[發(fā)明專利]具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011029395.X | 申請(qǐng)日: | 2020-09-27 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112136506A | 公開(公告)日: | 2020-12-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉然;翟士朋 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 哈爾濱理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | A01D46/30 | 分類號(hào): | A01D46/30;G01L5/00;G01N21/84;G06K9/00 |
| 代理公司: | 長春眾邦菁華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 22214 | 代理人: | 張偉 |
| 地址: | 150080 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 具有 水果 成熟度 辨別 功能 機(jī)器人 手臂 裝置 | ||
1.一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,包括機(jī)械臂機(jī)構(gòu)、柔性手爪機(jī)構(gòu)(1)、RGBD攝像頭(2)和控制臺(tái),所述機(jī)械臂機(jī)構(gòu)包括第一機(jī)械臂(3)和第二機(jī)械臂(4);
所述第一機(jī)械臂(3)的第一端與安裝在機(jī)械臂塔臺(tái)(5)上的第一舵機(jī)的輸出軸固定連接,所述第一機(jī)械臂(3)的第二端通過第一機(jī)械關(guān)節(jié)與所述第二機(jī)械臂(4)的第一端連接,所述第二機(jī)械臂(4)的第二端通過第二機(jī)械關(guān)節(jié)與所述柔性手爪機(jī)構(gòu)(1)連接,所述第一機(jī)械關(guān)節(jié)和所述第二機(jī)械關(guān)節(jié)分別設(shè)有第二舵機(jī)和第三舵機(jī),所述第一舵機(jī)、所述第二舵機(jī)和所述第三舵機(jī)分別與所述控制臺(tái)電連接;
所述柔性手爪機(jī)構(gòu)(1)包括柔性指關(guān)節(jié)機(jī)構(gòu)和用于控制所述柔性指關(guān)節(jié)機(jī)構(gòu)抓取動(dòng)作的手爪舵機(jī)(6),所述柔性指關(guān)節(jié)機(jī)構(gòu)包括三個(gè)呈包絡(luò)狀的柔性指(7),且每一個(gè)所述柔性指(7)與水果接觸的一側(cè)設(shè)有柔性薄膜壓力傳感器(8),所述柔性薄膜壓力傳感器(8)和所述手爪舵機(jī)(7)分別與所述控制臺(tái)電連接;
所述RGBD攝像頭(2)固定安裝在云臺(tái)(9)上,所述云臺(tái)(9)通過支架(10)與所述機(jī)械臂塔臺(tái)(5)連接,且所述RGBD攝像頭(2)和所述云臺(tái)(9)分別與所述控制臺(tái)電連接;
所述控制臺(tái)包括控制模塊和水果成熟度辨別模塊,所述水果成熟度辨別模塊利用訓(xùn)練好的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述RGBD攝像頭(2)采集的水果圖片進(jìn)行識(shí)別,并將識(shí)別結(jié)果發(fā)送至所述控制模塊,所述控制模塊根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果和所述RGBD攝像頭(2)采集的水果圖片控制所述第一舵機(jī)、所述第二舵機(jī)、所述第三舵機(jī)和所述手爪舵機(jī)(6)轉(zhuǎn)動(dòng),完成對(duì)目標(biāo)成熟水果的抓取動(dòng)作,同時(shí)所述控制模塊接收所述柔性薄膜壓力傳感器(8)發(fā)送的傳感數(shù)據(jù),并根據(jù)所述傳感數(shù)據(jù)調(diào)整所述手爪舵機(jī)(6)的轉(zhuǎn)動(dòng)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,訓(xùn)練好的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過以下步驟得到:
步驟一:獲取同一類水果的圖片并對(duì)已成熟水果的圖片進(jìn)行標(biāo)注,制作得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;
步驟二:對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的圖片進(jìn)行降噪處理;
步驟三:使用Tensorflow框架搭建LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
步驟四:使用降噪處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)搭建的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,搭建的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具體結(jié)構(gòu)為:
第一層,卷積層,卷積核的大小為100x100x64,步長為1;
第二層,池化層,池化區(qū)間為50x50,步長為1;
第三層,卷積層,卷積核的大小為50x50x128步長為1;
第四層,池化層,池化區(qū)間為25x25步長為1;
第五層,全連接層1;
第六層,全連接層2。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,
所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上為合格。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,所述水果成熟度辨別模塊利用訓(xùn)練好的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述RGBD攝像頭(2)采集的水果圖片進(jìn)行識(shí)別時(shí),包括以下步驟:
獲取所述RGBD攝像頭(2)采集的水果圖片;
對(duì)獲取的水果圖片進(jìn)行降噪處理;
利用訓(xùn)練好的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)降噪處理后的水果圖片進(jìn)行識(shí)別。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,
其中一個(gè)所述柔性指(7)呈弧狀,其余兩個(gè)所述柔性指(7)呈鰭條狀。
7.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種具有水果成熟度辨別功能的機(jī)器人手臂裝置,其特征在于,
所述控制臺(tái)還包括蓄電模塊,所述蓄電模塊用于為所述RGBD攝像頭(2)、所述所述第一舵機(jī)、所述第二舵機(jī)、所述第三舵機(jī)、所述手爪舵機(jī)(6)、所述控制臺(tái)和所述柔性薄膜壓力傳感器(8)供電。
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