基于抓感一体化的无损水果卡爪制造技术

本发明专利技术涉及一种基于抓感一体化的无损水果卡爪，包括电机、平移机构、支架和柔性卡爪，电机设置在支架上端，电机下端固定有平移机构，柔性卡爪包括曲形条，曲形条包括两个并排设置向下凸起的凸峰，两个凸峰中间相邻处为向上凸起的凸尖，两个凸峰相对凸尖对称，每个凸峰内均设置有多根横梁，同一个凸峰内的多根横梁均平行设置且向凸尖方向倾斜设置，平移机构用于带动曲形条两端上下移动使得两个凸峰相互靠近或远离。本发明专利技术的柔性卡爪为柔性材料一体成型制成，通过柔性折叠来实现抓取功能，利用内部的射线状的横梁结构强化其机械性能，兼具柔性和夹取功能，可实现无损夹取水果。可实现无损夹取水果。可实现无损夹取水果。

【技术实现步骤摘要】
基于抓感一体化的无损水果卡爪


[0001]本专利技术涉及农业机械领域，尤其涉及一种基于抓感一体化的无损水果卡爪。

技术介绍

[0002]随着农业机械无损检测领域的不断扩大，利用卡爪实现无损抓取检测水果硬度和重量有非常广泛的应用场景，随着水果种类和产量的不断增加，对水果的检测和分类就显得至关重要，人工检测和分拣的方式工作劳动强度大且效率低下、费用高，能在无损的条件下仅通过抓取就能实现对水果重量和硬度的检测，准确度较高，成本低，同时大大节省了劳动力，提高了农户的经济收入。
[0003]卡爪作为实现抓取的关键部分，抓取的同时进行摄像，再通过算法可以在不损坏水果的情况下完成硬度和重量的检测。抓感一体化技术在农业领域的应用还很有限。

