果蔬采摘机械人的研究应用进展.doc

编号（学号）：

课 程 论 文 （设 计）

（ 届本科）

题 目： 果 蔬 机 器 人 研 究 进 展
学 院： 工 程 学 院
专 业： 农业机械化及其自动化
姓 名： 樊 本 汀
指引教师： 宁 晓 峰
完毕日期： 年 3 月 12 日
目录
摘要 XL
Abstract XL
前言 1
1 果蔬采摘机器人研究现状 1
1．1 国外研究现状 1
1 1. 1 西红柿采摘机器人 2
1. 1. 2 草莓采摘机器人 3
1.1.3黄瓜采摘机器人 4
1.1.4 多功能葡萄采摘机器人 4
1.1.5甘蓝采摘机器人 5
1.1.6 蘑菇采摘机器人 5
1.1.7甜瓜收获机器人 6
1.1.8 柑橘采摘机器人 6
1.1.9苹果采摘机器人 6
1.1.10茄子采摘机器人 7
1.2 国内研究进展 7
1.3果蔬收获机器人应用现状 9
2 果蔬收获机器人作业环境和工作对象特殊性 10
3. 采摘机器人存在问题及对策 10
3.1 存在问题 11
3.1.1 果实辨认率、定位精度低 11
3.1. 2 采摘环境非构造化给采摘带来困难 11
3.1.3 果实损伤率较大 11
3. 1. 4 果实平均采摘周期较长、效率低 12
3. 1. 5 采摘机器人制导致本高、应用推广难 12
3. 2 解决对策 12
4 果蔬收获机器人核心技术和技术难点 13
4.1 机械本体优化设计 13
4.2 自动化辨认和定位 13
4.3 途径规划和运动控制技术 13
5．结论 14
参照文献 14

摘要
综述了果蔬采摘机器人国内外研究现状,简介了当前大某些典型果蔬采摘机器人研究成果。通过度析大某些采摘机器人工作状况、功能、存在问题,应用状况，指出了当前采摘机器人应用与研究过程中重要难点与制约因素,提出了研究开发方向与核心技术。
核心词：果蔬收获；机器人；研究现状；核心技术

Abstract
The characters and actuality of the fruit-vegetable picking robots at home and abroad are introduced in this article，as well as some representative outcomes of research. Picking efficiency and manufacture cost are restrictions for picking robot. Through analyzing the working condition function and problems of most of picking robot，the present difficulties and restricted factors of picking robot in its research and application were point out and the research direction and key technology in future were provided.
Keyword：Fruit and vegetable picking；Robot；Research progress；Key technology

