CN107873658A - 遥控海参采捕机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种遥控海参采捕机器人，其包括：机架；驱动器；具有图像采集器的控制器，其用以采集并识别水中海参位置并控制吸参装置动作；吸参装置，其受控于控制器，按照控制器命令吸取海参；所述吸参装置至少具有能够吸取海参的吸参罩、吸参管道、能够打开储参箱供被吸取海参进入储参箱中并向吸参管道传递吸取海参负压的吸参孔开关板、储参箱以及能够通过抽水以在储参箱中形成吸取海参负压的抽水泵；所述控制器采用机器视觉跟踪和定位技术控制螺旋桨驱动器来调整机器人捕捞位置。本发明其结构简单，操作方便，自带储参箱，无需长管道，可在深水区进行捕捞作业，且采用粗定位、精确定位两步法实现海参定位捕捞以进一步提高工作效率。
Description
技术领域
本发明属于海参养殖技术领域，具体的说是涉一种遥控海参采捕机器人。
背景技术
随着人民生活水平的日益提高，海参已经成为餐桌上较为常见的保健食品，因此也极大带动了海参养殖技术的发展，其中底播养殖的海参品质接近于野生，营养价值和经济价值高，是我国海参最重要的养殖方式。底播养殖是指在适宜的海域按一定密度投放一定规格的海产品苗种，使之在海底自然生长、不断增殖的一种养殖方式，有海参、鲍鱼、虾夷扇贝等品种，养殖水深一般是10～40m。目前海参由于生长环境和生活习性的原因，主要以人工下潜作业的方式捕捞。但是潜水式捕捞不但产量低，成本高，而且会严重损害潜水员的健康，易导致“潜水病”等疾病，且屡有潜水员作业时死亡的事件，养殖企业迫切需要自动化的装备以替代人工捕捞。另外，随着养殖环境的退化，浅海适合海参养殖的水域越来越小，养殖企业有将养殖区域向更深海域转移的迫切需求，但是如何进行养成品的捕捞是首先需要解决的关键难题，因此海参捕捞的困难严重制约了我国海参养殖业的发展。尽管目前已有水下智能机器人已经广泛应用于搜救、打捞等海洋活动中，应用智能机器人进行海参捕捞也是可行的方式，然而目前水下机器人工作效率很低，达不到大量海参捕捞生产的实际要求；且其通常采用的是将海参直接从水下吸取到船上，但是此种方式需要管道很长，并不适于水深较大养殖区域的海参采捕，另由于水下光照、悬浮物、水对光线的吸收和散射等等原因，水下图像通常对比度低，质量差，导致海参的自动识别非常困难，成功率很低，远不如人工识别海参的精度。但是由于海底的洋流干扰及图像传输的滞后性，采用人工遥控的方式进行捕捞不但工作效率很低，而且非常困难。
发明内容
鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是要提供一种遥控海参采捕机器人，其结构简单，操作方便，自带储参箱，无需长管道，可在深水区进行捕捞作业，且采用粗定位、精确定位两步法实现海参定位捕捞以进一步提高工作效率。
为了实现上述目的，本发明的技术方案：
一种遥控海参采捕机器人其特征在于，包括：
机架；
驱动器，其安装于机架上，用以驱动机架变换水中位置；
具有图像采集器的控制器，其用以采集并识别水中海参位置并控制吸参装置动作；
吸参装置，其受控于控制器，按照控制器命令吸取海参；
所述吸参装置至少具有能够吸取海参的吸参罩、吸参管道、能够打开储参箱供被吸取海参进入储参箱中并向吸参管道传递吸取海参负压的吸参孔开关板、储参箱以及能够通过抽水以在储参箱中形成吸取海参负压的抽水泵。
基于上述技术方案，进一步的
所述控制器采用机器视觉跟踪和定位技术控制驱动器来调整机器人位置并进行相应的捕捞操作。
基于上述技术方案，进一步的
所述驱动器包括驱动机架在水中沿水平方向推进/后退的水平驱动器；以及驱动机架在水中沿垂直方向上升/下降的垂直驱动器。
基于上述技术方案，进一步的
所述水平驱动器以及所述垂直驱动器均采用螺旋浆驱动器。
基于上述技术方案，进一步的
所述吸参装置还具有丝网罩，其用以防止海参进入抽水泵中。
基于上述技术方案，进一步的
所述遥控海参采捕机器人还包括提升缆绳。
基于上述技术方案，进一步的
所述控制器至少具有：
图像采集模块，其用以实时采集机器人周围环境图像数据；
通信模块，其用以实现第一控制模块与第二控制模块进行数据通信；
第一控制模块，其用以控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参；
图像显示模块，其用以同步显示所采集的机器人周围环境图像数据；
操作识别模块，其用以通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置；
