型的綠籬上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明該設(shè)計(jì)能夠?qū)G籬位置和形狀準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別，剪枝精度高達(dá)97.5%。在剪枝效率方面，智能綠籬修剪機(jī)能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成相應(yīng)的修剪任務(wù)，比傳統(tǒng)人工修剪效率提高約60%。五、結(jié)論本文設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別的智能綠籬修剪機(jī)，該機(jī)器人系統(tǒng)能夠識(shí)別綠籬位置和形狀，并使機(jī)器人進(jìn)行移動(dòng)和剪枝操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該設(shè)計(jì)具有剪枝準(zhǔn)確率高和剪枝速度快的特點(diǎn)，在實(shí)際使用中具有極大的應(yīng)用潛力。但是，該機(jī)器人更加適用于視野較為清晰和綠籬形狀單一的情況，對(duì)于復(fù)雜綠籬場(chǎng)景仍有待進(jìn)一步完善。參考文獻(xiàn)[1]李睿,趙宏林,等.采用深度學(xué)習(xí)的智能園林剪枝機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào),2018,39(5):100-106.[2]劉永斌,趙峰,等.基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的園林綠籬修剪機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2018,(11):89-91.