高品質緑茶のための柔らかい葉の識別と機械的知覚摘み指の研究
Research on the Tender Leaf Identification and Mechanically Perceptible Plucking Finger for High-quality Green Tea
高品質緑茶の若葉を識別するアルゴリズムと、人間の手のように摘み取る力覚フィードバック付き摘み指を開発し、92.8%の識別精度と92.5%の摘み取り成功率を達成した。
著者: Wei Zhang, Yong Chen, Qianqian Wang, Jun Chen
分類: cs.RO, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
BACKGROUND: Intelligent identification and precise plucking are the keys to intelligent tea harvesting robots, which are of increasing significance nowadays. Aiming at plucking tender leaves for high-quality green tea producing, in this paper, a tender leaf identification algorithm and a mechanically perceptible plucking finger have been proposed. RESULTS: Based on segmentation algorithm and color features, the tender leaf identification algorithm shows an average identification accuracy of over 92.8%. The mechanically perceptible plucking finger plucks tender leaves in a way that a human hand does so as to remain high quality of tea products. Though finite element analysis, we determine the ideal size of grippers and the location of strain gauge attachment on a gripper to enable the employment of feedback control of desired gripping force. Revealed from our experiments, the success rate of tender leaf plucking reaches 92.5%, demonstrating the effectiveness of our design. CONCLUSION: The results show that the tender leaf identification algorithm and the mechanically perceptible plucking finger are effective for tender leaves identification and plucking, providing a foundation for the development of an intelligent tender leaf plucking robot.
関連論文
- Agibot:農業ロボティクス研究・教育向けのオープンソースモジュラー式スワーブ駆動ロボットプラットフォーム農業ロボティクス
- 農業収穫技術の統一的分類体系に向けて:物理的相互作用・自動化・選択性の関連付け農業ロボティクス
- エージェント型農業ロボティクス表現型解析の最近の進展:断片化されたマルチモーダルセンシングから統合PhenoAgent知能への展望レビュー農業ロボティクス
- PlantShade: 照明を考慮したロボット農業作業のための植物影予測農業ロボティクス
- ロボット収穫のための選択的ワタボール位置推定:圃場条件下での深層学習視覚モデル評価農業ロボティクス
- CLASP: 生食用ブルーベリー収穫のためのソフトローリングバンドグリッパを備えたクラスタ単位自律選択収穫ロボット農業ロボティクス