图像标记模块，其用以用户在所述机器人周围环境图像数据上标定海参识别位置并识别所标识的海参识别位置；
第二控制模块，其用以基于所标识的海参识别位置、所采集机器人周围环境图像数据创建自动跟踪定位模型以进一步通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参。
基于上述技术方案，进一步的
所述海参识别位置的识别过程为在所述机器人周围环境图像数据上以人工指定的触点位置为中心生成具有一定几何面积的图像截取边框以截取海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵x1、x2表示。
基于上述技术方案，进一步的
所述自动跟踪定位模型基于机器视觉跟踪和定位技术进行创建，其过程包括：
步骤1、模型训练：将标识有海参识别位置的机器人周围环境图像数据转化为灰度图像后训练相应的滤波器以及跟踪模型，其还包括；
步骤11、对所述像素值矩阵x1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(x1)，并将所述复数矩阵F(x1)作为跟踪模型,记为m1；
步骤12、将所述复数矩阵F(x1)以及其对应的共轭矩阵进行元素乘运算并获得对应的正则化复数矩阵M(x1,x1)；
步骤13、建立与所述像素值矩阵x1相同大小的二维高斯矩阵y1，并进行快速傅立叶变换，得到复数矩阵F(y1)；
步骤14、将所述复数矩阵F(y1)以及复数矩阵M(x1,x1)进行元素除运算获得对应的滤波器，记为f1；
步骤15、重复上述步骤11-14，以获取像素值矩阵x2对应的滤波器f2、跟踪模型m2；
步骤2、目标跟踪：获取下一帧机器人周围环境图像数据，标定相应的海参识别位置后生成图像截取边框以截取该帧图像的海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵z1、z2表示，其还包括；
步骤21、对像素值矩阵z1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(z1)；
步骤22、将复数矩阵F(z1)其对应的共轭矩阵与跟踪模型m1进行元素乘运算,得到复数矩阵K(x1,z1)；
步骤23、将复数矩阵K(x1,z1)与滤波器f1进行元素乘运算后求傅立叶反变换得到对应的响应图像矩阵，求取对应的峰值像素位置将其确认为像素值矩阵z1中跟踪目标的新位置，同时进一步求得z1中跟踪目标在该帧整体图像I中的位置O(i1,j1)；
步骤24、基于所确认的跟踪目标的新位置，按照步骤11-14重新计算新的滤波器f1new和跟踪模型m1new；标记上一帧图像的海参首端的图像数据的滤波器f1old和跟踪模型m1old，并将上述两组滤波器和跟踪模型进行线性组合以获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f1和跟踪模型m1，所述线性组合的计算公式如下：
f1＝0.1f1new+0.9f1old
m1＝0.1m1new+0.9m1old
步骤25、按步骤21-24计算图像块z2中跟踪目标在整体图像I中的位置O(i2,j2)，以及获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f2和跟踪模型m2。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.本发明采用带有储参箱的机器人捕捞海参，无需长管道，可在深水区进行捕捞作业；
2.本发明的具体操作是由船上操作人员通过对机器人遥控操作实现的，在图像采集器辅助下，通过与控制器交互的遥控器操作机器人接近海参后，由抽水泵在储参箱中抽水形成负压，将海水连同海参一起吸入储参箱，从而实现捕捞。
3.本发明不仅结构简单，操作方便，工作效率高，而且经济实用，可以替代潜水员实现海参捕捞作业。
4.本发明采用人工辅助的方式识别和标识海参，然后由机器视觉引导机器人进行自动捕捞的方式进行捕捞。
附图说明
图1为本发明所述机器人的主视图；
图2为本发明所述机器人的左视图；
图3为本发明所述图像标记模块进行人工标识跟踪目标对应的效果图；
图4为本发明所述跟踪定位技术原理框架图。
图中：1.螺旋浆安装板，2.垂直驱动器，3.提升缆绳，4、储参箱盖板，5、储参箱，6、吸参孔开关板，7、吸参管道，8、图像采集器，9、抽水泵，10、水平驱动器，11、丝网罩，12、机架，13、吸参罩。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
