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    果蔬采摘機器人研究綜述

    2014-10-21 00:29:19徐銘辰牛媛媛余永昌
    安徽農業(yè)科學 2014年31期
    關鍵詞:果蔬研究進展機器人

    徐銘辰 牛媛媛 余永昌

    摘要概述了國內外果蔬采摘機器人的研究現狀,通過對目前比較典型的幾種果蔬采摘機器人的工作情況分析研究,總結出目前果蔬采摘機器人在研發(fā)過程中存在的主要問題,同時對果蔬采摘機器人的研究趨勢作出預測。

    關鍵詞機器人;采摘;果蔬;研究進展

    中圖分類號S225文獻標識碼

    A文章編號0517-6611(2014)31-11024-04

    Review of Research on Picking Robots of Fruits and Vegetables

    XU Mingchen, NIU Yuanyuan, YU Yongchang* (Henan Agricultural University, Zhengzhou, Henan 450002)

    Abstract The research status of fruit and vegetable picking robot at home and abroad was summarized. By analysis of several typical picking robots working condition, the main problems of the current fruit and vegetable picking robot in the process of research and development were reviewed, and the research trend of harvesting robot was predicted.

    Key words Robot; Picking; Fruits and vegetables; Research progress

    果蔬采摘是農業(yè)生產中最耗時耗力的一個部分,需要大量的勞動力的投入,目前國內果蔬采摘作業(yè)基本上還是靠手工完成,其成本高、季節(jié)性強,自動化程度仍然很低。而且在高強度的勞動過程中種植者為了追求收獲的效率,往往會忽略采摘的質量,這直接影響了果蔬的儲存、加工和銷售,最終影響農民的收入。所以用機器人作業(yè),實現果蔬采摘的自動化和智能化,是解決上述問題的最好方式。研發(fā)果蔬收獲機器人對于解放勞動力、提高勞動生產效率、降低生產成本、保證新鮮果蔬品質等方面都有著重要的意義[1-3]。

    1國內外研究進展

    20世紀60年代美國開始了機器人及收獲自動化的研究,采用的收獲方式主要是機械震搖式和氣動震搖式,但是收獲效率不高,果實易損傷,特別是無法進行選擇性的收獲[1-2]。80年代開始,由于計算機技術迅速發(fā)展,促進了果蔬采摘機器人在圖像處理技術以及人工智能技術方面的迅速發(fā)展。其中,日本、荷蘭、美國、意大利、英國、韓國等國家在采摘機器人的研究上開展大量的工作,主要是以番茄、甜橙、蘋果、蘆筍、黃瓜、西瓜、葡萄、草莓等為研究對象,成功地研制出了多種采摘機器人樣機。

    1.1國外研究進展

    1.1.1番茄采摘機器人。 圖1為日本KNODO等研制的番茄采摘機器人。它采用三菱RH6SH5520型4個自由度的工業(yè)機器人,是在單個果實采摘機器人的基礎上研制的。該機器人只能進行串番茄的采摘,最大的承重為6 kg,采用光電傳感器對果梗進行定位,利用機械手的末端執(zhí)行器,把一整串果實剪下來。該番茄采摘機器人適合在高密度種植的綠色溫室大棚使用,采摘單串番茄需要15 s,而且成功率只有50%,采摘成功率較低。該機器人存在的主要問題:①末端執(zhí)行器對花梗的加緊力度不夠;②末端執(zhí)行器偏大,無法

    在密集的環(huán)境中準確地夾持,所示該機還處于研究階段,無法商業(yè)化[4]。

    1.1.2櫻桃采摘機器人。圖2為日本Kanae等研制的櫻桃收獲機器人。它主要由4自由度機械手、視覺傳感器、末端執(zhí)行器和計算機組成。機械手的1個軸可上下移動,另外3軸可左右移動,這樣機械手可以在櫻桃樹干四周運動,確保末端執(zhí)行器能夠到達樹干四周進行采摘。三維視覺傳感器安裝在機械臂上,可以隨著機械手一起移動,從而減小視覺死角。在視覺傳感器獲得果實位置后,末端執(zhí)行器運動至果實所在位置,真空吸塵器通過管道向末端執(zhí)行器提供一定的負壓,將櫻桃吸附在真空管口,末端執(zhí)行器機械指夾住果梗,果實連同果梗一起從樹上摘下,送至集果箱,完成一次收獲[5]。