前言
果蔬采摘作业是果蔬生产中最耗时、最费力一种环节。果蔬收获期间需投入劳力约占整个种植过程50%-70%。随着社会经济发展和人口老龄化,诸多国家农业劳动力严重短缺,导致果蔬生产劳动力成本增长。为减少成本,提高劳动效率,果实采摘自动化成为亟待解决问题。收获作业自动化和机器人研究开始于20世纪60年代美国,采用收获方式重要是机械震摇式和气动震摇式,其缺陷是果实易损,效率不高,特别是无法进行选取性收获。20世纪80年代中期以来,随着电子技术和计算机技术发展,特别是工业机器人技术、计算机图像解决技术和人工智能技术日益成熟,以日本为代表发达国家,涉及荷兰、美国、法国、英国、以色列、西班牙等国家,在收获采摘机器人研究上做了大量工作。
果蔬收获机器人是一类针对水果和蔬菜,可以通过编程来完毕这些作物采摘、转运、打包等有关作业任务具备感知能力自动化机械收获系统,是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体交叉边沿性科学,需要涉及机械构造、视觉图像解决、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息解决等多方面学科领域知识。
研究和开发果蔬收获智能机器人技术对于解放劳动力、提高劳动生产效率、减少生产成本、保证新鲜果蔬品质,以及满足作物生长实时性规定等方面均有着重要意义。本文详细简介了国内外果蔬收获机器人研究现状,并指出了当前还存在问题。
1 果蔬采摘机器人研究现状
1．1 国外研究现状
美国学者Schertz和Brown于1968年初次提出应用机器人技术进行果蔬收获，但当时开发收获机器人样机只能算是半自动化收获机械。随着计算机图像解决技术、工业机器人技术以及人工智能控制等技术发展和日趋成熟,日本、美国、荷兰、法国、英国、意大利、以色列、西班牙等国家在采摘机器人研究上做了大量研究工作,并且实验成功了各种具备人工智能采摘机器人。但是由于采摘对象复杂性和采摘环境特殊性,当前市场上仍没有商品化采摘机器人。
1. 1. 1 西红柿采摘机器人
西红柿每棵可长4-6个果实，而每个果实并不是同步成熟，成熟果实为红色，而不成熟果实为绿色，因而通过彩色摄像机作为视觉传感器寻找和辨认果实，同步运用终端握持器中吸引器，把果实吸住，再用机械手腕关节把果实拧下。当前已研制了用于收获樱桃西红柿机器人。
1993年，日本近藤(KONTO)等研制西红柿采摘机器人,由机械手、末端执行器、视觉传感器、移动机构构成(图2)。该采摘机器人采用了7个自由度机械手。用彩色摄像机作为视觉传感器,寻找和辨认成熟果实,并采用双目视觉办法对果实进行定位,运用机械手腕关节把果实拧下。移动系统采用4轮机构,可在垄间自动行走。该番茄采摘机器人采摘速度大概是15 s/个,成功率在70%左右。重要存在问题是当成熟番茄位置处在叶茎相对茂密地方时,机械手无法避开叶茎障碍物完毕采摘。
在 2月10 日美国加利福尼亚州图莱里揭幕世界农业博览会上，美国加利福尼亚西红柿机械公司展出两台全自动西红柿采摘机，如图 3所示。如果西红柿单位面积产量有保证话，这种长12.5米、宽4.3米西红柿采摘机每分钟可采摘 1 吨多西红柿，1小时可采摘70 吨西红柿。这种西红柿采摘机一方面将西红柿连枝带叶割倒后卷入分选仓，仓内能辨认红色光谱分选设备挑选出红色西红柿，并将其通过输送带送入随行卡车货舱内，然后将为成熟西红柿连同枝叶一道粉碎，喷撒在田里作肥料。

图1 日本西红柿采摘机器人

图2 美国西红柿采摘机器人
1. 1. 2 草莓采摘机器人
日本近藤等人研制出一种气吸式草莓采摘机器人(见图3)。实验证明运用真空设备可以有效地补偿摄像机检测果实位置误差,并且最大限度减少了跟果实娇嫩表皮接触。该机器人对成熟果实采摘成功率达到100%。但是问题是某些未成熟果实也会随着目的果实被吸起,因而需要在控制真空吸力强度等方面进行改进。日本国家农业机构研究所和SI Seiko公司于联合研制出了可以自动辨认并采摘成熟草莓果实机器人样机。当前国内外草莓采摘机器人研究中尚存在如下问题：①普遍采用多目机器视觉系统，构造复杂，成本较高。②整体机构庞大，工作过程中占用较多行走空间，影响种植密度。③面向国内国内草莓生长环境特点采摘机器人研究较少，尚无样机问世。

图3 日本草莓采摘机器人
1.1.3黄瓜采摘机器人
日本近藤直等研制黄瓜采摘机器人,采用三菱MITSUBISHIRV-E2型六自由度工业机器人,运用CCD摄像机,依照黄瓜比其叶茎对红外光反射率高原理来辨认黄瓜叶茎(图4)。黄瓜、果梗连接与番茄不同,采用剪断办法,先把黄瓜抓住,用接近觉传感器找出柄,然后剪断,采摘速度为16 s/个。由于黄瓜是长条形,受到茎叶影响更大,因此采摘成功率较低,大概60%。同样,需要改进该机器人机器手构造、采摘工作方式和避障规划功能,以提高采摘成功率,提高采摘速度。1996年,荷兰农业环境工程研究所(IMAG)研制出一种多功能黄瓜收获机器人(图5)。该研究在荷兰2 h㎡温室里进行,黄瓜为高拉线缠绕方式吊挂生长。该机器人运用近红外视觉系统辨识黄瓜果实,并探测其位置。机械手只收获成熟黄瓜。末端执行器由手爪和切割器构成。机械手有7个自由度,采用三菱(Mitsubishi) RV-E2六自由度机械手。该机器人视觉系统黄瓜检测效率不不大于95%,采摘成功率约80%,采摘速度约为54 s/个,在实验用温室中作业效果良好。但由于采收时间过长,不能满足商用规定。

