紅花采摘機(jī)器人集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

陳 飛，葛 云,2，張立新,2，戚祝暉，曾海峰,2

紅花采摘機(jī)器人集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

陳 飛1，葛 云1,2※，張立新1,2，戚祝暉1，曾海峰1,2

（1. 石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院，石河子 832000；2.兵團(tuán)工業(yè)技術(shù)研究院，石河子 832000）

針對(duì)紅花選擇性采收中枝條擺動(dòng)干擾識(shí)別和采摘的問(wèn)題，該研究結(jié)合紅花獨(dú)特的生長(zhǎng)特性，提出一種在識(shí)別前調(diào)整紅花植株形態(tài)的集條預(yù)定位原理，設(shè)計(jì)了一種紅花采摘機(jī)器人集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)，確定了紅花植株集條機(jī)構(gòu)和主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，并通過(guò)分析獲得集條作業(yè)與主干位置識(shí)別作業(yè)中凸輪各工作段的對(duì)應(yīng)關(guān)系。田間試驗(yàn)表明：在集條夾持板間距和上沿圓弧半徑分別為50和292 mm的情況下，防擺動(dòng)枝條露出長(zhǎng)度合格率為80.53%，夾果率為2.04%，植株損傷率為0.47%，果球損傷率為1.04%，幅寬比為16.64%，果球分散度為83.76%，果球遮擋率為6.51%，集條預(yù)定位作業(yè)可有效降低枝條的擺動(dòng)，使整株紅花果球呈條狀有序分布，最終降低整株紅花的識(shí)別和采摘難度。該研究可為紅花自動(dòng)化采摘提供參考。

機(jī)器人；設(shè)計(jì)；試驗(yàn)；紅花；選擇性采收；集條；預(yù)定位

0 引 言

紅花集食藥材、油料、染料和飼料等用途于一身[1]，具有較高的使用價(jià)值，但紅花與其他農(nóng)作物不同，其紅花絲與紅花果球的種子成熟期不同，采收紅花絲時(shí)無(wú)法采用傳統(tǒng)的統(tǒng)收方法，必須使用選擇性采收技術(shù)收獲。而選擇性采收過(guò)程中尤為重要的是對(duì)紅花果球的識(shí)別定位。目前紅花采收作業(yè)中紅花果球的定位仍由人工完成[2]，由人眼手協(xié)調(diào)完成紅花果球定位，然后手持采摘器完成紅花絲采摘，存在工作效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大等缺點(diǎn)。

選擇性采收技術(shù)目前廣泛應(yīng)用于蘋(píng)果、臍橙、番茄和草莓等果實(shí)類(lèi)和果梗類(lèi)等作物，如Avigad等[3]研發(fā)了一種可伸縮三指式末端執(zhí)行器[4]，利用深度相機(jī)識(shí)別定位蘋(píng)果，末端執(zhí)行器進(jìn)行抓??；Nir等[5]采用整串選擇性采摘方式，采用機(jī)器視覺(jué)算法識(shí)別定位成熟番茄，夾切式末端執(zhí)行器切斷果梗完成采摘。Williams等[6-7]研發(fā)了多機(jī)械臂獼猴桃選擇性收獲機(jī)器人，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帶結(jié)構(gòu)光的深度視覺(jué)信息實(shí)現(xiàn)獼猴桃檢測(cè)定位，末端執(zhí)行器進(jìn)行采摘；陳燕等[8]研究了大視場(chǎng)下荔枝采摘機(jī)器人的視覺(jué)預(yù)定位方法，基于雙目立體視覺(jué)提前對(duì)果實(shí)分布進(jìn)行預(yù)定位，采摘時(shí)再進(jìn)行精確采摘點(diǎn)定位。上述研究中針對(duì)選擇性采收的識(shí)別定位技術(shù)主要利用彩色相機(jī)[9-12]、激光雷達(dá)[13]、近紅外相機(jī)、深度相機(jī)[14-18]以及多光譜相機(jī)等實(shí)現(xiàn)，實(shí)際應(yīng)用中，目標(biāo)周?chē)鷱V泛存在著果實(shí)、果梗、葉片及枝條間相互遮擋與聚集果實(shí)擺動(dòng)等問(wèn)題[19-21]；紅花選擇性采收過(guò)程也存在類(lèi)似問(wèn)題，采摘場(chǎng)景復(fù)雜。一方面，由于紅花果球分布在枝條頂端，重心較高、枝條細(xì)長(zhǎng)，導(dǎo)致采摘時(shí)枝條大幅擺動(dòng)，擺動(dòng)的單個(gè)枝條會(huì)帶動(dòng)整株枝條大幅擺動(dòng)，不利于單株紅花后續(xù)的識(shí)別和采摘作業(yè)。另一方面，由于整株紅花果球呈空間無(wú)序分布，在采摘完單個(gè)紅花果球上的紅花絲后，末端執(zhí)行器需無(wú)規(guī)律大幅移動(dòng)多次至各未采摘的紅花果球后采摘，耗時(shí)長(zhǎng)、難度高且操作復(fù)雜，無(wú)法實(shí)現(xiàn)紅花自動(dòng)化采摘。

