有集成灵活触觉传感阵列的操纵器用于基维果的成熟度和尺寸分类

科学领域:

• 农业工程 农业工程
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 感官科学 感官科学

背景情况:

• 目前的水果分类方法 (手动和机器视觉) 面临环境干扰,不一致的标准,高成本和劳动力短缺等挑战.
• 不准确的水果分类导致市场损坏,消费者信心下降,利下降和资源分配效率低下.

研究的目的:

• 开发一个集成的灵活触觉感应阵列操纵器,以实现高效,稳定,低成本,准确的果成熟度和大小分级.
• 解决水果供应链中现有的分类技术的局限性.

主要方法:

• 一个3x4灵活的触觉传感阵列操纵器被用来抓住桃.
• 成熟度是通过触摸感知水果硬度来确定的,大小是通过顶部感应单元的阻力变化来评估的.
• 机器学习算法 (KNN,SVM,RF) 用于数据建模和分级,包括对6种异常类型的测试.

主要成果:

• 支持矢量机 (SVM) 算法显示了潜在异常值的最高分级准确率为95.83%.
• 随机森林 (RF) 实现了92.5%的准确性,而K-最近的邻居 (KNN) 显示最低的86.67%.
• 触觉传感系统在分类果的成熟度和大小方面被证明是有效的,其性能优于传统方法.

结论:

• 拟议的灵活的触觉感应操纵器为水果分类提供了一种高效,稳定和准确的替代方案.
• 这项技术克服了破坏性测试,手动分级不稳定性和机器视觉环境脆弱性的缺点.
• 该研究有助于减少水果浪费,并在水果行业供应链中促进可持续实践.