技术实现思路

[0004]本专利技术的所要解决的技术问题是提供一种基于抓感一体化的无损水果卡爪。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0006]基于抓感一体化的无损水果卡爪，其特征在于，包括电机、平移机构、支架和柔性卡爪，所述电机设置在支架上端，所述电机下端固定有平移机构，所述柔性卡爪为柔性材料一体成型制成，所述柔性卡爪包括曲形条，曲形条两端均固定在平移机构下端，所述曲形条包括两个并排设置向下凸起的凸峰，两个凸峰中间相邻处为向上凸起的凸尖，两个凸峰相对凸尖对称，所述凸尖相对支架固定，每个凸峰内均设置有多根横梁，同一个凸峰内的多根横梁均平行设置且向凸尖方向倾斜设置，所述平移机构用于带动曲形条两端上下移动使得两个凸峰相互靠近或远离。
>[0007]进一步的，还包括摄像头和控制器，所述平移机构(2)上设置有摄像头，所述摄像头用于采集抓取待测水果过程的视频和图像数据，并将数据发送到控制器，所述控制器用于将抓取水果过程的视频和图像数据输入相应水果种类的水果硬度和重量预测模型得到待测水果的重量和硬度。
[0008]进一步的，所述电机用于驱动丝杆转动进而带动丝杆滑块上下移动，所述曲形条两端固定在丝杆滑块上，所述丝杆下端通过轴承与凸尖连接。
[0009]进一步的，所述摄像头固定在丝杆滑块侧面的L形架上且位于两个凸峰之间。
[0010]进一步的，所述横梁下表面与水平面的夹角小于45
°
。
[0011]进一步的，所述横梁中间粗两头细。
[0012]进一步的，水果硬度和重量预测模型的建立方法包括以下步骤：
[0013]步骤1、使用摄像头采集卡爪多次抓取该类水果的过程的视频和图像数据；
[0014]步骤2、在每次抓取过程的视频和图像数据中标记卡爪外缘轮廓变化情况,存储标记后的多次抓取的视频和图像数据获得训练样本集；
[0015]步骤3、构建深度学习网络模型，将训练样本集对深度学习网络模型进行训练，获
得水果硬度和重量预测模型。
[0016]本专利技术的有益效果为：本专利技术的柔性卡爪为柔性材料一体成型制成，通过柔性折叠来实现抓取功能，利用内部的射线状的横梁结构强化其机械性能，兼具柔性和夹取功能，可实现无损夹取水果，横梁中间粗两头细，中间粗可以提供较强支撑，两头细可以配合卡爪打开或合拢时产生形变；本专利技术通过摄像头拍摄抓取后悬在半空中的照片和录制卡爪抓取水果过程中的视频，再利用模型计算物体的重量和硬度。本专利技术可适用于各种水果抓取，可以在无损的情况下测量水果的硬度和重量。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的侧面结构示意图。
[0018]附图中，各标号所代表的部件列表如下：
[0019]1、电机；2、平移机构；3、支架；4、摄像头；5、凸峰；6、凸尖；7、横梁；8、丝杆滑块
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0021]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”“顺时针”“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0022]基于抓感一体化的无损水果卡爪，包括电机1、平移机构2、支架3和柔性卡爪，所述电机1设置在支架3上端，所述电机1下端固定有平移机构2，所述柔性卡爪为柔性材料一体成型制成，所述柔性卡爪包括曲形条，曲形条两端均固定在平移机构2下端，所述曲形条包括两个并排设置向下凸起的凸峰5，两个凸峰5中间相邻处为向上凸起的凸尖6，两个凸峰5相对凸尖6对称，所述凸尖6相对支架3固定，每个凸峰5内均设置有多根横梁7，同一个凸峰5内的多根横梁7均平行设置且向凸尖6方向倾斜设置，所述平移机构2用于带动曲形条两端上下移动使得两个凸峰5相互靠近或远离。
[0023]作为一种优选的实施方式，还包括摄像头4和控制器，所述平移机构2上设置有摄像头4，所述摄像头4用于采集抓取待测水果过程的视频和图像数据，并将数据发送到控制器，所述控制器用于将抓取水果过程的视频和图像数据输入相应水果种类的水果硬度和重量预测模型得到待测水果的重量和硬度。
[0024]作为一种优选的实施方式，所述电机1用于驱动丝杆转动进而带动丝杆滑块8上下移动，所述曲形条两端固定在丝杆滑块8上，所述丝杆下端通过轴承与凸尖6连接。
[0025]作为一种优选的实施方式，所述摄像头4固定在丝杆滑块8侧面的L形架上且位于两个凸峰5之间。
[0026]作为一种优选的实施方式，所述横梁7下表面与水平面的夹角小于45
°
。
[0027]作为一种优选的实施方式，所述横梁7中间粗两头细。
[0028]作为一种优选的实施方式，水果硬度和重量预测模型的建立方法包括以下步骤：
[0029]步骤1∶使用摄像头4采集卡爪多次抓取该类水果的过程的视频和图像数据；
[0030]步骤2∶在每次抓取过程的视频和图像数据中标记卡爪外缘轮廓变化情况,存储标记后的多次抓取的视频和图像数据获得训练样本集；
[0031]步骤3∶构建深度学习网络模型，将训练样本集对深度学习网络模型进行训练，获得水果硬度和重量预测模型。
[0032]本专利技术的柔性卡爪为用3D打印的卡爪，柔性卡爪的外缘形状为柔滑的圆弧形，在卡爪的内部有横梁固定连接，连接部分的横梁与外缘是一体的，连接处的横梁厚度小于横梁中心部分的厚度，整个卡爪是由3D打印机用柔性材料整体打印，因此也具有较好的柔性，便于利用卡爪的变形来保证抓取的稳定性和可靠性。柔性卡爪两侧固定在与电机丝杆相连的支架上，中间凸起部分固定在丝杆末端通过轴承相连的3D打印的轴承套上，因此丝杆转动时凸尖仍可以保持固定，丝杆推动丝杆滑块8向下移动时，柔性卡爪合拢，丝杆推动丝杆滑块8向上移动时，柔性卡爪打开，通过柔性折叠来实现抓取功能，利用内部的射线状的横梁结构强化其机械性能，兼具柔性和夹取功能，可实现无损夹取水果。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于抓感一体化的无损水果卡爪，其特征在于，包括电机(1)、平移机构(2)、支架(3)和柔性卡爪，所述电机(1)设置在支架(3)上端，所述电机(1)下端固定有平移机构(2)，所述柔性卡爪为柔性材料一体成型制成，所述柔性卡爪包括曲形条，曲形条两端均固定在平移机构(2)下端，所述曲形条包括两个并排设置向下凸起的凸峰(5)，两个凸峰(5)中间相邻处为向上凸起的凸尖(6)，两个凸峰(5)相对凸尖(6)对称，所述凸尖(6)相对支架(3)固定，每个凸峰(5)内均设置有多根横梁(7)，同一个凸峰(5)内的多根横梁(7)均平行设置且向凸尖(6)方向倾斜设置，所述平移机构(2)用于带动曲形条两端上下移动使得两个凸峰(5)相互靠近或远离。2.根据权利要求1所述的基于抓感一体化的无损水果卡爪，其特征在于，还包括摄像头(4)和控制器，所述平移机构(2)上设置有摄像头(4)，所述摄像头(4)用于采集抓取待测水果过程的视频和图像数据，并将数据发送到控制器，所述控制器用于将抓取水果过程的视频和图像数据输入相应水果种类的水果硬度和重量预测模型得到待测水果的重量和硬度。3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈耀晖，李善军，康瀚文，杜璇，林家豪，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：