為實(shí)現(xiàn)采摘過(guò)程中紅花枝條相對(duì)穩(wěn)定（不擺動(dòng)），本文結(jié)合紅花植株空間形態(tài)分布，提出一種集條預(yù)定位原理，使枝條固定點(diǎn)靠近紅花果球，減小單個(gè)枝條及整株枝條采摘后的擺動(dòng)，并將單株紅花果球的分布狀態(tài)由空間無(wú)序調(diào)整為條狀有序，降低整株紅花的識(shí)別和采摘難度，以期為紅花自動(dòng)化采摘提供理論基礎(chǔ)。

1 紅花采摘機(jī)器人總體結(jié)構(gòu)與工作過(guò)程

1.1 總體結(jié)構(gòu)

紅花采摘機(jī)器人總體結(jié)構(gòu)如圖1a所示，由紅花植株集條機(jī)構(gòu)、主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)、末端執(zhí)行器、行走底盤(pán)、視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)、控制面板、收集箱、負(fù)壓風(fēng)機(jī)、升降機(jī)構(gòu)和傳動(dòng)裝置等組成。固定架Ⅰ、Ⅱ分布在行走底盤(pán)支撐架下方兩側(cè)，集條機(jī)構(gòu)與固定架Ⅰ、Ⅱ上的升降機(jī)構(gòu)相連，末端執(zhí)行器固定在傳動(dòng)裝置連接板上，位于集條機(jī)構(gòu)上方，視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)安裝在固定架Ⅱ上側(cè)，略高于集條機(jī)構(gòu)，主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)位于集條機(jī)構(gòu)側(cè)下方，安裝在固定架Ⅱ末端。

1.2 工作過(guò)程

紅花采摘機(jī)器人采用單株作業(yè)方式，工作時(shí)行走底盤(pán)以設(shè)定速度沿紅花植株行間前進(jìn)，主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)檢測(cè)到主干位置時(shí)行走底盤(pán)停止，視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)獲取紅花植株高度，調(diào)整升降機(jī)構(gòu)，然后紅花植株集條機(jī)構(gòu)完成集條作業(yè)，視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)隨即對(duì)整株紅花絲進(jìn)行識(shí)別和定位，控制面板根據(jù)采摘路徑控制傳動(dòng)裝置運(yùn)行，啟動(dòng)末端執(zhí)行器采摘紅花絲，整株紅花絲采收完畢后，行走底盤(pán)繼續(xù)前進(jìn)，循環(huán)上述工作。

2 紅花生長(zhǎng)特性與集條預(yù)定位原理

2.1 紅花生長(zhǎng)特性

紅花種植模式分為水澆地和旱作種植模式2種，本文研究適用于水澆地種植模式，600 mm等行距種植。收獲期紅花具有一枝一花、果球空間無(wú)序分布、頂端生長(zhǎng)、重心高、開(kāi)放時(shí)間不一[22]和形態(tài)對(duì)稱(chēng)等獨(dú)特的生長(zhǎng)特性，如圖2所示。紅花植株形態(tài)參數(shù)值如表1[23]所示。由于紅花枝條細(xì)長(zhǎng)且紅花果球重心較高，末端執(zhí)行器采摘時(shí)會(huì)拉拔和擠壓果球，使枝條大幅擺動(dòng)，整株枝條也隨之?dāng)[動(dòng)，無(wú)法及時(shí)進(jìn)行后續(xù)的識(shí)別和采摘。

