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摘要：玫瑰花目前是需求量最大的花卉之一，除了观赏之外，玫瑰花的用途也很广泛，如食用，制药，制作香精、化妆品等。本文设计了一台基于STM32单片机及图像视觉识别技术的玫瑰花采摘机，使用STM32单片机作为主控制器控制各个模块的合理运行完成玫瑰花采摘作业，使用超声波模块的避障功能、使用OpenMv的颜色识别功能、用D-H法推导机械臂运动方程来解决三个自由度的机械臂采摘问题。

关键词： 自动玫瑰花采摘机 颜色识别 D-H法 三个自由度机械臂

引言：采摘是农业工作中重要的一项，而国内目前现有技术是人工采摘或者半自动化手持机械臂采摘，采摘速度慢效率低，面对短暂花期和庞大的需求量已经不能满足人们的需求。自动采摘机是以花卉作为对象，兼有人类部分信息感知和行动功能、可重复编程的柔性自动化设备，能完成不适合人工完成的动作，减轻作业强度，提高作业及精度，实现无人化作业。

玫瑰花采摘机的设计采用模块化技术，功能模块的重复使用，使得重复性的开发工作大大减少，从而减少了整个系统开发的时间和成本，而且可广泛应用于各种花卉果蔬的采摘，对促进农业的大规模发展有一定的意义。玫瑰采摘机更趋向于专一化，并且具有一定针对性，可以提高作业的精准度和采摘速度。

玫瑰红采摘机模型：

（一）设计要求

1.设备运行时需自主规避障碍。

2.采摘时，基于图像识别技术，机械臂自主寻找目标，避免与其他物体发生干涉。

3.机械臂具有良好的灵活性。

（二）各部分设计与关键技术

1.对于花卉中的障碍需要模型拥有对外的识别用具，这里采用了OpenMv来对物体进行识别。

本设计拟采用OpenMv机器视觉模块对玫瑰花的茎、叶、花、以及花骨朵等部位进行颜色、大小、形状等方面的识别，便于正确分清楚花的各个部位，以便正确识别，控制机器人的正确采摘。

值得注意的是，由于物体的距离不同，我们可以采用不同的像素去采集图像，所以我们可以根据需要，选择QQVGA、QVGA、VGA等模式。而且由于对花朵不同距离的把握，也需要对摄像头不同像素的情况进行详细的python编辑。这里有三对阈值参数：①亮度，范围[0，100]，纯黑到纯白；②颜色a，范围[127，-128]，红色到绿色；③颜色b，范围[127，-128]，黄色到蓝色。

颜色阈值可以通过（工具——机器视觉——阈值编辑器）调整

thresholds = [（35， 67， 26， 62， -86， 103），

（58， 100， -43， 127， 22， 127），

（72， 46， -83， -43， 39， 127）]

sensor.set_pix（sensor.RGB565）

sensor.set_fra（sensor.QVGA）

img = sensor.snapshot（）

print（blob）

由上列程序可实现对目标花卉的颜色识别，识别后可给出花卉的大致方位，将其以坐标的形式表现出来，用以方便下一步机械臂对花卉的识别，采摘等处理。为了进一步提升对花卉的识别，又添加了一步对花卉图片的识别，当读取到花卉的图片时OpenMv会标记出花卉的位置，程序如下：

#include <QpenMv.h>

int main（）

{

cam.setResolution（640， 480）;

Image rose = cam.loadImage（"rose.jpg"）;

std：：cout << "Color： " << rose_color << std：：endl;

std：：cout << "Shape： " << rose_shape << std：：endl;

return 0;

}

为了防止机械臂对花朵及根茎产生损伤，那么就需要测量与各个部位的距离，这里需要用到OpenMv的测距功能，其采用的是单目摄像头，想要实现测距，就需要选参照物，利用参照物的大小比例来计算距离。

由此公式表明：实际长度和摄像头里的像素成反比，简化就是：距离 = 一个常数/直径的像素，具体操作步骤就是先测出这个常数的值，就是先让物体距离摄像头10cm，打印出摄像头里直径的像素值，然后相乘，就得到了k的值。即：距离=这个常数/摄像头里像素点。

2.由于系统在田间运行所以需要自主避障，这里我们计划采用超声波避障模块。

利用摄像头和视觉识别系统，对路面和土地中的地形地貌进行判断，对障碍物进行判断，利用避障模块把障碍成功躲避，实现机器人的稳定性走。本项目的避障超声波模块拟采用HC-SR04模块和MB1043模块。HC-SR04模块具有性能稳定，高精度，盲区小的优势。

3.本系统使用舵机控制三个自由度的机械臂完成采摘及收集动作。

将舵机连在STM32开发板上。当机械臂收到来自蓝牙/WiFi发出的信号时，通过机械手抓取花茎，随后进行剪切，再将花朵投放在篮子里。

因为采摘机是用三个自由度的机械臂完成采摘及收集动作，所以首先要了解舵机的工作原理：

通过stm32单片机产生PWM信号控制舵机。

舵机的驱动是比较容易的，这里我们引入了位置PID算法。

这样我们就把舵机的速度调节变成了 PID 参数大小的调节。完成这些，我们就可以通过编程完成舵机模块的内容。接下来就需要进行机械臂的坐标变换。

4.采摘工作必然是多角度的自由工作，所以对机械臂的要求也很苛刻。

利用机械臂的编程，把OpenMv中对花的情况做出位置确定，并进行采摘，并且把采摘下来的花枝投放到篮子中。机械臂的坐标变换是根据D-H法建立而来的，该方法是机器人运动学上的建模方法，通过在每个连杆上建立一个坐标系，再根据齐次变换来实现两个连杆上的坐标变换。掌握基本原理之后，我们再结合各个模块进行编程，最后通过机械臂实现采摘动作。

（三）结论

本文设计的自动玫瑰花采摘机如图5所示，可实现自动避障，自主采摘和收集。在采摘机完成采摘后可以由控制人员控制其继续前往其他作业地点。

采摘机因其操作对象具有颜色鲜明的特点，采用颜色和图像识别技术，三自由度机械臂的使用可以更加便捷快速的完成玫瑰花的采摘，后续仿真实验也将会对设计进行验证并对不足之处进行完善。

参考文献

[1]杨洲， 张嘉勤， 李歆祺，等. 基于STM32的智能机械臂小车避障抓取设计与实现.

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[4]边源. 《番茄采摘机械手的研究与设计》.豆丁网， 2009（4）.

[5]孟庆鑫，王晓东，等.《机器人技术基础》.哈尔滨工业大学出版社， 2006（9）