鉴于目前已有技术将海参后直接从水下吸取到船上，需要管道长，不适于水深较大养殖区域的海参采捕；同时由于水下光照、悬浮物、水对光线的吸收和散射等等原因，导致现有的自动识别机器人均存在水下图像通常对比度低，质量差，导致海参的自动识别非常困难，成功率很低，远不如人工识别海参的精度，但是由于海底的洋流干扰及图像传输的滞后性，采用人工遥控的方式进行捕捞不但工作效率很低，而且非常困难；因此可以采用人工辅助的方式识别和标识海参，然后对经人工识别和标识的由机器视觉引导机器人进行自动跟踪和定位以自动捕捞的方式进行捕捞。
而为了解决上述问题，本发明设计了如图1-图2所示的一种遥控海参采捕机器人，其特征在于，包括：保护、固定及连接驱动器及储参箱等的机架12；驱动器，其安装于机架上，用以驱动机架变换水中位置；具有图像采集器8的控制器，其用以采集并识别水中海参位置并控制吸参装置动作；吸参装置，其受控于控制器，按照控制器命令吸取海参；所述吸参装置至少具有能够吸取海参的吸参罩13、吸参管道7、能够打开储参箱5供被吸取海参进入储参箱中并向吸参管道传递吸取海参负压的吸参孔开关板6、储参箱5以及能够通过抽水以在储参箱中形成吸取海参负压使海参被吸入到箱中的抽水泵9。
基于上述技术方案，进一步的
所述控制器采用机器视觉跟踪和定位技术控制驱动器来调整机器人位置并进行相应的捕捞操作。
基于上述技术方案，进一步的
所述控制器至少具有：
图像采集模块，其用以实时采集机器人周围环境图像数据；
通信模块，其用以实现第一控制模块与第二控制模块的数据通信交互；
第一控制模块，其用以控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参；
图像显示模块，其用以同步显示所采集的机器人周围环境图像数据；
操作识别模块，其用以通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置；
图像标记模块，其用以用户在图像显示模块所提供的机器人周围环境图像数据上标定海参识别位置并识别所标识的海参识别位置；
第二控制模块，其用以基于所标识的海参识别位置、所采集机器人周围环境图像数据创建自动跟踪定位模型以进一步通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参，所述自动跟踪定位模型能够确认出当前海参位置。
基于上述技术方案，进一步的
所述海参识别位置的识别过程为在所述机器人周围环境图像数据上以人工指定的触点位置为中心生成具有一定几何面积的图像截取边框以截取海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵x1、x2表示。
基于上述技术方案，如图3-图4，进一步的当操作人员在图像显示模块的监视器上发现海参后，通过操作杆尽量将机器人接近海参，并在图像显示模块的触屏显示器上标识海参的两头即首尾位置，并通过自动跟踪定位模型启动自动跟踪的捕捞。所述自动跟踪定位模型基于机器视觉跟踪和定位技术进行创建，其过程包括：
训练阶段以及跟踪阶段，其主要是在所采集的初始帧图像I中，根据人工标识的位置截取两块头部图像即图像截取边框并将其转换成灰度图像(分别以x1和x2标识其像素值矩阵)，截取边框大小是两头部位置连线长度的四分之一的正方形；然后对每块图像(以x表示其像素值矩阵)分别按下述步骤训练滤波器以及跟踪模型：其中所述训练阶段：在操作人员在监视器上发现海参后，人工点取海参的两头部位置，由图像标记模块内预置程序根据上一帧图像中海参的位置自动截取两块头部图像，并对图像进行快速傅立叶变换以及核化处理后，再进行相关运算，得到响应图像，根据响应图像可以找到海参的精确位置并且在跟踪过程中随时根据图像的变化进行更新，其具体包括
步骤1、模型训练：将标识有海参识别位置的机器人周围环境图像数据转化为灰度图像后训练相应的滤波器以及跟踪模型，其还包括；
步骤11、对所述像素值矩阵x1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(x1)，并将所述复数矩阵F(x1)作为跟踪模型,记为m1；
步骤12、将所述复数矩阵F(x1)以及其对应的共轭矩阵进行元素乘运算并获得对应的正则化复数矩阵M(x1,x1)，其则化系数可取为10-4；
步骤13、建立与所述像素值矩阵x1相同大小的二维高斯矩阵y1，并进行快速傅立叶变换，得到复数矩阵F(y1)；
步骤14、将所述复数矩阵F(y1)以及复数矩阵M(x1,x1)进行元素除运算获得对应的滤波器，记为f1；
步骤15、重复上述步骤11-14，以获取像素值矩阵x2对应的滤波器f2、跟踪模型m2；