表1 紅花植株形態(tài)參數(shù)

2.2 采摘時(shí)枝條擺動(dòng)力學(xué)模型

針對(duì)采摘時(shí)枝條擺動(dòng)問(wèn)題，建立枝條擺動(dòng)力學(xué)模型，將受到末端執(zhí)行器作用的枝條簡(jiǎn)化為下端固定、上端自由的軸心受壓直桿[24]，保持為豎直方向的載荷作用于自由端，桿件在承受作用后產(chǎn)生撓度，以固定端為原點(diǎn)建立直角坐標(biāo)系，當(dāng)桿件失穩(wěn)后，其擺動(dòng)力學(xué)模型如圖3所示。根據(jù)彈性微分方程式（1）得到微分方程的一般解（式2）

式中為紅花枝條撓度，mm；為紅花枝條曲率，為系統(tǒng)所受載荷，N；EI為桿件的抗彎剛度，N·mm2。

式中、、和為積分常數(shù)。

對(duì)于自由端，彎矩應(yīng)等于0，即=時(shí)：

式中為彎矩，N·mm，為紅花枝條長(zhǎng)度，mm。

綜上得到：

由材料力學(xué)[25]可知，紅花枝條自由端的剪力為

式中為紅花枝條自由端剪力，N。

綜上得到：

對(duì)于非0解，應(yīng)有≠0，則根據(jù)式（4）可得:

式中=0，1，2，3…，可得其臨界載荷P（=0）為

P對(duì)應(yīng)的彈性曲線方程為

以表示自由端的位移，則=?，即：

2.3 紅花植株集條預(yù)定位原理

根據(jù)枝條擺動(dòng)分析結(jié)果，提出一種在識(shí)別前對(duì)紅花植株形態(tài)調(diào)整的集條預(yù)定位原理（圖4），紅花植株在自然狀態(tài)下（圖4a），集條板沿主干兩側(cè)相向運(yùn)動(dòng)，集條到設(shè)定位置后（圖4b），集條板上移（圖4c），在集條夾持板夾持作用下，枝條自由端長(zhǎng)度減小，采摘時(shí)枝條的擺動(dòng)減弱，同時(shí)整株紅花果球由空間無(wú)序分布變?yōu)闂l狀有序分布。

3 關(guān)鍵部件設(shè)計(jì)

3.1 紅花植株集條機(jī)構(gòu)

為降低采摘時(shí)枝條的擺動(dòng)，同時(shí)減小對(duì)紅花植株的損傷，基于紅花植株集條預(yù)定位原理，結(jié)合集條作業(yè)特點(diǎn)，對(duì)紅花植株集條機(jī)構(gòu)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

3.1.1 紅花植株集條作業(yè)過(guò)程分析

紅花植株集條機(jī)構(gòu)主要包括集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)和集條夾持板，其結(jié)構(gòu)及工作過(guò)程如圖5所示，集條作業(yè)時(shí)，集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)集條夾持板按預(yù)定軌跡完成集條。工作過(guò)程為左側(cè)集條夾持板由點(diǎn)移至點(diǎn)，右側(cè)集條夾持板按對(duì)稱(chēng)軌跡運(yùn)動(dòng)，在集條夾持板的作用下紅花植株集中為條狀，集條夾持板保持固定完成識(shí)別和采摘；采摘完成后左側(cè)集條夾持板由點(diǎn)沿反向軌跡移至點(diǎn)，右側(cè)集條夾持板按對(duì)稱(chēng)軌跡運(yùn)動(dòng)，恢復(fù)紅花植株自然形態(tài)。

注：′為集條板初始位置，′為集條板集條夾持位置。

Note:and′ is the initial position of the strip-collected plate,and′ is the clamping position of the strip-collected plate.

