基于視覺的并聯移苗移栽機械臂運動控制分析

劉杰 王韌 朱銘鈞 常宇航 王曼溶 楊秀芳

摘要? ? 為了滿足移苗移栽作業自動化對精度、速度和靈活性的需求，基于Delta機構設計了一種并聯構型的穴盤移栽機械臂，建立了機械臂的運動學模型。本文在移栽機械臂的基礎上增加了視覺識別環節，以相機獲得幼苗圖片，將相片傳遞至中央處理器完成圖片預處理，對圖像進行光滑、增強處理和識別，提取圖片特征，計算出作業對象中心位置，將中心位置反饋至中央處理器，計算出運動量，中央處理器輸出指令，從而控制末端執行器完成作業。

關鍵詞? ? Delta機構;缽苗移栽;運動學;視覺

中圖分類號? ? TH112? ? ? ? 文獻標識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739（2019）17-0165-03? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

Abstract? ? In order to meet the requirements of precision，speed and flexibility in the automation of transplanting，a plug-in robotic arm with parallel configuration based on Delta mechanism was designed，the kinematic model of the robot arm was established.The visual recognition link was added on the basis of the robot arm to obtain the seedling picture by camera，the photo was transmitted to the central processing unit to complete the image preprocessing，the image was smoothed，enhanced and recognized，the picture feature was extracted，and the center of work object was calculated.The center position was fed back to the central processing unit，the amount of exercise was calculated，and the central processor output an instruction to control the end effector to complete the work.

Key words? ? Delta parallel mechanism;seedling transplanting;kinematics; vision

隨著我國農業現代化進程的推進，農業生產的各個環節都在逐步實現自動化和智能化，以設施農業為主的育苗環節也迎來了新的發展契機，機械、電子、通訊等領域的新技術逐漸應用在工廠化育苗過程中[1]。大型移栽設備在農業發達國家廣泛應用[2]，我國在移苗的移栽設備方面也做了大量研究，涵蓋了自主移動溫室機器人[3]，導軌移動的串聯、并聯和混聯構型的移栽機械臂等[4-6]。并聯機構的研究及應用逐步成熟，為移苗移栽設備的構型設計提供了新的思路[5]。其中，Delta機構具有優異的綜合性能，剛度大、響應靈敏，并且無誤差積累，得到了廣泛應用[6-9]。

視覺伺服策略對未來的智能農業機器人具有重要意義，借助機器視覺，可以對作業對象精確定位，為機械臂的軌跡規劃提供動態信息[10-11]。本文在前人對Delta并聯移苗機械臂運動學研究基礎上，設計了視覺伺服系統，通過對所采集圖像處理，對缽體中的幼苗進行識別和定位，處理結果作為機械臂軌跡規劃的依據，再通過反向運動學計算主動臂的角度變化，即控制量。

1? ? 運動控制的視覺處理

1.1? ? 視覺處理方案設計

為了使末端執行器可以準確地規劃路徑抓取目標，需要對系統采集到的圖像進行處理。由于缽體在同一平面內，因而圖像的處理可以忽略高度方向的影響，能夠完成平面定位即可。視覺識別的流程如圖1所示。

1.2? ? 視覺處理程序

視覺系統采集到的圖像，通過Matlab進行處理，一方面檢測育苗盆中秧苗狀況，另一方面計算作業對象的位置，例如對缺苗或者病態的幼苗進行甄別與定位。由圖2（a）可以明顯檢測到育苗盤各個缽體的整體狀態，既有正常幼苗，又有缺苗情況。對圖像進行腐蝕處理，過濾缺苗缽體圖像，然后進行膨脹處理，最后用黑色掩膜替換原圖背景，得到預處理效果圖，如圖2（b）所示。其中，腐蝕處理用Imerode函數實現，膨脹處理用Imdilate函數實現。

因為育苗盤是標準的，所以幼苗的質心位置也是確定的。對圖像進行分割處理，然后再對每個方格的幼苗進行單獨處理，按照像素對幼苗進行分類。通過Bwlabel函數返回的num值甄別缺苗缽體（圖3）。通過統計各缽體中幼苗的像素，即葉片面積作為幼苗是否健康的判別條件。

求解出幼苗質心，通過轉換公式，將質心轉換成三維空間坐標。幼苗質心的處理圖像如圖4所示。

2? ? Delta機械臂反向運動學

2.1? ? 位置逆解

基于Delta并聯機構的機械臂模型由3條支鏈、靜平臺和動平臺組成，驅動電機安裝在靜平臺上，每條支鏈是由擺桿帶動，進而帶動平臺運動（圖5）。在靜平臺中心建立坐標系，動平臺以P作為參考點，所以等邊三角形A1A2A3表示靜平臺，AiBi（i=1，2，3）表示擺桿，AiBi=l1;PBi（i=1，2，3）表示支鏈，PBi=l2，OAi=R，基礎坐標系O-xyz固結在靜平臺上，θi是（i=1，2，3）擺桿AiBi（i=1，2，3）和靜平臺的夾角。

