目 录
摘要 1
Abstract 2
1.绪论 4
1.1研究目的及意义 4
1.2国内外研究现状 4
1.2.1国外研究现状 4
1.2.2国内研究现状 7
1.3 技术路线 7
1.4 研究内容 8
2.视觉系统整体方案设计 9
2.1设计方案 9
2.2手指数量 9
2.3手指关节数量 9
2.4尺寸的设定 9
2.5材料的选择 11
3 柠檬图像处理 12
3.1动力源的选择 12
3.3.1微小型驱动模块的研究 12
3.3.2电机的选择 12
3.3.3步进电机的确定 12
3.2传动方式选择和设计 14
3.2.1微小型传动模块研究 14
3.2.2输出端齿轮 14
3.3.3几何尺寸计算 17
3.4其他零件的设计 18
3.4.1手掌的设计 18
3.4.2手指底座 19
3.4.3第一个指节 20
3.4.4第二个指节 21
4 VS2019的WinForm窗体设计 23
4.1传感器 23
4.2单片机 24
4.3图像识别系统 24
5 试验验证 25
5.1工作原理 25
5.2工作形态 25
5.2.1形态一 26
5.2.2形态二 27
5.2.3形态三 28
6 结语 29
6.1 结论 29
6.2 展望 29
参考文献 30
致 谢 32
1.3 技术路线
图像采集：使用工业相机和光源等设备，根据不同的环境条件和柠檬特征，采集柠檬的图像数据。
图像处理：通过图像处理算法，对采集到的柠檬图像进行预处理、特征提取和尺寸测量等操作，提取出柠檬的特征信息和尺寸数据。
机器学习与识别：利用机器学习算法对提取的柠檬特征进行学习和训练，建立柠檬识别模型，实现柠檬的自动识别和定位。
机器人控制：根据识别结果和尺寸数据，控制机器人的运动轨迹和动作，实现自动化的柠檬采摘操作。
系统集成与测试：将各个模块集成在一起，进行实地测试和评估，验证机器人的采摘效果和性能。

1.4 研究内容
柠檬图像的采集与预处理：研究如何使用合适的相机和光源等设备，在各种环境条件下采集高质量的柠檬图像，并采用图像处理算法对采集到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以改善图像质量，便于特征提取和尺寸测量。
柠檬特征提取和尺寸测量：研究有效的图像处理算法，从预处理后的柠檬图像中提取出能够表征柠檬特征的信息，如颜色、形状、纹理等。同时，通过对图像的分析和处理，精确地测量出柠檬的尺寸数据，如大小、直径等。
机器学习与柠檬识别：研究适合于柠檬识别的机器学习算法，如深度学习、支持向量机、神经网络等。利用提取的柠檬特征和尺寸数据作为输入，训练模型并优化参数，提高识别准确率和鲁棒性。同时，研究如何将机器学习技术与计算机视觉技术相结合，实现对柠檬的自动识别和定位。
机器人控制与运动规划：研究如何根据识别结果和尺寸数据，设计控制算法和运动规划策略，实现机器人的自动化采摘操作。具体包括机器人的路径规划、动作控制、速度控制等方面的研究。
系统集成与测试：将各个模块集成在一起，构建完整的柠檬采摘机器人系统。进行实地测试和评估，验证机器人的采摘效果和性能。研究如何优化系统配置，提高采摘效率、准确性和稳定性。