1.集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu) 2.集條板

1.Driving mechanism of strip-collected clamping plate 2.Strip-collected plate

圖5 紅花植株集條機(jī)構(gòu)工作過(guò)程示意圖

Fig.5 Safflower plants strip-collected mechanism working process diagram

3.1.2 集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)

集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)主要由曲柄搖桿和平行四桿組成，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖及運(yùn)動(dòng)過(guò)程如圖6所示，曲柄按設(shè)定速度按順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，由于集條夾持板驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)沿主干對(duì)稱(chēng)分布，因此，僅對(duì)單側(cè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

1）曲柄搖桿

在集條作業(yè)行程中，作業(yè)速度不能太快，以減少對(duì)紅花植株及果球的碰撞損傷，而在回程中，要求作業(yè)速度較快以節(jié)省空回時(shí)間，結(jié)合四桿機(jī)構(gòu)特性[26]，選用曲柄搖桿實(shí)現(xiàn)集條。

根據(jù)表1中紅花植株平均高度和集條夾持板距主干的距離2確定最高集條預(yù)定位點(diǎn)的位置，根據(jù)果球最低分布位置及紅花植株單側(cè)幅寬1確定集條作業(yè)起點(diǎn)的位置，和是曲柄搖桿的2個(gè)極限位置點(diǎn)，結(jié)合機(jī)架位置參數(shù)設(shè)定擺角1=65°，集條作業(yè)要求快速返回，設(shè)曲柄搖桿行程比系數(shù)=1.6，最小傳動(dòng)角min=45°。根據(jù)行程速度變化系數(shù)關(guān)系式可得：

根據(jù)△、△的幾何關(guān)系，并考慮紅花種植行距，可得：

根據(jù)幾何關(guān)系得最小傳動(dòng)角min計(jì)算式為

式中表示長(zhǎng)度，下標(biāo)表示各桿件符號(hào)，cm。由機(jī)械原理可知，在行程速度系數(shù)與搖桿擺角1確定的情況下，機(jī)架尺寸參數(shù)不影響搖桿的速度，考慮行走底盤(pán)結(jié)構(gòu)參數(shù)，設(shè)定機(jī)架長(zhǎng)度l=166 mm，將min=45°，1=65°代入式（11）～式（13），得到曲柄長(zhǎng)度l=55.5 mm，連桿長(zhǎng)度l=381.6 mm，搖桿長(zhǎng)度l=280.4 mm。

2）平行四桿機(jī)構(gòu)

在集條作業(yè)過(guò)程中，曲柄搖桿驅(qū)動(dòng)集條夾持板向植株主干相向移動(dòng)，集條夾持板與連桿連接，但由于連桿在作業(yè)過(guò)程的方向?qū)崟r(shí)變化，導(dǎo)致左右兩側(cè)集條夾持板無(wú)法保持實(shí)時(shí)平行和有效調(diào)整集條夾持板間距。因此，在曲柄搖桿下方增加平行四桿（圖7），集條夾持板與平行四桿連架桿連接。曲柄搖桿同時(shí)作為平行四桿機(jī)構(gòu)連架桿，機(jī)架與曲柄搖桿機(jī)架共線，連桿與集條夾持板連接。集條作業(yè)過(guò)程中連桿與機(jī)架始終保持平行?？紤]到集條夾持板尺寸，設(shè)定機(jī)架長(zhǎng)度l=80 mm，平行四桿在曲柄搖桿的驅(qū)動(dòng)下運(yùn)行，平行四桿極限位置[27]的尺寸參數(shù)如圖7所示。

平行四桿總升高量為

根據(jù)曲柄搖桿參數(shù)計(jì)算得1=24°，2=35°，3=31°，平行四桿總升高量為255.2 mm。

3.1.3 集條夾持板設(shè)計(jì)

自然狀態(tài)下紅花植株呈扇形分布，集條作業(yè)時(shí)集條夾持板將較低的紅花果球夾持，紅花果球會(huì)聚集在一起產(chǎn)生遮擋，干擾后續(xù)識(shí)別和采摘作業(yè)，針對(duì)該問(wèn)題，結(jié)合表1紅花植株形態(tài)參數(shù)，設(shè)計(jì)集條夾持板參數(shù)。

根據(jù)曲率原理[28]，半徑越大，對(duì)應(yīng)的曲率越小，則圓弧越趨近直線。若圓弧半徑（圖8a中）大于紅花果球分布圓弧半徑（圖8a中），則紅花果球低于集條夾持板，無(wú)法進(jìn)行采摘，若圓弧半徑（圖8a中）小于紅花果球分布圓弧半徑（圖8a中），則枝條固定點(diǎn)下移，采摘時(shí)枝條的擺動(dòng)增大。因此設(shè)定集條夾持板（圖8b）圓弧半徑=292 mm，為使集條夾持板作業(yè)范圍覆蓋不同幅寬紅花植株，設(shè)定夾持板水平幅寬=550 mm,徑向?qū)挾?150 mm。根據(jù)幾何關(guān)系式，集條夾持板弧度角1為

