水果采摘控制方法、装置、机器人及存储介质与流程

1.本发明涉及水果采摘技术领域，尤其是涉及一种水果采摘控制方法、装置、机器人及存储介质。


背景技术：

2.水果采摘器的出现给我们带来了更方便的生活体验，它可以实现不同的高度和不同大小的水果采摘，在高空中的水果就不需要人工危险的攀爬采摘了，可以通过伸缩杆实现不同长度采摘水果，可以实现既方便又简单的采摘任务。
3.现有的水果采摘器在采摘时还是需要依靠人工采摘，这种采摘方式采摘效率低，且无法长时间采摘，另外，现有的采摘方式只能将水果堆积在采摘器上，增加的采摘器的重量，进一步限制了水果采摘的效率。


技术实现要素：

4.本发明旨在提供一种水果采摘控制方法、装置、机器人及存储介质，以解决上述技术问题，从而能够提高水果采摘效率，并能够延长连续采摘的工作时间。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种水果采摘控制方法，包括：
6.确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置，获取摄像头采集的待采摘果树图像，并对所述待采摘果树图像进行水果识别；
7.基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘；
8.对采摘下来的水果进行特征分类并控制分装模块将不同特征类别的水果储存至对应的水果储存仓。
9.进一步地，在所述确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置之前，还包括：
10.基于红外循迹模块获取所述采摘机器人的可移动路线，控制所述采摘机器人移动预设的距离，到达所述预设的待采摘果树附近位置。
11.进一步地，所述基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，包括：
12.判断识别出的水果的大小和成色均满足预设的特征条件，确定该水果符合预设的成熟特征。
13.进一步地，所述控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘，包括：
14.控制安装有重量传感器的采摘机械臂对所述目标水果进行重量校验，若校验成功则对该目标水果进行采摘。
15.进一步地，在所述控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘之前，还包括：
16.基于定位模块以及网络模块获取当前位置的气候条件是否适宜采摘，若是，则继续采摘工作，若否，则控制采摘机器人返回初始位置。
17.进一步地，在所述获取摄像头采集的待采摘果树图像之前，还包括：
18.基于网络模块确定当前时间处于夜晚，控制采摘机器人打开补光灯。
19.进一步地，所述待采摘果树图像为与所述摄像头相距预设的距离范围内的图像。
20.本发明还提供一种水果采摘控制装置，包括：
21.图像识别模块，用于确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置，获取摄像头采集的待采摘果树图像，并对所述待采摘果树图像进行水果识别；
22.采摘控制模块，用于基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘；
23.分类储存模块，用于对采摘下来的水果进行特征分类并控制分装模块将不同特征类别的水果储存至对应的水果储存仓。
24.本发明还提供一种水果采摘机器人，包括设置于采摘机器人上的控制器、移动模块、机械臂、红外循迹模块、摄像头、补光灯、网络模块、定位模块、分装模块和水果储存仓；所述移动模块、机械臂、红外循迹模块、摄像头、补光灯、网络模块、定位模块、分装模块分别与所述控制器电连接；
25.所述控制器用于实现任一项所述的水果采摘控制方法。
26.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的水果采摘控制方法。
27.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
28.本发明提供了一种水果采摘控制方法、装置、机器人及存储介质，所述方法包括：确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置，获取摄像头采集的待采摘果树图像，并对所述待采摘果树图像进行水果识别；基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘；对采摘下来的水果进行特征分类并控制分装模块将不同特征类别的水果储存至对应的水果储存仓。本发明通过多种传感器以及智能识别算法实现全自动水果采摘，无需人工介入，且能够将采摘的水果分类存储，从而大大提高了水果采摘的效率，且能够延长连续采摘的工作时间。
附图说明
29.图1是本发明提供的水果采摘控制方法的流程示意图之一；
30.图2是本发明提供的水果采摘控制方法的流程示意图之二；
31.图3是本发明提供的水果采摘机器人的结构框架示意图；
32.图4是本发明提供的水果种植区域和机器人移动路线示意图；
33.图5是本发明提供的水果采摘控制装置的结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.请参见图1，本发明实施例提供了一种水果采摘控制方法，可以包括步骤：
36.s1、确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置，获取摄像头采集的待采摘
果树图像，并对所述待采摘果树图像进行水果识别；
37.s2、基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘；
38.s3、对采摘下来的水果进行特征分类并控制分装模块将不同特征类别的水果储存至对应的水果储存仓。
39.需要说明的是，当确定采摘机器人达到需要采摘的果树附近时，通过摄像头采集当前位置附近的图像，并对图像进行水果识别。识别到水果后，可根据设定的成色和/或大小条件判断水果是否成熟，若成熟则可对该水果进行采摘。对于采摘下来的水果，可根据成色和/或大小等特征对水果进行分类，并控制分装模块将不同特征类别的水果分别储存至对应的水果储存仓。
