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J-GLOBAL ID：201602229968838095   整理番号：16A1236967

機械視覚に基づく乘用式スマートカードの設計と試験【JST・京大機械翻訳】

Design and Experiment of Intelligentized Tea-plucking Machine for Human Riding Based on Machine Vision

著者 (4件)： Tang Yiping (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology) ,  Han Wangming (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology) ,  Hu Anguo (Yongkang Weili Garden Machinery Limited Corporation) ,  Wang Weiyang (College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 7  ページ： 15-20  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在使用されている茶収穫機の作業において、収穫面の茶芽に対して識別できない大きさ、古い茶葉の一つの切断の欠点に対して、マシンビジョンに基づく乗用式茶収穫機を設計し、自動茶の自動識別と収穫機の自動調節の高い制御方法を提案した。収穫機の切断台の位置サーボと水平度のサーボ制御により、切断面と茶園の表面をよく一致させることができ、切断台と大地の水平面を一致させることができる。より精密な切断を実現するために,摘採面における茶芽の識別には2次の最大クラス間差分法を用いた。まず第一に,抽出された表面の画像を得て,B成分の閾値を用いて茶葉領域を分割した。次に,GとGのB成分の閾値を選択し,茶領域からの茶の領域を再分割した。最後に,収穫面上の若い茶部分の占める面積割合を計算し,視覚サーボの制御基準として70%を用いた。実験研究により、機械視覚に基づく乗用式茶収穫機の自動茶の自動識別と採茶機のカッターの自動調整の高い制御方法は、現在の機械による茶葉のナイフ切断の欠点を有効に解決し、今後の自動化茶葉の採取に基礎を築いた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  自動制御 ,  *スマートカード ,  衣服 ,  差分法 ,  画像 ,  *視覚
準シソーラス用語： 実験研究 ,  ビジュアルサーボ ,  茶葉 ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： machine vision ,  tea-plucking machine for human riding ,  precise picking ,  position servo control ,  levelness servo control

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  スマートカード ,  設計 ,  試験