式中為集條夾持板水平幅寬，mm。計(jì)算可得187°。

末端執(zhí)行器作業(yè)時(shí)要求紅花果球水平間距不低于30 mm，單株紅花一般有7個(gè)分枝。因此，在集條夾持板內(nèi)側(cè)沿圓周設(shè)置7個(gè)導(dǎo)向槽，槽間夾角2=16°，由于紅花枝條直徑在7～9 mm范圍內(nèi)，為減小枝條對(duì)集條的阻力，導(dǎo)向槽形狀設(shè)計(jì)為半圓，直徑=10 mm。

注：為半徑大于紅花果球分布半徑的圓?。粸榧t花果球分布半徑圓?。粸榘霃叫∮诩t花果球分布半徑的圓??；為集條夾持板最大長(zhǎng)度，mm；為集條夾持板圓弧半徑，mm；為導(dǎo)向槽直徑，mm；為集條夾持板徑向?qū)挾?，mm；1為集條夾持板弧度夾角，(°)；2為導(dǎo)向槽間夾角，(°)。

Note:is the arc whose radius is greater than the distribution radius of safflower ball;is the circular arc of safflower fruit ball distribution radius;is the arc whose radius is less than the distribution radius of safflower fruit ball;is the maximum length of strip-collected clamping plate, mm;is the arc radius of strip-collected clamping plate, mm;is the diameter of guide groove, mm;is the radial width of strip-collected clamping plate, mm;1is the arc angle of strip-collected clamping plate, (°);2is the angle between guide grooves, (°).

圖8 集條夾持板尺寸分析與結(jié)構(gòu)圖

Fig.8 Dimensional analysisandstructure of strip-collected clamping plate

3.2 主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)

紅花植株集條機(jī)構(gòu)運(yùn)行時(shí)，需要以主干為基準(zhǔn)進(jìn)行集條，為獲得主干位置信息，同時(shí)配合集條作業(yè)進(jìn)行周期性往復(fù)運(yùn)動(dòng)，選用帶有壓力傳感器的觸桿配合凸輪采集主干位置信息。

3.2.1 工作過(guò)程與原理

主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)主要由壓力傳感器、觸桿、和凸輪等組成。主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)工作原理如圖9所示，當(dāng)壓力傳感器接觸到主干時(shí)，觸桿處于位置1，主干阻擋觸發(fā)壓力傳感器達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)，觸發(fā)停止信號(hào)使行走底盤(pán)停止前進(jìn)，集條作業(yè)開(kāi)始。

當(dāng)集條作業(yè)完成時(shí)，凸輪運(yùn)行使觸桿由位置1逆時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)至位置2避開(kāi)主干，同時(shí)行走底盤(pán)繼續(xù)前進(jìn)，凸輪繼續(xù)運(yùn)行使觸桿回到初始位置1，繼續(xù)下一主干的位置識(shí)別。

3.2.2 壓力傳感器及觸桿

壓力傳感器安裝在觸桿圓弧段，選用蘇州能斯達(dá)電子科技有限公司的DF9-16（隨壓力變化輸出0～20 kΩ電阻，量程為5 kg，響應(yīng)點(diǎn)為150 g）。當(dāng)壓力傳感器達(dá)到控制面板設(shè)置的閾值時(shí)，凸輪驅(qū)動(dòng)觸桿繞點(diǎn)旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)到2位置。

主干平均直徑為7 mm，為避免作業(yè)偏差導(dǎo)致觸桿誤觸主干，設(shè)定主干行間安全距離3為21 mm。觸桿由直線段和圓弧段組成，由于經(jīng)常與主干碰撞接觸，為保證其強(qiáng)度，采用直徑2為7 mm的彈簧鋼制成，為保證圓弧有效碰撞主干，且不會(huì)由于慣性脫離主干，圓弧段的半徑為50 mm，圓弧段的弧度角3為50°，結(jié)合主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)參數(shù)和在行走底盤(pán)上的安裝位置，設(shè)定觸桿的直線段長(zhǎng)度2為170 mm，當(dāng)觸桿繞點(diǎn)由1轉(zhuǎn)動(dòng)到2位置時(shí)，觸桿擺動(dòng)角為1，達(dá)到最大擺動(dòng)角度。

