一種基于機器視覺識別的智能綠籬修剪機設(shè)計

一種基于機器視覺識別的智能綠籬修剪機設(shè)計智能綠籬修剪機設(shè)計摘要本文介紹了一種基于機器視覺識別的智能綠籬修剪機的設(shè)計。該設(shè)計采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實現(xiàn)圖像的識別和定位，結(jié)合PID控制算法實現(xiàn)機器人移動和剪枝動作。實驗結(jié)果表明，該設(shè)計具有較高的剪枝準(zhǔn)確率和剪枝速度，能夠滿足實際使用需要。關(guān)鍵詞：機器視覺；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制；綠籬修剪機一、介紹綠籬是園林景觀設(shè)計中常見的元素，對于綠籬的修剪除了增強美觀性外，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，勞動強度大且容易產(chǎn)生誤剪、漏剪等問題。為了解決這一問題，研究人員開始嘗試使用機器視覺和智能控制技術(shù)開發(fā)綠籬修剪機，從而提高修剪的自動化程度和效率。本文提出一種基于機器視覺識別的智能綠籬修剪機設(shè)計。該機器人系統(tǒng)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實現(xiàn)圖像的識別和定位，通過PID控制算法實現(xiàn)機器人移動和剪枝動作。設(shè)計思路旨在減少人工操作，并提高修剪的準(zhǔn)確率和效率。二、機器視覺1.CNNCNN是一種經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法，可以有效地對圖像進行分類和識別。在智能綠籬修剪機的設(shè)計中，CNN用于識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)，通過訓(xùn)練可以得到一個較為準(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，獲取綠籬圖像后對圖像進行處理，主要包括以下幾個步驟：灰度化、高斯濾波、邊緣檢測等。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控制控制機器人移動和剪枝動作的主要方法是PID控制算法。該算法輸出機器人應(yīng)當(dāng)移動的方向和速度，在移動到目標(biāo)位置后，進行剪枝操作。PID控制算法可以根據(jù)機器人當(dāng)前狀態(tài)和控制目標(biāo)進行實時調(diào)整，有效地控制機器人的運動軌跡和動作準(zhǔn)確度。四、實驗結(jié)果分析智能綠籬修剪機在不同類型的綠籬上進行了測試，結(jié)果表明該設(shè)計能夠?qū)G籬位置和形狀準(zhǔn)確地進行識別，剪枝精度高達97.5%。在剪枝效率方面，智能綠籬修剪機能夠在較短時間內(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)計了一種基于機器視覺識別的智能綠籬修剪機，該機器人系統(tǒng)能夠識別綠籬位置和形狀，并使機器人進行移動和剪枝操作。實驗結(jié)果表明該設(shè)計具有剪枝準(zhǔn)確率高和剪枝速度快的特點，在實際使用中具有極大的應(yīng)用潛力。但是，該機器人更加適用于視野較為清晰和綠籬形狀單一的情況，對于復(fù)雜綠籬場景仍有待進一步完善。參考文獻[1]李睿,趙宏林,等.采用深度學(xué)習(xí)的智能園林剪枝機器人設(shè)計[J].中國農(nóng)機化學(xué)報,2018,39(5):100-106.[2]劉永斌,趙峰,等.基于機器視覺技術(shù)的園林綠籬修剪機器人設(shè)計[J].機械設(shè)計與制造,2018,(11):89-91.