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激光除草机器人执行机构研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 本课题的来源第13-14页
    1.2 本课题研究的目的和意义第14-15页
    1.3 农业机器人国内外研究现状第15-18页
    1.4 除草机器人国内外研究现状第18-24页
        1.4.1 除草机器人国内外研究现状第18-19页
        1.4.2 基于机器视觉的杂草识别国内外研究现状第19-24页
            1.4.2.1 形状特征识别第20-21页
            1.4.2.2 颜色特征识别第21-22页
            1.4.2.3 纹理特征识别第22-23页
            1.4.2.4 多种特征融合识别第23-24页
    1.5 论文章节安排第24-25页
    1.6 本章小结第25-27页
第二章 研究内容和技术路线第27-33页
    2.1 激光除草技术的现状第27-28页
    2.2 激光除草的原理第28-30页
    2.3 激光除草机器人系统第30-32页
        2.3.1 系统原理第30页
        2.3.2 激光控制部分第30-31页
        2.3.3 除草机器人定位导航部分第31页
        2.3.4 杂草识别定位部分第31-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 激光除草机械臂的设计研究第33-47页
    3.1 激光除草机器人的基本结构第33-36页
        3.1.1 激光除草机器人整体结构第34-35页
        3.1.2 具体实施方式第35-36页
    3.2 机器人机械臂组成第36页
    3.3 机械臂的逆运动学求解及激光路径优化第36-42页
        3.3.1 执行区域的划分第36-37页
        3.3.2 电机位移数学模型的建立与计算第37-38页
        3.3.3 参数的优化第38页
        3.3.4 误差分析及路径模拟第38-41页
        3.3.5 激光除草机械臂执行实例第41-42页
    3.4 机械臂的控制流程图第42-44页
    3.5 一个执行区域内的处理实例第44-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 机器人的田间定位和导航第47-57页
    4.1 三杆定位原理第47-49页
    4.2 图像的采集和处理第49-54页
        4.2.1 试验方案第49页
        4.2.2 实验材料第49页
        4.2.3 图像的采集和处理第49-54页
    4.3 验证第54页
    4.4 结论第54-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第五章 基于形态特征和RGB图像颜色特征的作物识别第57-85页
    5.1 实验前准备工作第57-58页
        5.1.1 三种作物生长环境调查第57页
        5.1.2 温室环境设置第57页
        5.1.3 实验材料准备第57-58页
    5.2 植物样本数据第58-59页
        5.2.1 陆稻第58页
        5.2.2 黑麦草第58-59页
        5.2.3 草坪草第59页
    5.3 外部形态特征识别第59-62页
        5.3.1 形态特征的采集第59-60页
        5.3.2 形态特征—株高第60-61页
        5.3.3 形态特征—分叉长度第61-62页
    5.4 RGB图像的获取和分析第62-70页
        5.4.1 数字图像处理中的颜色空间及RGB图像第63-64页
        5.4.2 基于超绿法的作物提取方法第64-65页
        5.4.3 植物提取第65-68页
        5.4.4 二值化图像边缘化第68-70页
        5.4.5 图像特征的提取第70页
    5.5 图像特征识别第70-83页
        5.5.1 图像特征—叶宽、叶片面积、叶片周长、区域面积识别第70-73页
        5.5.2 图像特征—R均差-G均差-B均差识别第73-83页
    5.6 本章小结第83-85页
第六章 总结与展望第85-87页
    6.1 论文研究成果第85页
    6.2 存在的不足及后续展望第85-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-95页
附录A:本人在攻读硕士学位期间科研情况第95-97页
附录B:实验附图第97-99页
附录C:部分程序代码第99-109页

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