基于红外阵列的杏鲍菇自动识别及采摘试验OA

针对阴暗潮湿环境中杏鲍菇与菌丝体网络交织共生导致视觉特征模糊、难以有效识别及采摘的问题,该研究提出基于红外阵列的杏鲍菇自动识别方法及采摘装置设计。首先,根据红外反射原理构建红外反射模块特性测试平台,系统探究不同电气参数条件下典型红外反射模块的感应空间分布规律,建立描述红外反射特性的数学模型;其次,采用线性阵列方式布设多个红外反射模块,通过定时采样输出信号,构建可表征托盘内杏鲍菇位置和形态的传感信息矩阵;随后,基于传感信息矩阵中单连通区域快速运算,解算杏鲍菇中心点相对于托盘的位置坐标。为验证该识别方法的有效性,设计了双筒回转式采摘器,并将其集成于杏鲍菇采摘装置中,开展多空间位置、多菌盖尺寸及多干扰背景的杏鲍菇识别及采摘试验。结果表明,基于信息矩阵求解杏鲍菇中心点坐标耗时3.5~4.5 ms,大幅低于机器视觉技术所需的40~50 ms;依据识别结果引导杏鲍菇采摘,采摘器内孔中心与杏鲍菇菌盖中心的偏差控制在1.5~4.0 mm,符合蘑菇采摘机器人作业质量标准(定位误差小于5 mm)。该方法基于典型红外反射模块开发,其硬件成本远低于主流机器视觉系统,在栽培基质与菌丝体构成的强干扰环境具备突出的效率优势和经济性,为解决复杂背景下杏鲍菇自动化采摘难题提供了一定的技术路径。