步骤2、跟踪阶段对目标进行跟踪：获取第二帧机器人周围环境图像数据，在第二帧图像上，根据第一帧图像中的目标位置，标定相应的海参识别位置后生成图像截取边框以截取该帧图像的海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵z1、z2表示，其还包括；
步骤21、对像素值矩阵z1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(z1)；
步骤22、将复数矩阵F(z1)其对应的共轭矩阵与跟踪模型m1进行元素乘运算,得到复数矩阵K(x1,z1)；
步骤23、将复数矩阵K(x1,z1)与滤波器f1进行元素乘运算后求傅立叶反变换得到对应的响应图像矩阵，求取对应的峰值像素位置将其确认为像素值矩阵z1中跟踪目标的新位置，同时进一步求得z1中跟踪目标在该帧整体图像I中的位置O(i1,j1)，其中跟踪目标在图像I中的像素横纵坐标用i，j表示；
步骤24、基于所确认的跟踪目标的新位置，按照步骤11-14重新计算新的滤波器f1new和跟踪模型m1new；标记上一帧图像的海参首端的图像数据的滤波器f1old和跟踪模型m1old，并将上述两组滤波器和跟踪模型进行线性组合以获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f1和跟踪模型m1，所述线性组合的计算公式如下：
f1＝0.1f1new+0.9f1old
m1＝0.1m1new+0.9m1old
步骤25、按步骤21-24计算图像块z2中跟踪目标在整体图像I中的位置O(i2,j2)，以及获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f2和跟踪模型m2。
基于上述技术方案，进一步的
所述控制器采用型号为DM642的DSP主控器，其具有较强的视频处理功能；由摄像装置实时读取图像后，送入DM642处理，得到海参当前的位置，在考虑洋流等干扰的作用下，由前述跟踪定位算法计算出与预定装置的偏差，控制螺旋浆调整机器人位置直到吸参装置末端的碗形结构罩住海参。
基于上述技术方案，进一步的
所述驱动器包括驱动机架在水中沿水平方向推进/后退的水平驱动器10；以及驱动机架在水中沿垂直方向上升/下降的垂直驱动器2。
基于上述技术方案，进一步的
所述水平驱动器10以及所述垂直驱动器2均采用螺旋浆驱动器，其通过螺旋浆安装板固定于机架上。
基于上述技术方案，进一步的
所述吸参装置还具有丝网罩11，其用以防止抽水时海参进入抽水泵中。
基于上述技术方案，进一步的
所述遥控海参采捕机器人还包括提升缆绳3，其可以与电缆固定在一起，起保护机器人本体和电缆的作用。
基于上述技术方案，进一步的
所述吸参装置还具有能够自由打开的储参箱盖板4。
基于上述技术方案，进一步的
所述吸参罩末端具有碗形结构。
基于上述技术方案，进一步的
所述吸参孔开关板6还通过弹簧与储参箱的箱体连接，其作用是当吸水的时候打开，使海参进入储参箱，当停止吸水后关上，防止海深从吸参管逃出。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种遥控海参采捕机器人，其特征在于，包括：
机架；
驱动器，其安装于机架上，用以驱动机架变换水中位置；
具有图像采集器的控制器，其用以采集并识别水中海参位置并控制吸参装置动作；
吸参装置，其受控于控制器，按照控制器命令吸取海参；
所述吸参装置至少具有能够吸取海参的吸参罩、吸参管道、能够打开储参箱供被吸取海参进入储参箱中并向吸参管道传递吸取海参负压的吸参孔开关板、储参箱以及能够通过抽水以在储参箱中形成吸取海参负压的抽水泵。
2.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述控制器采用机器视觉跟踪和定位技术控制驱动器来调整机器人捕捞位置。
3.根据权利要求2所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述控制器至少具有：
图像采集模块，其用以实时采集机器人周围环境图像数据；
通信模块，其用以实现第一控制模块与第二控制模块进行数据通信；
第一控制模块，其用以控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参；
图像显示模块，其用以同步显示所采集的机器人周围环境图像数据；
操作识别模块，其用以通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置；
