[实用新型]一种采茶机工作状态监控系统硬件连接结构有效
申请号: | 201520367390.6 | 申请日: | 2015-06-01 |
公开(公告)号: | CN204615980U | 公开(公告)日: | 2015-09-02 |
发明(设计)人: | 骆寿英;张晶磊;王信刚 | 申请(专利权)人: | 安顺市晶英科技研发有限责任公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04N5/14 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 谷庆红 |
地址: | 561000 贵州*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 采茶 机工 状态 监控 系统 硬件 连接 结构 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种采茶机工作状态监控系统硬件连接结构,属于采茶机智能控制技术领域。
背景技术
采茶机在快速剪切工作时,很难对具有选择性的采摘,现有技术中虽然有基于图像识别实现自动采摘的,如申请号为CN201410216471.6的中国实用新型专利公开了一种基于机器视觉的智能化自动切割式采茶机及工作方法,但该采茶机采摘过程是切割式,包括其智能化过程也是以切割式为基础,对茶叶伤害大,采摘不精准,所采茶叶不完整的情况严重,茶叶分级也较为困难,因此适用范围极为有限,智能化程度相对较低,操作的整合度也低,后期筛选、分级的工作量非常大。
实用新型内容
为解决上述技术问题,本实用新型提供了一种采茶机工作状态监控系统硬件连接结构,该采茶机工作状态监控系统硬件连接结构通过三个视角的视频头设置,能很好的保证采茶机高度智能化选择性采摘成为可能,为全自动化采茶提供坚实有力的硬件保障。
本实用新型通过以下技术方案得以实现。
本实用新型提供的一种采茶机工作状态监控系统硬件连接结构,包括视频头一、图像处理模块一、视频头二、图像处理模块二、视频头三、图像处理模块三、图像识别器、控制系统;所述视频头一、视频头二、视频头三安装在采茶机割刀架内,视频头一、视频头二、视频头三不处于同一直线,并且视频头一、视频头二、视频头三均朝向采茶机工作位置的中心点;所述视频头一、视频头二、视频头三分别连接图像处理模块一、图像处理模块二、图像处理模块三,图像处理模块一、图像处理模块二、图像处理模块三并行连接至图像识别器输入端,图像识别器输出端连接控制系统;所述图像处理模块一、图像处理模块二、图像处理模块三均为32位单片机。
所述图像识别器和控制系统之间连接有图像判断器。
所述图像判断器还连接有报警装置、显示装置中的一种或两种组合。
所述图像识别器为电脑。
本实用新型的有益效果在于:通过三个视角的视频头设置,使得实时动态三维图辅助控制成为可能,通过软件层面的开发即可保证采茶机的高度智能化选择性采摘,为全自动化采茶提供坚实有力的硬件保障,软件层面开发时不会受到太大的硬件限制。
附图说明
图1是本实用新型的连接示意图;
图中:101-视频头一,102-图像处理模块一,201-视频头二,202-图像处理模块二,301-视频头三,302-图像处理模块三,401-图像识别器,402-图像判断器,501-报警装置,502-控制系统,503-显示装置。
具体实施方式
下面进一步描述本实用新型的技术方案,但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示的一种采茶机工作状态监控系统硬件连接结构,包括视频头一101、图像处理模块一102、视频头二201、图像处理模块二202、视频头三301、图像处理模块三302、图像识别器401、控制系统502;所述视频头一101、视频头二201、视频头三301安装在采茶机割刀架内,视频头一101、视频头二201、视频头三301不处于同一直线,并且视频头一101、视频头二201、视频头三301均朝向采茶机工作位置的中心点;所述视频头一101、视频头二201、视频头三301分别连接图像处理模块一102、图像处理模块二202、图像处理模块三302,图像处理模块一102、图像处理模块二202、图像处理模块三302并行连接至图像识别器401输入端,图像识别器401输出端连接控制系统502;所述图像处理模块一102、图像处理模块二202、图像处理模块三302均为32位单片机。
由此,通过视频头一101、视频头二201、视频头三301的图像采集,可以得到采茶机工作状态的三个视角的图像,而由于采茶机工作时整机可能晃动较大,因此图像处理模块一102、图像处理模块二202、图像处理模块三302主要功能均为处理图像抖动、消除因抖动带来的图像位置差异,从而在图像识别器401中可以将三个视角的图像通过识别处理生成实时动态的三维图,这些功能的代码实现都是通过现有技术可以实现的。
由于对图像进行判断处理,即使是经过识别的完全数字化的图像,处理过程计算量也非常大,如由图像识别器401单机完成识别处理和判断处理,会严重影响效率,而如果由控制系统502完成计算,又可能影响整机控制的流畅,因此基于硬件性能的考虑,所述图像识别器401和控制系统502之间连接有图像判断器402,图像判断器402主要利用机器学习等算法完成对图像的判断处理。
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