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智能模式识别采摘机器人设计——基于图像聚类和情感模糊计算模型 被引量：7
1
作者 叶凤华 《农机化研究》 北大核心 2018年第11期232-235,共4页
随着科学技术的不断进步和完善,情感计算对于智能设备设计的重要性也日益显著,将情感计算能力与智能设备进行有机地整合不仅能够较好地整合人机交互,还可以使设备具有类人的作业能力。为了使采摘机器人可以对具体的作业环境做出反应,实... 随着科学技术的不断进步和完善,情感计算对于智能设备设计的重要性也日益显著,将情感计算能力与智能设备进行有机地整合不仅能够较好地整合人机交互,还可以使设备具有类人的作业能力。为了使采摘机器人可以对具体的作业环境做出反应,实现果实的定位和成熟度的判断,采用AML脚本语言,结合模糊c均值聚类算法,设计了采摘机器人智能识别模式模型,并将算法嵌入到采摘机器人机器视觉及控制系统中,最后对算法的可行性和可靠性进行了验证。试验结果表明:采用该方法对农作物颜色识别的准确率较高,并且相对于其他算法具有计算效率更快、计算准确率更高等优点,从而验证了算法的可靠性,为智能采摘机器人的设计提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 采摘机器人 情感计算 模糊聚类 智能识别 视觉系统
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基于机器人智能识别系统的大坝安全巡检技术研究
2
作者 张亚洲 《云南水力发电》 2024年第3期175-178,共4页
虽然测量机器人(即自动电子全站仪)可以自动(或半自动)监测大坝的外部变形,但监测站位置(监测基站)的稳定性对监测精度有很大影响,当测量视觉被覆盖时,测量机器人无法监测相应的变形点。为了解决上述问题,将GPS(全球定位系统)技术与测... 虽然测量机器人(即自动电子全站仪)可以自动(或半自动)监测大坝的外部变形,但监测站位置(监测基站)的稳定性对监测精度有很大影响,当测量视觉被覆盖时,测量机器人无法监测相应的变形点。为了解决上述问题,将GPS(全球定位系统)技术与测量机器人相结合,开发了机器人智能识别系统(基于GPS的大坝安全机器人智能识别系统),彻底解决了上述问题,简化了监测程序,降低了监测的固定投资成本。介绍了基于GPS的大坝安全机器人智能识别系统的结构和工作原理,并给出了监测器实例。 展开更多
关键词 机器人智能识别系统 大坝安全 巡检技术
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