Sammanfattning av denna webbsida: Automation i körsbärsskörd är avgörande för att minska efterfrågan på säsongsarbete för körsbärsplockning och minska produktionskostnaderna. Den mekaniska skakningen av trädgrenar är en av de allmänt studerade och använda metoderna för att skörda små trädfruktsgrödor som körsbär. För att automatisera grenskakningen har olika metoder för att upptäcka grenar och körsbär i hela bladkronorna på körsbärsträdet utvecklats tidigare. Nästa steg i denna process är lokaliseringen av skakningar i de upptäckta trädgrenarna för mekanisk skakning. I denna studie, en metod för att lokalisera skakningar positioner för automatiserad körsbärsskörd utvecklades baserat på gren och körsbär pixel platser bestäms med hjälp av RGB-bilder och 3D-kamerabilder. För det första låg gren- och körsbärsområden i 2D RGB-bilder. Djupinformation från en 3D-kamera kartlades sedan på RGB-bilderna med hjälp av en standardstereokalibreringsmetod. Det totala rotmedelvärdet för kvadratfelet vid uppskattning av avståndet till önskade skakningar var 0,064 m. Körsbärsträd tränade i två olika takarkitekturer, Y-trallis och vertikala spaljéersystem, användes i denna studie. Skördetester utfördes genom att skaka trädgrenar på de platser som valts ut av algoritmen. För Y-tronlis-systemet uppnåddes maximal effektivitet för avlägsnande av frukt på 92,9% med upp till fem skakningar per gren. Maximal fruktborttagningseffektivitet för det vertikala spaljésystemet var dock 86,6% med upp till fyra skakningar per gren. Det konstaterades dock att endast tre skakningar per gren skulle leda till en procentuell minskning av frukten på 92,3% respektive 86,4% i system för Y respektive vertikal spaljé.
Amatya m.fl. utvecklat en metod för att lokalisera skakningar positioner baserat på objekt pixel platser i bilderna REF.
Automated Detection of Branch Shaking Locations for Robotic Cherry Harvesting Using Machine Vision
{'venue': 'Robotics', 'journal': 'Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}