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2025-01-06 发布于广东
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基于视觉引导的复烤烟叶机器人摆把系统设计与实验.docx

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基于视觉引导的复烤烟叶机器人摆把系统设计与实验

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1机器人摆把系统研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2视觉引导技术在烟草行业的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、复烤烟叶机器人摆把系统设计基础与原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

系统设计要求与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1系统设计的基本要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2系统设计目标及预期成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

设计原则及总体方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2总体设计方案介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

三、复烤烟叶机器人摆把系统视觉引导设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

视觉系统硬件选择及配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.1摄像机选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.2图像采集卡及传输设备选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

1.3其他硬件配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

视觉系统软件开发与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.1图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2目标识别与定位技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3路径规划与轨迹控制算法开发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

四、复烤烟叶机器人摆把系统机械结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

机械结构概述及工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.1机械结构主要组成部分介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2工作原理及流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

关键部件设计及选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1关节设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.2传动部件选型与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3控制系统设计简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

五、系统实验与性能评估方法设计研究过程说明部分省略．．．．．．．．36

一、内容描述

背景和意义

随着现代烟草农业的不断发展，复烤烟叶作为烟草制品生产的重要原料，其质量直接影响到最终产品的口感和品质。因此，提高复烤烟叶的质量成为烟草工业发展的关键。视觉引导技术作为一种先进的自动化控制方法，能够通过图像识别和处理实现对烟叶的精确定位和操作，从而大幅提升生产效率和产品质量。本研究旨在设计并实现一种基于视觉引导的复烤烟叶机器人摆把系统，以期为烟草工业的生产提供技术支持和创新解决方案。

系统目标

本系统的主要目标是设计一个能够自动识别烟叶位置并进行精准摆把的机器人摆把系统。该系统将采用先进的视觉识别算法，结合高精度传感器和机械结构，实现对烟叶位置的快速准确检测和摆把操作。预期效果是通过减少人力成本和提高作业效率，达到提高复烤烟叶整体质量的目的。

系统组成与工作原理

系统主要由以下几个部分组成：视觉检测