图像标记模块，其用以用户在所述机器人周围环境图像数据上标定海参识别位置并识别所标识的海参识别位置；
第二控制模块，其用以基于所标识的海参识别位置、所采集机器人周围环境图像数据创建自动跟踪定位模型以进一步通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参。
4.根据权利要求3所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述海参识别位置的识别过程为在所述机器人周围环境图像数据上以人工指定的触点位置为中心生成具有一定几何面积的图像截取边框以截取海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵x1、x2表示。
5.根据权利要求4所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述自动跟踪定位模型基于机器视觉跟踪和定位技术进行创建，其过程包括：
步骤1、模型训练：将标识有海参识别位置的机器人周围环境图像数据转化为灰度图像后训练相应的滤波器以及跟踪模型，其还包括；
步骤11、对所述像素值矩阵x1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(x1)，并将所述复数矩阵F(x1)作为跟踪模型,记为m1；
步骤12、将所述复数矩阵F(x1)以及其对应的共轭矩阵进行元素乘运算并获得对应的正则化复数矩阵M(x1,x1)；
步骤13、建立与所述像素值矩阵x1相同大小的二维高斯矩阵y1，并进行快速傅立叶变换，得到复数矩阵F(y1)；
步骤14、将所述复数矩阵F(y1)以及复数矩阵M(x1,x1)进行元素除运算获得对应的滤波器，记为f1；
步骤15、重复上述步骤11-14，以获取像素值矩阵x2对应的滤波器f2、跟踪模型m2；
步骤2、目标跟踪：获取下一帧机器人周围环境图像数据，标定相应的海参识别位置后生成图像截取边框以截取该帧图像的海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵z1、z2表示，其还包括；
步骤21、对像素值矩阵z1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(z1)；
步骤22、将复数矩阵F(z1)其对应的共轭矩阵与跟踪模型m1进行元素乘运算,得到复数矩阵K(x1,z1)；
步骤23、将复数矩阵K(x1,z1)与滤波器f1进行元素乘运算后求傅立叶反变换得到对应的响应图像矩阵，求取对应的峰值像素位置将其确认为像素值矩阵z1中跟踪目标的新位置，同时进一步求得z1中跟踪目标在该帧整体图像I中的位置O(i1,j1)；
步骤24、基于所确认的跟踪目标的新位置，按照步骤11-14重新计算新的滤波器f1new和跟踪模型m1new；标记上一帧图像的海参首端的图像数据的滤波器f1old和跟踪模型m1old，并将上述两组滤波器和跟踪模型进行线性组合以获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f1和跟踪模型m1，所述线性组合的计算公式如下：
f1＝0.1f1new+0.9f1old
m1＝0.1m1new+0.9m1old
步骤25、按步骤21-24计算图像块z2中跟踪目标在整体图像I中的位置O(i2,j2)，以及获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f2和跟踪模型m2。
6.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述驱动器包括驱动机架在水中沿水平方向推进/后退的水平驱动器；以及驱动机架在水中沿垂直方向上升/下降的垂直驱动器。
7.根据权利要求6所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述水平驱动器以及所述垂直驱动器均采用螺旋浆驱动器。
8.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述吸参装置还具有丝网罩，其用以防止海参进入抽水泵中。
9.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：
所述遥控海参采捕机器人还包括提升缆绳。
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