3.2.3 凸輪

在主干位置識(shí)別時(shí)，壓力傳感器識(shí)別主干后，要求觸桿按預(yù)定軌跡周期性擺動(dòng)，而凸輪具有響應(yīng)快速的特點(diǎn)，可以按照預(yù)定軌跡周期性運(yùn)動(dòng)，因此選用凸輪并進(jìn)行參數(shù)設(shè)計(jì)。

根據(jù)圖9幾何關(guān)系得到點(diǎn)坐標(biāo)方程為

點(diǎn)坐標(biāo)方程為

當(dāng)進(jìn)行主干識(shí)別時(shí)，觸桿上點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到極限位置1，1點(diǎn)坐標(biāo)方程為

當(dāng)進(jìn)行主干避讓時(shí)，觸桿上點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到極限位置2，2點(diǎn)坐標(biāo)方程為

基于各點(diǎn)坐標(biāo)方程，據(jù)幾何關(guān)系得到點(diǎn)1的坐標(biāo)方程為

上述各式中表示長(zhǎng)度，下標(biāo)符號(hào)表示各長(zhǎng)度起止點(diǎn)。主干直徑最大為9 mm，為避免作業(yè)時(shí)觸桿頭部靠近主干距離過(guò)近產(chǎn)生誤識(shí)別現(xiàn)象，主干行距3為21 mm，根據(jù)幾何關(guān)系求出觸桿極限位置1所對(duì)應(yīng)的夾角4為20.5°，2所對(duì)應(yīng)的夾角2為45.3°，根據(jù)上述數(shù)學(xué)方程分別求出一組凸輪回轉(zhuǎn)中心2到輪廓線上1點(diǎn)的距離，分別記為1和2，其中1和2中的較小值為凸輪的基圓半徑0，即凸輪基圓半徑0=min(1,2)。根據(jù)上述運(yùn)動(dòng)學(xué)方程求得0為20.5 mm。

選用多項(xiàng)式運(yùn)動(dòng)規(guī)律[26]，計(jì)算得到凸輪運(yùn)動(dòng)過(guò)程參數(shù)如表2所示，進(jìn)而得到凸輪廓線。

表2 主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)凸輪運(yùn)動(dòng)過(guò)程參數(shù)

3.3 集條作業(yè)與凸輪工作行程關(guān)系匹配

在主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)運(yùn)行過(guò)程中，凸輪逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)帶動(dòng)觸桿往復(fù)擺動(dòng)，獲得主干位置信息，與紅花植株集條機(jī)構(gòu)配合作業(yè)，集條作業(yè)與凸輪對(duì)應(yīng)的各工作階段匹配關(guān)系如圖10所示。

主干位置識(shí)別段12：當(dāng)觸桿運(yùn)動(dòng)到1點(diǎn)時(shí)，位于凸輪輪廓近休止段，凸輪空運(yùn)行階段開(kāi)始，凸輪相對(duì)觸桿逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，此時(shí)集條機(jī)構(gòu)處于等待集條作業(yè)階段，觸桿保持靜止，觸桿頭部壓力傳感器超出閾值時(shí)，識(shí)別并獲取主干位置信號(hào)。

主干避讓段23：此階段觸桿位于凸輪輪廓推程段，從2點(diǎn)開(kāi)始，集條機(jī)構(gòu)進(jìn)行集條行程作業(yè)，同時(shí)凸輪驅(qū)動(dòng)觸桿做逆時(shí)針擺動(dòng)，壓力傳感器迅速離開(kāi)主干，在觸桿作用下離開(kāi)主干行間到達(dá)主干避讓點(diǎn)。

主干更換段34：此階段觸桿對(duì)應(yīng)凸輪34，遠(yuǎn)休止段保持相對(duì)靜止，集條作業(yè)結(jié)束，集條機(jī)構(gòu)進(jìn)行集條回程作業(yè)，行走底盤(pán)沿主干行前進(jìn)，凸輪旋轉(zhuǎn)到4點(diǎn)時(shí)，主干更換過(guò)程結(jié)束，主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)進(jìn)入復(fù)位階段。

