基于机器视觉的茶叶自动采摘机械手装配系统设计

周 伟

（河南工业职业技术学院，河南南阳 473000）

在机器视觉系统日益成熟的今天，在茶叶产品等级分类检测以及包装检测过程中，该技术实现了成熟发展，其不仅大大提升了茶叶采摘过程中的品质，切实提升了茶叶生产的效率，有效发挥了先进技术的应用优势。对于机器视觉技术来说，其中最为突出的特点，就是要通过发挥该技术的优势，从而切实提升整个生产活动的灵活性与自动化水平。对于复杂生产活动来说，可以使用机器视觉技术来代替人工视觉技术，并且实现生产效率与自动化水平的全面提升。

1 机器视觉的特点与优势分析

在当前人工智能技术迅猛发展的今天，机器视觉技术实现了成熟开发。通俗地看，机器视觉技术中，更多是一种使用机器来替代人工来进行测量与评判的技术。在机器视觉技术中，通过使用CMOS和CCD两种机器视觉装置，进而将具体摄取的目标内容，转换为相应的数据图像信号元素。同时借助该系统化，将其及时传输给专用的图像处理机制，进而获取具体的数据信息。在使用机器视觉技术时，可以将具体拍摄目标的亮度和颜色等一系列基本信息，转为系统化的数字信号，通过使用具体的数据运算，从而获取相应的数据目标。

结合机器视觉技术的具体特点看，作为一项性综合技术，其中包含了图像信息处理和光学成像，乃至模拟数字技术和图像增强等技术，从而发挥该技术的最佳应用效果。客观地看，良好的计算机视觉应用系统中，包含了图像捕捉和图像数字化处理，以及智能判断、机械控制执行等各种模块。就机器视觉系统的优势来看，该技术的成熟应用实现了柔性生产，也提高了生产活动的自动化水平。针对部分人工视觉很难有效满足要求的活动，就需要机器视觉来代替传统的人工视觉，或者在大批量化的生产活动中，使用机器视觉技术能够解决人工视觉检查活动中效率不高且精准度不够等一系列问题，当然，对于机器视觉技术来说，该技术的应用更有利于实现信息采集，从而满足当前产业生产。

以茶叶产品的自动采摘为例，其产品的质量需要在采摘源头上予以保障，在机器视觉中，镜头采集FOV（Field of Vision）极为重要，通过合理控制焦距，把控视觉信息采集的工作距离，从而实现最佳拍摄效果。对于机器视觉系统来说，图像采集是其中极为重要的环节。所以，良好的采集活动决定了图像采集的色彩与模拟效果，乃至数字信息采集等等。事实上，在使用机器视觉信息进行图像采集时，其中包含的内容，并非单一的图像信息，整体测量的信息与数量乃至颜色并不一致。对于茶叶产品来说，其采摘过程中，包含的诸多杂质形状很难予以事先界定。当然，在具体的茶叶自动采摘时，很容易因为快速运动而对茶叶产品的光线形成相应反射现象，从而降低相应的噪声，从而满足信息数据采集的实时性要求。

事实上，受诸多原因影响，在视觉图像处理时，需要注重采集系统化的算法，通过对检测对象的杂质特征进行提取，结合具体的模式识别，从而实现理想的分析效果。在完成具体的图像识别和信息筛选之后，也结合具体的数据库进行信息内容管理，并且便于茶叶自动采摘机械实现最佳效果。

2 茶叶自动采摘机械手装配系统设计应用背景认识

为了有效解决茶叶采摘与生产过程中存在的茶叶采摘质量不高、品质较差等问题，提出了以机器视觉为基础的茶叶自动采摘机械手装配系统。在该系统之中，通过使用相机对茶树进行具体的产品图像信息采集，并且将具体采集的信息内容，实时传输给系统。通过借助具体的茶叶图像处理机制，结合BLOB（Blob Analysis）分析，并且通过二值化（Binary Thresholding）进行处理，从而获取的图像中，可以从blob中具体提取茶叶产品信息，从而对茶叶采摘的位置信息进行精准定位。

