[发明专利]机械式定向减果系统及方法

说明书

本发明涉及一种机械式定向减果系统，包括：自动行驶平台，行驶在西红柿种植园内，包括底部的行走轮、驱动轮和驱动电机以及顶部的摄像机构和机械手臂；摄像机构用于对最近的单株西红柿种植苗执行摄像操作；方向供应设备，用于在接收到减果请求指示时，基于实体体积最小的西红柿果实目标对应的成像图案在内容锐化图像中的相对位置决定机械手臂执行减果动作的运动方向。本发明还涉及一种机械式定向减果方法。本发明的机械式定向减果系统及方法控制智能、管理有效。由于能够基于当前最近的单株西红柿种植苗上的果实数量决定是否启动现场的机械式减果处理，并进一步选择将最小的果实作为实施减果的目标，从而提升了种植园管理的智能化水准。

技术领域

本发明涉及智能控制领域，尤其涉及一种机械式定向减果系统及方法。

背景技术

智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述的控制系统。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是专家系统的实际应用相对还是比较少的。模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。

智能控制的相关技术与控制方式结合、或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。

现有技术中，西红柿种植园面积较大，如果采用人工管理，一方面需要耗费大量的人力成本，另一方面需要专业的管理人员，例如，在是否减株、是否减果、以及减去哪一株西红柿苗或减去哪一颗西红柿果实，都需要专业的判断和有经验的操作技巧。

发明内容

为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种机械式定向减果系统及方法，能够基于当前最近的单株西红柿种植苗上的果实数量决定是否启动现场的机械式减果处理，并进一步选择将最小的果实作为实施减果的目标，从而提升了种植园管理的智能化水准。

为此，本发明需要具备以下三处关键的发明点：

(1)基于当前最近的单株西红柿种植苗上的果实数量决定是否启动现场的机械式减果处理，从而保证西红柿果实的成果质量；

(2)引入包括底部的行走轮、驱动轮和驱动电机以及顶部的摄像机构和机械手臂的自动行驶平台为机械减果提供机械操作平台；

(3)在决定实施减果动作时，将最小的果实作为减果目标指向定向减果处理。

根据本发明的一方面，提供了一种机械式定向减果系统，所述系统包括：

自动行驶平台，行驶在西红柿种植园内，包括底部的行走轮、驱动轮和驱动电机以及顶部的摄像机构和机械手臂；

所述摄像机构用于对最近的单株西红柿种植苗执行摄像操作以获得并输出对应的苗体采集图像；

方向滤波设备，设置在所述自动行驶平台的柔性电路板上，与所述摄像机构连接，用于对接收到的苗体采集图像执行方向滤波处理，以获得并输出相应的方向滤波图像；

实时增强设备，位于方向滤波设备和内容锐化设备之间，与所述方向滤波设备连接，用于对接收到的方向滤波图像执行图像频域增强处理，以获得并输出相应的实时增强图像；