    1.1.3草莓采摘機器人。圖3為日本Hayashi等開發(fā)的3自由度草莓收獲機器人。它主要由1個極坐標式機械手、機器視覺、末端執(zhí)行器和移動平臺組成。機器視覺單元由1個二極管和電荷耦合器件攝像機組成,兩側的攝像機用來確定成熟果實在三維空間的位置和果實的成熟度,中間的攝像機用來檢測梗位置和傾斜度。末端執(zhí)行器包括1個夾持器切梗和反射式光電傳感器,緩沖材料粘貼到手指的接觸面以使它能夠同時夾持和切梗。該機的平均收獲成功率為54.9%。采摘成功率較低的原因:①收獲過程中容易被其他草莓遮擋而難以實現單個草莓的采摘;②視覺系統(tǒng)不能準確識別,最終導致機器人不能成功地采摘草莓[6-7]。

    1.1.4西瓜(瓜類)收獲機器人。圖4為日本Kyoto 大學研制的一個名叫“STORK”的西瓜收獲機器人。它包括機器手、視覺傳感器和行走裝置[8]。該機器人采用立體圖像方法識別水果的相對位置,同時采用3重水果形狀的真空吸盤來提起西瓜。在試驗過程中由于真空吸盤的位置偏差,以及提供的吸力不足,導致采摘成功率為66.7%。

    1.1.5黃瓜采摘機器人。圖5為荷蘭農業(yè)環(huán)境工程研究所研制出的一種多功能黃瓜收獲機器人。該機器人包括自治車輛、機械手、末端執(zhí)行器、兩個計算機視覺系統(tǒng)。采用三菱公RV—E2的6自由度機械手,另外在底座增加了一個線性滑動變成7個自由度的機器人。同時采用近紅外視覺系統(tǒng)辨識黃瓜果實,探測它的位置,然后通過機械手末端執(zhí)行器只收獲成熟的黃瓜,而不損傷其他未成熟的黃瓜。試驗時無人干擾,機器人自行采摘,成功率80%,平均45 s采摘1根黃瓜[9]。

    圖1日本的番茄采摘機器人

    1.1.6柑橘采摘機器人。圖6所示為佛羅里達大學的Mehta等研制的7自由度柑橘采摘機器人。該系統(tǒng)采用閉環(huán)控制,可進行及時反饋,同時采用雙攝像頭,一個安裝位置固定,另一個安裝在末端執(zhí)行器的中心位置,隨機械手移動。機器人在實驗室內對柑橘進行隨機的采摘試驗,采摘成功率達到95%。但是該采摘機器人只適用于采摘大中型品種的柑橘,對小品種的柑橘采摘效果不太好[10]。

    1.1.7菊苣采摘機器人。圖7為巴里理工大學與萊切大學合作研制的菊苣收獲機器人。該機器人整體安裝在拖拉機上,該機是由一個雙四桿機構機械手、末端執(zhí)行器、視覺系統(tǒng)組成。電荷耦合攝像機安裝在腕關節(jié)盤下方,基于智能彩色濾波算法和圖像形態(tài)學操作來確定菊苣的位置。兩機械臂和末端執(zhí)行器采用氣動式。在工作時末端執(zhí)行器從地下約10 mm處削減根莖,夾持輸送到最底部的托盤,確保適當的產品儲放。該機的定位準確率達到了93.7%,一個完整的采伐作業(yè)時間大約需6.5 s 。但是如果菊苣被葉片完全遮蔽,那么視覺系統(tǒng)將無法識別,直接影響采摘效果[11]。