图4 日本黄瓜采摘机器人 图5 荷兰黄瓜采摘机器人

1.1.4 多功能葡萄采摘机器人
日本冈山大学研制葡萄采摘机器人(见图6)采用5自由度极坐标机械手。视觉传感器普通采用彩色摄像机。该机器人特点是,为了提高使用效率,开发了各种末端执行器,除了能完毕采摘作业,更换其她末端执行器还可以完毕喷雾、套袋和修剪枝叶等作业。
1.1.5甘蓝采摘机器人
日本国立农业研究中心Murakami等研制了甘蓝采摘机器人,由极坐标机械手、4个手指末端执行器、履带式行走装置和CCD机器视觉系统构成,整个系统采用液压驱动(图7)。系统运用人工神经网络(NN算法)提取果实二值图像,采用模板匹配办法辨认合格甘蓝。实验表白,采摘成功率为43%,工作速度为55 s/个。影响成功率重要因素是光照条件不稳定、超声波测距传感器误差、叶子遮挡以及机械故障等。
1.1.6 蘑菇采摘机器人
英国Silsoe研究院研制了蘑菇采摘机器人(图8)。它可以自动测量蘑菇位置、大小,并且选取性地采摘和修剪。它机械手涉及2个气动移动关节和1个步进电机驱动旋转关节;末端执行器是带有软衬垫吸引器;视觉传感器采用TV摄像头,安装在顶部用来拟定蘑菇位置和大小。采摘成功率在75%左右,采摘速度为6.7个/s,生长倾斜是采摘失败重要因素。

图6 日本多功能葡萄采摘机器人 图7 日本甘蓝采摘机器人

图8 英国蘑菇采摘机器人
1.1.7甜瓜收获机器人
以色列和美国联合研制了一台甜瓜采摘机器人。该机器人主体架设在以拖拉机牵引为动力移动平台上,采用黑白图像解决办法进行甜瓜辨认和定位,并依照甜瓜特殊性来增长辨认成功率。实验表白,该机器人可以完毕85%以上田间甜瓜辨认和采摘工作。
1.1.8 柑橘采摘机器人
西班牙工业自动化研究所基于人机协作思想研制出一种柑橘采摘机器人,该机器人主体装在拖拉机上,由机械手、彩色视觉系统和超声传感定位器构成。它能通过柑橘颜色、大小和形状来判断柑橘与否达到采摘原则,还可以按色泽、大小进行分级装箱。该机器人采摘速度为1 s /个,比人工提高效率6倍多。这个机器人特点在于:采摘机器人寻找、定位待摘果实以及机器人导航任务由人来完毕,机器人运动轨迹规划、关节控制和末端执行器控制等任务由机器人控制系统完毕。这样不但提高了采摘机器人采摘效率和成功率,还能大幅度减少系统成本,有助于尽早实现采摘机器人产业化。
1.1.9苹果采摘机器人
韩国庆北大学研制了苹果采摘机器人,具备4个自由度,涉及3个旋转关节和1个移动关节。采用三指夹持器作为末端执行器,内有压力传感器避免损伤苹果。运用CCD摄像机和光电传感器辨认果实,从树冠外部辨认苹果辨认率达85%,速度达5个/s。该机器人无法绕过障碍物摘取苹果;对于叶茎完全遮盖苹果,也没有给出辨认和采摘解决办法。
1.1.10茄子采摘机器人
日本国立蔬菜茶叶研究所与岐阜大学联合研制了茄子采摘机器人。机器人由CCD机器视觉系统、5自由度工业机械手、末端执行器以及行走装置构成,作业对象是温室中按照V形生长方式种植Senryo-2号茄子。该机器人末端执行器设计复杂,涉及4个手指、2个吸嘴、2个诱导杆、气动剪子和光电传感器(图9)。在实验室中进行了实验,采摘成功率为62.5%,工作速度为64.1 s/个。影响成功率重要因素是机器视觉系统对采摘位置判断不对的;同步,视觉系统占用了72%工作时间(46.1 s),也是影响整个机器人采摘效率重要因素。