之后，再通过操纵自动采摘机械手，将其引动至合理的装配位置之中，通过相应的角度旋转，从而实现茶叶产品的自动、及时采集。根据相关采摘实验看，茶叶自动采摘机械手装配系统设计有着良好的采摘精准度，同时其采摘的效果比较理想，有效满足当前茶叶产业的发展诉求。

茶叶作为一种经济效益极高的产品，在当前茶叶产业全面优化与本质升级时，需要注重对茶叶产品进行精准分类，并且在深加工之后，发挥机器视觉技术的应用优势，从而构建茶叶产品的有效识别与等级分级机制。当然，在茶叶产业转型发展过程中，做好茶叶产品的品质检测与分类工作就至关重要。就茶叶产品的品质分级本身来说，视觉是其中重要的依据与标准，所有客观、科学的颜色辨别机制，正是茶叶产品精准分级的关键。根据目前已经使用的HIS颜色系统看，其能够在自然状态下，对茶叶的色泽进行有效分析和检测，从而实现最佳分类。

3 基于机器视觉的茶叶自动采摘机械手装配系统设计

结合当前茶叶产业的发展趋势看，提升茶叶产品的具体品质，并且以质量和口感，乃至具体的色泽作为茶叶产品的重要指标，对我们探究该产业的发展机制都有着重要影响。因此，充分发挥科技力量和优势，提高采摘过程中的规模与速度，乃至具体的效率极为必要。在茶叶采摘过程中，如何避免盲目采摘，或者无筛选的采摘活动极为重要，尤其是在茶园自身的规模较大、采摘的任务较重之时。所以，只有合理发挥机器视觉技术的相关优势，构建正确的采摘系统极为必要。自动化与智能化是茶叶产业的发展方向，更是提升该产业成熟度的核心诉求。结合实际看，茶叶产业可以借鉴棉花、苹果等相关农产品的自动采集经验。

对于茶叶产业生产活动来说，自动采摘是力度大、耗时高的重要环节，如果茶叶产业想要提升茶叶产品的品质，并且实现自身科学发展与转型，就必须注重发挥自动技术的智慧和优势，适应当前茶叶产业的现代转型。在该系统设计过程中，要发挥机器视觉的优势，为茶叶自动采摘机械手寻找到自动采摘和检测茶叶的具体位置，从而发挥机械手的优势，进而实现茶叶自动采摘的理想任务。

对于茶叶自动采摘机械手来说，其控制系统是以visual studio软件为基础，使用C++语言来编写相关程序，在这一平台中，使用立体视觉系统和控制系统来对茶叶采摘活动进行具体的定位，尤其是通过将相关茶叶信息，实时传递给控制系统，使其达到指定位置，进而满足茶叶采摘诉求。通过使用形心匹配方法，从而有效变革和调整茶叶信息采集的距离，在发挥技术优势的前提下，实现精准定位。对于茶叶自动采摘机械手来说，定位图像处理算法和立体视觉系统是决定其能否精准快速识别所需要采集茶叶的关键。在本系统应用过程中，通过使用canny边缘检测法对茶叶产业的图像进行有效处理，进而获取茶叶的边界图像。

4 结语

对于茶叶企业来说，其在参与具体的发展竞争中，正在面临一系列复杂挑战。除了茶叶产业市场的复杂多样化挑战外，茶叶产品也需要站在时代诉求和大众诉求下，强化科学技术的引导力和支撑力，通过发挥机器视觉技术的应用优势，从而真正意义上推进茶叶产品的智能识别分级。茶叶原材料采集的状况直接关系到茶叶产品的最终品质与结果，尤其是对于当前该产业的发展方向与诉求来说，本身就需要我们不断提高技术含量，发挥科技优势。