    圖2日本的櫻桃采摘機器人

    圖3日本的草莓采摘機器人

    圖4日本的西瓜收獲機器人

    圖5荷蘭的黃瓜采摘機器人

    圖6柑橘采摘機器人

    圖7菊苣采摘機器人

    1.1.8蘋果采摘機器人。韓國Kyungpook大學研制出了蘋果采摘機器人。該機器人具有4 自由度,包括3個旋轉關節(jié)和1個移動關節(jié)。采用三指夾持器作為末端執(zhí)行器,內嵌有壓力傳感器,用以避免損傷蘋果。利用CCD攝像機和光電傳感器對蘋果進行識別,從樹冠外部識別蘋果時的識別率達85%,速度達5個/s。該機器人末端執(zhí)行器下方安裝有果實收集袋,縮短了從摘取到放置的時間,提高了采摘速度。由于只有4個自由度,所以在工作過程中無法繞過障礙物摘取蘋果[12]。

    安徽農業(yè)科學2014年

    1.1.9萵苣收獲機器人。韓國Cho等研發(fā)出3個自由度的機器人用于收獲萵苣。該機器人基于機器視覺和模糊邏輯控制原理,包括3個自由度的機械手、末端執(zhí)行器、萵苣傳送帶、吹送風機、機器視覺裝置、6個光電傳感器以及模糊邏輯控制器等。工作時由視覺系統(tǒng)獲取萵苣的圖像,光電高度傳感器測量萵苣高度,當末端執(zhí)行器靠近萵苣時,風機吹起下垂的葉片便于識別和收獲,同時機械手在氣缸作用下,線性向前和向后移動收獲萵苣。該機器人的收獲成功率為94.12%,平均收獲周期為5 s/個[13]。

    1.2國內發(fā)展現狀。

    我國在果蔬采摘機器人方面的研究相對發(fā)達的國家起步較晚,但是國內不少的高校及研究所也開展了大量的研究。東北林業(yè)大學的陸懷民研制出了林木球果采摘機器人(圖8)。該機器人主要由6自由度機械手、行走機構和單片機控制系統(tǒng)組成,最大采集高度14.0 m,最大作業(yè)半徑6.8 m。采摘時,機器人停在距離母樹3.0~5.0 m處,機械手對準母樹。機械手大小臂在單片機控制系統(tǒng)控制下同時柔性升起達到一定高度,采摘爪張開,對準要采集的樹枝,大小臂同時運動,使采摘爪沿著樹枝生長方向趨近1.5~2.0 m,然后通過采摘爪的梳齒夾攏果枝,大小臂帶動采集爪按原路向后返回,梳下枝上球果,完成一次采摘。這種機器人效率是500 kg/d,是人工的30~50倍,而且該機器人工作時對母樹的破壞較小,采凈率高[14]。西北農林科技大學的崔永杰研制的4自由度的直角坐標草莓采摘機器人有2個彩色攝像機、機械手、光纖傳感器、移動控制單元4個部分組成,一個攝像機識別果實,同時決定收獲的順序,另一個攝像機估計果實成熟程度和花梗的位置,這樣起到了很好的識別和定位作用[15]。中國農業(yè)大學研制的串番茄收獲機器人,采用顏色分量運算和彩色空間轉換實現圖像閾值分割和目標特征提取,同時對末端執(zhí)行器進行了設計,實現了串番茄的采摘[16]。中國農業(yè)機械化科學研究院的王海峰等設計的菠蘿采摘機械手為田間菠蘿采摘機器人關鍵部件研發(fā)提供參考[17]。江蘇大學的李萍萍等主要是對番茄末端執(zhí)行器以及番茄的力學特性進行了深入的研究[18-19]。