图9 日本茄子采摘机器人
1.2 国内研究进展
国内对采摘机器人研究始于20世纪90年代中期,虽然与发达国家尚有很大差距,但是在不少院校和研究学者努力下也获得了某些进展。
东北林业大学陆怀民研制了林木球果采摘机器人,重要由5个自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统构成(图10)。采摘时,机器人停在距离母树3-5 m处,然后单片机控制系统控制机械手大、小臂同步柔性升起达到一定高度,采摘爪张开并摆动,对准要采集树枝,大小臂同步运动,使采摘爪沿着树枝生长方向趋近1.5-2 m,然后采摘爪梳齿夹拢果枝,大小臂带动采集爪按原路向后返回,梳下枝上球果,完毕一次采摘。这种机器人效率是500 kg/d,是人工30-50倍。并且,采摘时对母树破坏较小,采净率高。
图10 林木球果采摘机器人原理图
上海交通大学曹其新等运用彩色图像解决技术和神经网络理论,开发了草莓拣选机器人,采用气动驱动器将草莓推到不同级别方向。
中华人民共和国农业大学汤修映等人研制了一种6自由度黄瓜采摘机器人,该机器人基于RGB三基色模型G分量来进行图像分割,在特性提取后拟定黄瓜采摘点。同步提出了新适合自动化采摘斜栅网架式黄瓜栽培模式。孙明等为苹果采摘机器人开发了一套果实辨认视觉系统,并研究成功了一种使二值图像像素分割对的率不不大于80%彩色图像解决技术。中华人民共和国农业大学张铁中档人在草莓、黄瓜、西红柿、茄子等果蔬果实采摘机器人方茵做了较进一步地研究，并研制出了实验样机;在草莓果实目的记别、果实重心提取、果柄位置拟定、采摘机器人及手爪等方茵研究获得了一定成果，初步建立了草毒采摘机器人实验系统，采用双目视觉等图像解决技术实现了草毒辨认和定位对草毒果实互相重叠或遮挡等状况进行了研究并获得了某些研究成果.
周云山等研究了蘑菇采摘机器人。该系统重要由蘑菇传送带、摄像机、采摘机器手、三自由度气动伺服机构、机器手抓取控制系统和计算机等构成。计算机视觉系统为蘑菇采摘机器提供分类所需尺寸、面积信息,并且引导机器手精确到达待采摘蘑菇中心位置,防止对不准，以致影响吸盘密封,导致抓取失败或损伤蘑菇现象。
浙江大学提出了基于彩色信息和红外热成像技术树上水果辨认办法。并且对7自由度番茄收获机械手进行了机构分析与优化。
南京农业大学姬长英等人在番茄采摘中运用了双目立体视觉技术对红色番茄进行定位。
江苏大学刘继展等人研制了一种以番茄为采摘目的基于多传感器信息融合技术和开放式控制智能型采摘机器人.该机器人完毕一次采摘动作需3 s,除了应用于番茄采摘以外，对形状大小相近柑橘、苹果等也具备一定通用性.东北林业大学王丽丽等人提出了基于TRIZ理论蓝毒采摘机器人设计办法。江苏大学蔡健荣等人提出了基于光谱图像技术结合SAM算法辨认自然场景下成熟柑橘，在光照角度、光照强度等不同条件下，柑橘辨认精确度达到96%。
1.3果蔬收获机器人应用现状
法国是研究果蔬采摘机器人较早国家之一，但由于技术.市场和价格等因素影响，甜橙、苹果采摘机器人已经停产，采摘机器人研究工作基本陷于停顿。美国在自动化收获机器人研究方面没
有一种很清晰战略，研究工作也基本处在停顿状态。日本近年来开展了大量收获机器人研究项目，进展不久，但尚未能真正实现商业化。荷兰收获机器人研究工作走在诸多国家前面，但研究果蔬种类并不多。表1为某些国家果蔬收获机器人研究进展记录。