在已知作業對象位置情況下，并聯機構的路徑規劃實際上是運動學逆解，即已知末端位置求解主動關節的關節變量。本文未將運動學正解列出，完整的運動學分析過程已經另一篇文章中敘述[12]。根據圖6，參考點P的位置矢量：

3? ? 作業軌跡規劃

3.1? ? 作業路線分析

根據設定場景，如剔除病態幼苗作業，育苗區的圖像經CCD采集并處理，獲取缽體位置信息，經過運動學反解出控制量，末端執行器執行剔苗操作[15]。根據具體的作業過程，作業軌跡包括抓取與放置時的豎直方向運動，能夠避開障礙物，常選擇簡單的直線運動。

剔除過程包括取苗和放置，整個過程優先保證效率，既要快速，又要平穩無剛性沖擊。根據上述分析，一個典型的作業過程中，作業軌跡的起點（取苗）與終點（放置）速度及加速度均為0，送苗過程中，位移對時間的一、二階導數連續，三階導數為有限值。為此，本文采用5次多項式光滑階躍函數規律。

3.2? ? 運動學仿真分析

穴盤寬度為280 mm，2個穴盤間距為100 mm，起點與終點在X和Y方向上相對距離均為340 mm，機械臂的動平臺位于2點連線中點的垂直上方。多體系統動力學仿真軟件RecurDyn中提供了5次多項式逼近海塞（Heaviside）階躍函數STEP5，能夠滿足“平穩無剛性沖擊”的條件。圖7（a）為動平臺運動軌跡在X、Y、Z方向的投影，X向與Y向位移變化相似。根據動平臺位移曲線，主動臂的控制量。3個關節角變化曲線如圖7（b）所示，整個過程平滑無沖擊，反映了與動平臺之間的映射關系。圖7（c）分別為3個主動臂角速度變化曲線，在整個作業過程中，同樣為平滑無突變。圖7（d）為3個擺桿角加速度，作業過程中能夠無突變地過渡。

4? ? 結語

本文結合了并聯機構與機器視覺2個熱門研究領域，通過圖像分析幼苗狀況并定位作業目標，規劃并聯機械臂末端執行器的軌跡，再通過反向運動學解算出主動臂的關節角。通過仿真分析可知，基于視覺和反向運動學的控制策略，能夠高效率、高精度實現運動控制。

5? ? 參考文獻

[1] 魏旭東，史穎剛，劉利付，等.基于ZigBee的溫室環境檢測系統設計[J].內蒙古農業大學學報（自然科學版），2016（4）：90-99.

[2] 于曉旭，趙勻，陳寶成，等.移栽機械發展現狀與展望[J].農業機械學報，2014，45（8）：44-53.

[3] 劉濤，張賓，鄭承云.溫室機器人導航系統設計與性能測試[J].內蒙古農業大學學報（自然科學版），2013（2）：108-111.

[4] 趙大旭，壽國忠，顧玉琦，等.6自由度3P3R溫室服務機械臂運動學分析[J].機床與液壓，2015，43（5）：9-12.

[5] 胡建平，靳合琦，常燕超，等.基于Delta并聯機構缽苗移栽機器人尺度綜合與軌跡規劃[J].農業機械學報，2017，48（5）：28-35.

[6] KIM S M，KIM W，YI B J.Kinematic analysis and optimal design of a 3T1R type parallel mechanism[C]//IEEE International Conference on Robotics and Automation.IEEE Press，2009：3737-3742.

[7] PIERROT F，NABAT V，COMPANY O，et al.Optimal design of a 4-DOF parallel manipulator：From academia to industry[J].IEEE Transactions on Robotics，2009，25（2）：213-224.

[8] 史振靈，張國英.Delta機器人工作空間與力矩傳遞性能分析[J].機床與液壓，2016，44（17）：8-11.

[9] ZHANG L M，MEI J P，ZHAO X M，et al.Imensional synthesis of the delta robot using transmission angle constraintsDimensional synthesis of the delta robot using transmission angle constraints[J].Robotica，2012，30（3）：343-349.

[10] 宋家慧，孔令美.采摘機器人視覺伺服策略研究：基于回歸數據挖掘的[J].農機化研究，2016（12）：81-85.

[11] 張璐，郭奇青.采摘機器人選擇性作業信息獲取研究：基于無標定視覺伺服系統[J].農機化研究，2017，39（5）：241-245.

[12] 王韌，趙大旭，楊秀芳，等.Delta型并聯移苗移栽機械臂運動學分析[J].內蒙古農業大學學報（自然科學版），2018，39（6）：79-83.

[13] 張利敏.一種三平動高速并聯機械手設計方法研究[D].天津：天津大學，2009.

[14] 楊秀芳，孫有朝，趙大旭，等.Delta并聯3D打印機運動學分析[J].重慶理工大學學報（自然科學版），2019，33（2）：75-81.

[15] 趙杰，朱延河，蔡鶴皋.Delta型并聯機器人運動學正解幾何解法[J].哈爾濱工業大學學報，2003，35（1）：25-27.