Research on the Tender Leaf Identification and Mechanically Perceptible Plucking Finger for High-quality Green Tea

要約

背景: インテリジェントな識別と正確な摘み取りは、インテリジェントな茶収穫ロボットの鍵であり、今日その重要性はますます高まっています。
高品質の緑茶を生産するために柔らかい葉を摘むことを目的として、この論文では、柔らかい葉の識別アルゴリズムと機械的に知覚可能な摘み取り指を提案しました。
結果: セグメンテーション アルゴリズムと色の特徴に基づいて、柔らかい葉の識別アルゴリズムは平均 92.8% 以上の識別精度を示しました。
機械的に認識可能な摘採指は、人間の手と同じ方法で柔らかい葉を摘み取り、お茶製品の高品質を維持します。
有限要素解析によりグリッパーの理想的なサイズとグリッパーへのひずみゲージの取り付け位置を決定し、所望の把持力のフィードバック制御を可能にします。
実験の結果、軟葉摘みの成功率は 92.5% に達し、設計の有効性が実証されました。
結論: この結果は、柔らかい葉の識別アルゴリズムと機械的に知覚可能な摘み取り指が柔らかい葉の識別と摘み取りに効果的であり、インテリジェントな柔らかい葉摘み取りロボットの開発の基礎を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

BACKGROUND: Intelligent identification and precise plucking are the keys to intelligent tea harvesting robots, which are of increasing significance nowadays. Aiming at plucking tender leaves for high-quality green tea producing, in this paper, a tender leaf identification algorithm and a mechanically perceptible plucking finger have been proposed. RESULTS: Based on segmentation algorithm and color features, the tender leaf identification algorithm shows an average identification accuracy of over 92.8%. The mechanically perceptible plucking finger plucks tender leaves in a way that a human hand does so as to remain high quality of tea products. Though finite element analysis, we determine the ideal size of grippers and the location of strain gauge attachment on a gripper to enable the employment of feedback control of desired gripping force. Revealed from our experiments, the success rate of tender leaf plucking reaches 92.5%, demonstrating the effectiveness of our design. CONCLUSION: The results show that the tender leaf identification algorithm and the mechanically perceptible plucking finger are effective for tender leaves identification and plucking, providing a foundation for the development of an intelligent tender leaf plucking robot.

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