国别
商业化阶段
样机阶段
研究阶段
日本

甘蓝、葡萄、番茄、
黄瓜、樱桃西红柿
甘蓝、番茄、茄子、
西瓜、甜橙草莓

荷兰
萝卜、蘑菇
番茄、芦笋
黄瓜、葡萄
法国
葡萄、橄榄、
苹果、甜橙

英国

蘑菇
定期收获水果攀沿机器人
美国
椰菜、甜橙、柑桔

表1-某些国家果蔬收获机器人研究进展记录

2 果蔬收获机器人作业环境和工作对象特殊性
工业领域是机器人技术老式应用领域.由于在工业生产中,机器人工作位置和障碍往往都可以事先预知,因而机器人性能能得到较好体现。和工业机器人相比,果蔬收获机器人有诸多独特特点,重要体当前:
(1)作业环境非构造性 收获机器人工作环境往往是非构造性、未知和不拟定.例如,机器人所处地势也许崎岖不平,天气条件(如光照)也也许随时变化。虽然在温室环境中,也必要考虑温度、湿度、天气以及其他环境参数影响。在这种复杂多变环境条件中,机器人必要具备智能化传感、规划和控制能力,要有很强自适应能力。
(2)作业对象个体差别和随机分布性 果蔬收获机器人首要任务是辨认和定位水果,而果实有也许单个生长,有则是一簇一簇,形状、尺寸、颜色、成熟度也都不同样,并且果实总是随机分布在田地、藤蔓或树枝上,有也许被茎杆和叶子遮挡,还要遇到不同自然条件,如刮风也许导致果实摇动而不断变化其位置,并且果树和藤蔓形状大小也往往不同样,从而使得机器人检测和接近果实变得异常困难。
(3)作业对象柔软、易损性 水果等作物普通都比较娇嫩、柔软,收获时很容易遭受机械损伤,因而必要小心解决.这需要从机器人构造、传感器、控制系统等方面加以协调和控制。
(4)收获机器人成本方面特殊性 农业机器人要想成功地应用,其成本必要低于同样构造工业机器人,由于农业利润往往很小,设备也只能季节性地使用。此外,农民普通不具备太多专业知识.因而,收获机器人必要构造简朴、操作性好、可靠性高,并且价格合理。
3. 采摘机器人存在问题及对策
由于果蔬收获机器人作业环境和工作对象特殊性，尽管诸多发达国家对采摘机器人进行了大量研究工作并且获得了一定成果,但是当前仍存在某些问题需要改进,存在某些难题需要攻破。
3.1 存在问题
法国是研究果蔬采摘机器人较早国家之一,但由于技术、市场和价格等因素影响,甜橙、苹果采摘机器人已停产,采摘机器人研究工作基本陷于停顿。美国在自动化收获机器人研究方面没有一种清晰战略,研究工作也基本停了下来。日本近年来开展了大量收获机器人研究项目,进展不久,但尚未能真正实现商业化。荷兰收获机器人研究工作走在诸多国家前面,但研究果蔬种类并不多。国内研究则处在逐渐上升阶段,但大某些研究都是针对采摘机器人某一种某些进行,如视觉、机械手、末端执行器等。
3.1.1 果实辨认率、定位精度低
果蔬采摘机器人首要任务是辨认和定位水果。然而果实形状、尺寸、颜色、成熟度、表皮外伤限度差别性大,并且果实总是随机分布生长,这给果实辨认带来很大困难。当前辨认果实办法重要有灰度阈值、颜色辨认法和区域辨认法等。前两种办法都要基于果实光谱反射特性,因而还极易受到自然光照影响。而区域定位方式,则规定目的具备完整边界条件,但是由于果实往往被枝干和叶子遮挡,很难真正区别出完整轮廓。
3.1. 2 采摘环境非构造化给采摘带来困难
大某些果实都是在自然环境中生长,因而果实采摘将受到自然环境变化影响。如刮风导致果实摇动而不断变化位置,采摘果实被树叶树枝等掩盖,这就规定采摘机器人不但能将这样果实辨认出来,还需要有成功避障规划和机灵机械手构造。
3.1.3 果实损伤率较大
果实是很娇嫩,在采摘过程中必要保证以不损伤果实为前提,当前人们在末端执行器上安装传感器以感知抓取力度,但是在实际操作中依然未能避免对果实导致抓取伤痕。另一种办法是切断果柄,这种办法问题是切刀极易磨损,此外就是当果柄过短时无法应用。
