自动化提升的机械设计论文提纲

论文题目：基于机器视觉的移栽横向精准供苗系统研究与试验

摘要：我国是农业生产大国,许多旱地作物都需移栽方式完成种植,如甜瓜、辣椒、茄子和玉米等。现如今人工耕作是移栽种植的主要手段,半自动化移栽只作为辅助手段。人力供苗速度慢是导致半自动旱地移栽机器运转效率不高的重大因素,导致其经济效益低下;而全自动旱地钵苗移栽机自动供苗过程中因受钵苗位置偏移盘穴中心影响无法精准供苗而导致漏苗、伤苗情况显著。目前全自动移栽机的主要供苗方式为根据两盘穴中心距进行等距供给,此种横向供苗方式是假定钵苗的生长位置在盘穴中心的设计,当钵苗生长位置偏移量变化较大时,移栽机械爪取苗时就容易产生漏苗或者伤苗情况,使取苗质量受到影响。在了解和分析国内外移栽机械的研制现状后,根据全自动旱地钵苗移栽机的供苗要求,设计基于机器视觉的旱地钵苗移栽横向精准供苗系统,通过前视方向采集苗盘横截面秧苗图像,利用图像处理获取盘穴内秧苗实际间距,经过处理器自动调控秧箱横移距离和横移速度,配合定点取苗爪实现精准取苗、减少秧苗漏取和伤苗,供苗系统自动化程度高,钵苗供给精准,并且组成简单,可提升供苗的质量。本文主要研究内容如下:（1）在对国内外各类供苗机械的了解下,确定研制旱地移栽机械精准供苗部分,该部分适应性强、结构简单、供苗质量高。通过对盘穴内钵苗偏移的实际距离的测量,确保实现供苗的精准性。（2）依照旱地钵苗移栽供苗系统的研制要求,设计了一种精准供苗试验台,并且确定该种供苗方式下的图像处理算法。对预送苗距离和速度进行调控,确定直线滑台移动秧箱的运行参数,以达成精准供苗。（3）使用Solidworks软件对旱地钵苗精准供苗试验台完成设计,并依照此加工出精准供苗试验台样机。（4）使用OpenCV对钵苗图像偏移算法进行研究,得到供苗试验台秧苗偏移的处理算法,并检测算法在运行过程中的效果。（5）对旱地钵苗精准供苗试验台的控制系统进行设计,对构建控制系统所需的硬件装备选择和匹配,应用Pycharm和Keil编程软件对控制系统进行程序设计和编写,而后对控制系统运行调试,检测系统运转过程中的控制效果。（6）搭建精准供苗试验台进行试验,检测试验台运作性能情况。确定研究内容及路线后,本文设计了横向精准供苗系统,由精准供苗试验台钵苗供给的性能检测可知,在合适的移箱速度和秧盘与摄像头倾角差范围之内,精准供苗合格率均达较优水平,验证了精准供苗系统的有效性。与其他钵苗供给机构相比,本文研制的精准供苗试验台可实现钵苗精准供给,提升了取苗质量;系统本身通用程度较高,可适用不同作物与取苗轨迹。本文为精准供苗的发展提供新的方案,为提升移栽自动化水平做出了积极探索。

关键词：旱地钵苗;移栽;机器视觉;精准供苗;试验

学科专业：工程硕士（专业学位）

摘要

ABSTRACT

1 引言

1.1 研究的目的与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 主要研究内容及方法

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 研究方法与技术路线

1.4 本章小结

2 供苗系统方案设计

2.1 旱地钵苗移栽精准供苗系统设计要求

2.2 总体设计方案

2.2.1 精准供苗系统总体设计方案

2.2.2 横向精准供苗系统总体构成与工作原理

2.2.3 精准供苗系统秧苗识别设计方案

2.2.4 精准供苗系统控制系统设计方案

2.3 主要技术参数确定

2.4 本章小结

3 精准供苗试验台结构设计

3.1 精准供苗试验台的整体结构设计

3.2 秧箱横移机构的设计

3.3 试验台架的设计

3.4 试验台虚拟模型建立与样机加工

3.5 本章小结

4 图像处理算法研究

4.1 相机选择

4.2 图像处理流程

4.3 图像预处理

4.3.1 图像降噪

4.3.2 图像色彩提取

4.4 图像分割

4.4.1 图像分割主要方法

4.4.2 基于Grabcut算法的钵苗图像分割

4.5 图像定位与图像测距

4.5.1 Otsu’s二值化图像

4.5.2 轮廓定位及测距

4.6 本章小结

5 控制系统设计

5.1 控制系统设计基本原则

5.2 控制系统的基本构成

5.3 控制系统的硬件设计

5.3.1 控制系统的硬件选型

5.3.2 控制系统电路连接

5.4 控制系统的软件设计

5.4.1 控制系统流程

5.4.2 控制系统控制参数的整定

5.4.3 编程开发环境及软件

5.4.4 控制器Jetson nano程序设计

5.4.5 STM32单片机程序设计

5.5 系统调试

5.6 本章小节

6 横向精准供苗系统样机试验

6.1 试验台空载运转调试

6.2 横向精准供苗试验台性能试验

6.2.1 试验材料

6.2.2 试验仪器设备

6.2.3 试验因素

6.2.4 试验指标

6.2.5 试验方法

6.2.6 试验结果及分析

6.3 本章小结

7 结论与展望

7.1 结论

7.2 主要创新点

7.3 展望

致谢

参考文献