作品展示

为开发一种能自动识别成熟茶叶并进行精准采摘的智能机械设备,以提高茶叶采摘效率和质量，在视觉识别系统上，我们将采用深度相机实时捕捉茶树图像,并运用改进的YOLOv11算法进行茶叶嫩芽检测训练并计算采摘点；在茶叶采摘模块，我们设计了采摘机械手、 3P-Delta机械臂以及主控系统进行茶叶采摘。在机械移动系统方面，我们将采用电机供电控制履带运动，通过编程设计控制、设置CAN盒等，来实现机器人的蓝牙控制运动，自动循迹，避障等功能。在动力系统方面，我们将采用可充电电池来确保机械长时间作业。在收集系统方面，我们将采用剪切后使用负压收集装置至储备箱的方式进行茶叶收集。在操作系统方面，我们将采用APP、PC端进行机械自动采摘及人工控制采摘。

1.在不利于采摘的环境下，我们结合我们自主研发的茶园监测系统，对茶叶自动识别采摘机械进行返航路径规划。 2.在识别环境不理想的条件下，我们采用自动调节光照系统，将识别的光照环境，控制在理想范围内，实现识别精确度的提升、应用环境的扩大。

识别模块：对原始茶叶嫩芽图像进行预处理，包括图像预分割、数据增强等操作，减少背景干扰并增强模型的泛化能力，构建高质量的茶叶嫩芽数据集，通过精确标注和合理划分，确保模型训练的有效性。通过这些步骤，YOLOv11算法能在实时检测中实现对茶叶嫩芽的精准识别和定位。 机械臂采摘收集模块：深度相机将茶叶嫩芽的像素坐标转换为世界坐标，确定采摘点位置。通过K-means聚类算法按采摘区域个数划分嫩芽图像，形成多个采摘区，采用改进的遗传算法优化各区内采摘路径，得出最佳采摘路线。处理器通过数字通信接口与舵机驱动模块相连，发送指令控制机械臂移动[5]。当机械臂末端到达茶叶嫩芽上方，利用负压使叶片聚拢进入导管，并通过收缩圆弧形刀片剪切茶叶，同时负压将茶叶吸入收集箱。 行动模块：采用路径规划技术，基于二维地图使用改进萤火虫算法优化从起点到终点的路径。电机驱动履带运动，通过变速箱将动力传递至驱动轮，再由履带接触地面推动机器人前进。

提高效率：大幅提升采摘速度，减少人力需求，解决劳动力短缺问题。 质量保证：通过精准识别和采摘，确保茶叶品质一致性，提高产品价值。 统一管理：通过我们自主研发的茶园监测平台，对茶叶自动识别采摘机械进行整体部署，减少后期茶园设备研发、管理难度以及维护难度。 成本降低：长期使用可显著降低生产成本，提高茶叶产业竞争力。 应对气候变化：能在不同天气条件下以不同的机械工作状态进行工作，减少采摘对天气的依赖。