3. 1. 4 果实平均采摘周期较长、效率低
研究采摘机器人目之一就是为了提高采摘效率,但是当前采摘机器人效率还不够高。例如采摘1个甘蓝需要55 s,采摘一根黄瓜需要10~16 s,采摘一种茄子需要64. 1 s,采摘一种甜瓜需要15 s。
3. 1. 5 采摘机器人制导致本高、应用推广难
果蔬采摘机器人采摘对象具备多样性,工作时间具备季节性,设备运用率低,操作对象大某些为农民,这就规定其要具备良好通用性、可编程性、高可靠性和操作简朴性。此外采摘机器人使用和维护都需要相称高技术水平和费用。只有当其使用成本低于人工收获成本时,采摘机器人才会真正被普及。因而,成本问题将成为制约采摘机器人市场化瓶颈问题。
3. 2 解决对策
每一种事物发展都是一种遇到问题解决问题过程。为了较好解决以上问题,解除限制采摘机器人发展因素,可以从如下几种方面加强摸索与研究:
(1)研究出一种高可靠性、高精度视觉系统技术,可以使所有成熟果实都可以辨认出来并能精准地对其定位。这就需要在三维立体视觉技术、视觉传感器技术、图像获取和解决等方面进行更进一步研究。
(2)可以研究适合采摘机器人工作果蔬栽培模式,通过减少作物生长环境非构造化和复杂性,便于采摘机器人视觉定位和移动。
(3)机械构造直接决定机器人运动灵活性、平稳性和控制复杂性。采摘机器人构造必要更快凑和简化,优化机器人构造。提高机械手和末端执行器柔性和机灵性,成功避障,提高采摘成功率,减少果实损伤率。
(4)提高图像解决速度,优化软件算法,缩短机器视觉某些在整个采摘过程中所占用时间,以提高采摘效率。
(5)采用开放式控制系统,提高采摘机器人通用性。只要变化机器人机械本体和末端执行器,用一套控制系统就能完毕不同果蔬采摘,从而提高控制系统运用率、减少成本。
4 果蔬收获机器人核心技术和技术难点
收获机器人是一类工作于非构造环境中典型复杂光机电一体化产品,涉及多门学科知识.一种智能型收获机器人必要具备下述特性:
1)必要能精确地辨认和定位成熟果实,并引导末端执行器灵活精确地接近目的水果。
2)为了能在垄沟或其他野外环境中行走,机器人必要紧凑,转弯灵活。
3)每个果实采摘周期不能太长。
4)成本应比较低.下面是收获机器人设计中某些必要考虑核心技术。
4.1 机械本体优化设计
机械构造直接决定机器人运动灵活性和控制复杂性。机器人必要紧凑,行走、转弯灵活,同步还要保证机器人运动平稳和灵活避障。设计末端执行器时,规定精确迅速切除果实并保证不损伤果实。同步,还必要进行机构运动学和动力学分析,运用优化观点来设计机器人构造。
4.2 自动化辨认和定位
由于环境复杂性,在果蔬收获机器人中,果实自动化辨认还没能满意地解决,最大困难在于光照条件不拟定性和水果某些或所有遮挡问题.因而,还需在传感器信息融合技术、图像获取和图像解决算法等方面进行更进一步研究。
4.3 途径规划和运动控制技术
和普通工业机器人不同之处在于,收获机器人需要在运动过程中,不断探测和判断目的水果,并依照规定采摘水果。收获机器人在运动过程中,其数据解决量相称大,对控制系统实时性规定高。同步,由于作物果实是随机分布,为了灵活地接近果实,收获机器人往往存在冗余自由度,这对机器人轨迹规划、运动控制等方面都提出了更复杂、更严格规定。

5．结论

果蔬收获是一种季节性强劳动密集型工作,由于劳动力高龄化和人力资源越来越缺少,采用机器人进行果蔬自动化收获变得越来越迫切。但由于收获机器人工作环境往往是非构造性、未知和不拟定,因而给机器人实际应用带来了很大困难。要成功地实现机器人智能化收获,必要要在机器人本体设计、果实自动化辨认和定位、机器人运动规划和控制技术等方面进行进一步研究。
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