    圖8林木球果采摘機器人

    2存在的問題

    很多國家對采摘機器人的研究都進行了大量的工作并且取得了一定的成果,但是有些作物的采摘機器人仍然處于研究的階段。例如,番茄、茄子、菊苣、黃瓜等作物上,并沒有達到商業(yè)化水平,仍存在以下問題需要改進。

    2.1果實的識別率、定位精度不高目前識別果實主要有灰度閾值、顏色色度法和幾何形狀特性等方法。其中,前兩者主要基于果實的光譜反射特性,但在自然光照情況下,由于圖像中存在噪聲和各種干擾信息,效果并不是很好。采用形狀定位方式,要求目標具有完整的邊界條件,由于水果和葉子等往往容易重疊在一起,很難真正區(qū)別出果實的具體形狀,這就會給機器手抓取果實增加難度,進而影響果實的采摘成功率。

    2.2采摘環(huán)境復雜給采摘帶來困難果蔬是在自然環(huán)境條件下生長,大部分果實被其葉片遮掩,這樣機器人就無法識別;有些果實即使能識別出來,但是在采摘過程中仍然需要機器人能夠成功地避障,這樣也直接地增加了采摘的難度。

    2.3果實的損傷率較大機器人采摘果實的過程一般是擰斷、剪斷,都是模仿人們在自然地條件下采摘,機器人雖然是智能控制,但是也不可避免地會對果實造成內部的擠壓變形以及表面的劃傷。

    2.4果實平均采摘周期較長、效率低果蔬采摘機器人在實際工作過程中,由于自然條件的多變以及果實識別和定位率不高,都會影響果實的采摘時間,因此目前大多采摘機器人的效率不高。例如,采摘1個黃瓜需要45 s,1串番茄需要15 s,可見提高采摘效率確實是一個關鍵問題。

    2.5采摘機器人的制造及維修費用高果實采摘機器人和工業(yè)機器人相比較,其結構和控制系統(tǒng)更加復雜,制造成本更高;果蔬采摘機器人使用的季節(jié)性比較強,使用周期短,經濟性不好;由于其用到了機電一體化技術,在維護時費用比較高。

    3果蔬采摘機器人研究趨勢

    3.1可靠性更強機器人機械結構形式的優(yōu)劣直接決定機器人可靠性,因此,果蔬采摘機器人在滿足功用和性能的前提下,要利用仿真分析、優(yōu)化設計等手段,使機器人機械構件盡可能簡單、輕巧,可靠性更強;另外,果蔬采摘機器人不僅作業(yè)對象復雜多變,而且作業(yè)環(huán)境更加惡劣。設備經常是在高溫高濕環(huán)境下作業(yè),因此,果蔬采摘機器人必須具有良好的可靠性。

    3.2降低操作難度及生產成本果蔬采摘機器人的操作者,大多是沒有受過專業(yè)教育的農民,所以操作起來一定要簡單方便;另外,由于農民的收入很有限,在研發(fā)的時候一定要考慮到成本的問題,生產出來的機器人能在農民接收的范圍內。

    3.3開放式結構應用于果蔬采摘機器人采用開放式的控制系統(tǒng),提高采摘機器人的通用性,只要簡單更換機械手的末端執(zhí)行器和軟件,就可改變果蔬采摘機器人的用途,提高利用效率,降低使用成本。例如,溫室大棚里的機器人通過更換不同的末端執(zhí)行器就能完成不同果蔬的采摘以及施肥等作業(yè)。

    4結語

    目前,我國果蔬采摘機器人仍處于研究階段,果蔬采摘機器人尚不能商業(yè)化,還有很多的問題需要解決。未來研究應該著眼于努力降低機器人的研發(fā)和生產成本,提高采摘機器人的工作效率和工作質量。加上農業(yè)工廠化經營模式的推廣,相信采摘機器人最終能走出實驗室,實現商業(yè)化應用,推動現代農業(yè)向著裝備技術精細化、自動化、智能化方向發(fā)展。研究采摘機器人不僅具有巨大的實用價值,而且具有深遠的理論意義。

    參考文獻

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