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苹果品质动态无损感知及分级机器手系统
被引量：
10
1
作者
彭彦昆
孙晨
赵苗
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第16期293-303,共11页
为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结...
为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘(Partial Least-Square,PLS)方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法(Normalized Spectral Ratio,NSR)作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法)作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.9589,验证均方根误差RMSEV(Root Mean Squared Error of Validation)为0.4627%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.9772,均方根误差为1.6315 mm;着色度的预测相关系数为0.9674,均方根误差为5.9734%;糖度的预测相关系数为0.9643,均方根误差为0.5048%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果可为苹果多品质指标的高效检测提供参考。
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关键词
机器视觉
可见/近红外光谱
苹果
无损感知
分级
机器手系统
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职称材料
基于高分辨率Radon变换的瑞利波反演在役路基动模量
被引量：
4
2
作者
杨博
龙友明
+1 位作者
刘境奇
汤跃文
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期222-230,237,共10页
为了探索在役路基动模量的一种动态反演与成像方法,该研究通过瑞利波在弹性层状体系中的理论频散方程,揭示了瑞利波在基准路基路面结构中的理论频散特征,基于高分辨率线性Radon变换建立了路基路面结构中瑞利波频散曲线的提取方法。在结...
为了探索在役路基动模量的一种动态反演与成像方法,该研究通过瑞利波在弹性层状体系中的理论频散方程,揭示了瑞利波在基准路基路面结构中的理论频散特征,基于高分辨率线性Radon变换建立了路基路面结构中瑞利波频散曲线的提取方法。在结合高分辨线性Radon变换提取的频散曲线与路基工作区细化分层的基础上,建立了在役路基工作区动模量的反演成像方法。通过在足尺道路试槽内点对点依次进行瑞利波、落锤式弯沉仪(falling weight deflectmeter,FWD)、承载板和弯沉测试,建立了各测试指标之间的关系。结果显示,瑞利波反演的路基动模量与其他测试方法相应结果的相关系数均大于0.80,且反演成像结果能够正确、清晰地反映路基承载能力与压实工况。
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关键词
在役路基
动模量
瑞利波
频散特征
高分辨率线性Radon变换
无损感知
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职称材料
题名
苹果品质动态无损感知及分级机器手系统
被引量：
10
1
作者
彭彦昆
孙晨
赵苗
机构
中国农业大学工学院
国家农产品加工技术装备研发分中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第16期293-303,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFD0400905-05)。
文摘
为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘(Partial Least-Square,PLS)方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法(Normalized Spectral Ratio,NSR)作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法)作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.9589,验证均方根误差RMSEV(Root Mean Squared Error of Validation)为0.4627%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.9772,均方根误差为1.6315 mm;着色度的预测相关系数为0.9674,均方根误差为5.9734%;糖度的预测相关系数为0.9643,均方根误差为0.5048%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果可为苹果多品质指标的高效检测提供参考。
关键词
机器视觉
可见/近红外光谱
苹果
无损感知
分级
机器手系统
Keywords
machine vision
vision and visible and Near-Infrared spectroscopy
apple
nondestructive sensing
grading
manipulator system
分类号
TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S237 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于高分辨率Radon变换的瑞利波反演在役路基动模量
被引量：
4
2
作者
杨博
龙友明
刘境奇
汤跃文
机构
重庆交通大学土木工程学院
浙江大学地球科学院
重庆交通大学交通土建工程材料国家地方联合工程实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期222-230,237,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51708071)
国家重大科研仪器研制项目(51927814)
+1 种基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2018jcyjAX0640)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1705133)。
文摘
为了探索在役路基动模量的一种动态反演与成像方法,该研究通过瑞利波在弹性层状体系中的理论频散方程,揭示了瑞利波在基准路基路面结构中的理论频散特征,基于高分辨率线性Radon变换建立了路基路面结构中瑞利波频散曲线的提取方法。在结合高分辨线性Radon变换提取的频散曲线与路基工作区细化分层的基础上,建立了在役路基工作区动模量的反演成像方法。通过在足尺道路试槽内点对点依次进行瑞利波、落锤式弯沉仪(falling weight deflectmeter,FWD)、承载板和弯沉测试,建立了各测试指标之间的关系。结果显示,瑞利波反演的路基动模量与其他测试方法相应结果的相关系数均大于0.80,且反演成像结果能够正确、清晰地反映路基承载能力与压实工况。
关键词
在役路基
动模量
瑞利波
频散特征
高分辨率线性Radon变换
无损感知
Keywords
subgrade engineering in service
dynamic resilient modulus
Rayleigh wave
dispersion characteristics
high resolution linear Radon transform
non-destructive testing
分类号
U416.1 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
苹果品质动态无损感知及分级机器手系统
彭彦昆
孙晨
赵苗
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高分辨率Radon变换的瑞利波反演在役路基动模量
杨博
龙友明
刘境奇
汤跃文
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
4
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职称材料
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