40.在本发明实施例中，进一步地，在所述确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置之前，还包括：
41.基于红外循迹模块获取所述采摘机器人的可移动路线，控制所述采摘机器人移动预设的距离，到达所述预设的待采摘果树附近位置。
42.需要说明的是，可以预先在果园的可移动区域中设置轨迹标记，通过红外循迹模块识别这些标记以对采摘机器人进行导航，每次控制采摘机器人移动一定的距离后停下，并进行后续的图像识别和采摘工作，待采摘完成后重复以上的操作。
43.在本发明实施例中，进一步地，所述基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，包括：
44.判断识别出的水果的大小和成色均满足预设的特征条件，确定该水果符合预设的成熟特征。
45.在本发明实施例中，进一步地，所述控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘，包括：
46.控制安装有重量传感器的采摘机械臂对所述目标水果进行重量校验，若校验成功则对该目标水果进行采摘。
47.需要说明的是，为了进一步确认水果是否满足采摘条件，可以在采摘前通过安装有重量传感器的采摘机械臂获取目标水果的重量，当校验重量满足要求后，再进行水果采摘。
48.在本发明实施例中，进一步地，在所述控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘之前，还包括：
49.基于定位模块以及网络模块获取当前位置的气候条件是否适宜采摘，若是，则继续采摘工作，若否，则控制采摘机器人返回初始位置。
50.需要说明的是，在采摘之前，可以先判断当前的气候条件是否适宜采摘(如下雨天或气温太高则不适宜采集)，如果判断不适宜采摘，则控制采摘机器人返回初始的待命位置。
51.在本发明实施例中，进一步地，在所述获取摄像头采集的待采摘果树图像之前，还包括：
52.基于网络模块确定当前时间处于夜晚，控制采摘机器人打开补光灯。
53.在本发明实施例中，进一步地，所述待采摘果树图像为与所述摄像头相距预设的
距离范围内的图像。
54.需要说明的是，为了确保获取图像的辨识度和可靠性，设定摄像头仅获取当前位置附近一定范围内的图像，例如1-2米。
55.请参考图2和图4，基于上述方案，为便于更好的理解本发明实施例提供的水果采摘控制方法，以下进行详细说明：
56.机器人通过判断事先在地面安装的黑色线条，根据感应到地面上的黑色线条，控制履带跟着线条进行移动，在移动期间，一旦达到尽头，表示移动到果树下(获取每次移动设定的距离)。可以使用gps模块得到自身经纬度信息，再使用网络模块，联网分析自身所处气候是否适宜采摘；另外，根据此时网络给的时间来判断白天还是夜晚，若是夜晚，则打开补光灯。接下来通过摄像头，采集当前位置周边(如1至2米左右)的图像，根据事先给机器人的学习样本，辅助学习算法学习水果特征(例如菠萝)，识别出图像中的菠萝，并对它分析成色、大小，若是符合成熟的特征，就使用机械臂抓住菠萝，旋转拔出。采摘下来后，每摘一个，通过图像辨别成色，然后把成色好的和一般的分开装。当前区域的水果全部采摘完后，移动到下一处，再重复上述的采摘作业。
57.需要说明的是，本发明实施例相对于现有技术具有如下优点：
58.1、自动化采摘，可以提高效率，降低人工成本，延长工作时间。
59.2、采用多个传感器进行校准(可通过补光灯、重量传感器、机械臂握紧得到菠萝的大小，然后通过一般规律判断大小和重量是否处于合理区间，使得识别更加准确)，使得最终识别结果更加准确。
60.需要说明的是，对于以上方法或流程实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
61.请参见图5，本发明实施例还提供一种水果采摘控制装置，包括：
62.图像识别模块，用于确定采摘机器人到达预设的待采摘果树附近位置，获取摄像头采集的待采摘果树图像，并对所述待采摘果树图像进行水果识别；
63.采摘控制模块，用于基于预设的特征条件确定识别出的目标水果符合预设的成熟特征，控制采摘机械臂对所述目标水果进行采摘；
64.分类储存模块，用于对采摘下来的水果进行特征分类并控制分装模块将不同特征类别的水果储存至对应的水果储存仓。
65.可以理解的是上述装置项实施例，是与本发明方法项实施例相对应的，本发明实施例提供的一种水果采摘控制装置，可以实现本发明任意一项方法项实施例提供的水果采摘控制方法。
66.请参见图3，本发明实施例还提供一种水果采摘机器人，包括设置于采摘机器人上的控制器、移动模块、机械臂、红外循迹模块、摄像头、补光灯、网络模块、定位模块、分装模块和水果储存仓；所述移动模块、机械臂、红外循迹模块、摄像头、补光灯、网络模块、定位模块、分装模块分别与所述控制器电连接；
67.所述控制器用于实现任一项所述的水果采摘控制方法。
68.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的水果采摘控制方法。
69.需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
70.所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为了方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。
71.终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
72.所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
73.所述存储器可用于存储所述计算机程序，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
74.所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序存储在所述计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
75.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。