復(fù)位段41：即將進(jìn)行下一主干識(shí)別時(shí)，觸桿與4點(diǎn)接觸，凸輪進(jìn)入回程段，觸桿相對(duì)于凸輪順時(shí)針擺動(dòng)，觸桿到達(dá)主干行間內(nèi)，主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)進(jìn)入下一識(shí)別過(guò)程。

4 樣機(jī)性能試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)條件

2021年6月20日－2021年7月3日在新疆石河子市石河子大學(xué)試驗(yàn)場(chǎng)紅花地進(jìn)行樣機(jī)性能試驗(yàn)。試驗(yàn)設(shè)備包括紅花采摘機(jī)器人試驗(yàn)樣機(jī)（圖11）、卷尺（規(guī)格0～2 m、精度1 mm）、游標(biāo)卡尺（規(guī)格0～200 mm、精度0.02 mm）和秒表（精度0.01 s）；紅花為水澆地種植，行距600 mm，株距200 mm；品種為“云紅二號(hào)”。在紅花地內(nèi)選取100株紅花，分10組進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)按組別取平均值，試驗(yàn)時(shí)設(shè)定集條夾持板間距為50 mm，集條夾持板上沿圓弧半徑為292 mm。

試驗(yàn)過(guò)程中樣機(jī)采用間歇作業(yè)模式：人工推動(dòng)樣機(jī)行進(jìn)至作業(yè)位置，啟動(dòng)集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)，步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)集條夾持板以0.09 m/s的平均速度向紅花植株中心集條，完成集條間距248 mm行程，此時(shí)紅花植株處于集條待采摘狀態(tài)，集條夾持板停頓1 min后（預(yù)留20 s識(shí)別和采摘時(shí)間、40 s試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集時(shí)間），當(dāng)末端執(zhí)行器采摘完畢，步進(jìn)電機(jī)再次驅(qū)動(dòng)集條夾持板，以0.11 m/s的平均速度快速完成回程作業(yè)，循環(huán)上述作業(yè)過(guò)程。

4.2 試驗(yàn)方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)

集條預(yù)定位是為后續(xù)視覺(jué)識(shí)別及采摘提供有利條件，因此，集條預(yù)定位作業(yè)質(zhì)量以集條后是否有效降低單個(gè)枝條及整株枝條的擺動(dòng)、整株紅花果球是否呈條狀有序分布為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。一方面，影響枝條擺動(dòng)的主要因素為枝條長(zhǎng)度，枝條過(guò)長(zhǎng)會(huì)引起擺動(dòng)，枝條過(guò)短會(huì)夾持果球，同時(shí)可能損傷枝條及果球；另一方面，整株紅花果球呈條狀有序分布體現(xiàn)在作業(yè)前后紅花植株幅寬的變化，以及紅花果球間的距離和遮擋情況，因此田間試驗(yàn)選取防擺動(dòng)枝條露出長(zhǎng)度合格率、夾果率、植株損傷率、果球損傷率、幅寬比、果球分散度和果球遮擋率作為集條預(yù)定位作業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。

4.2.1 防擺動(dòng)枝條露出長(zhǎng)度合格率

根據(jù)枝條擺動(dòng)理論分析結(jié)果，定義防擺動(dòng)枝條露出長(zhǎng)度合格率（1）為集條作業(yè)后枝條露出集條夾持板的長(zhǎng)度＜50 mm的枝條數(shù)1占整株枝條數(shù)的百分比，計(jì)算式如下：

4.2.2 夾果率

夾果率（2）指在集條作業(yè)后，紅花果球位置低于集條夾持板上沿而無(wú)法進(jìn)行識(shí)別和采摘的紅花果球個(gè)數(shù)1與單株紅花上總紅花果球數(shù)的比值，計(jì)算式如下：

4.2.3 植株及果球損傷率

集條作業(yè)中紅花受到擠壓而影響其恢復(fù)原有植株形態(tài)的稱(chēng)為損傷植株，植株損傷率（3）為單株紅花上受到損傷的枝條數(shù)2占總枝條數(shù)的百分比，果球損傷率（4）為損傷果球2占總果球數(shù)的百分比，計(jì)算式如下：

試驗(yàn)中紅花植株枝條出現(xiàn)折斷、果球出現(xiàn)明顯破損均記為損傷植株，規(guī)定3≤2%4≤2%為合格。

4.2.4 幅寬比

幅寬比（5）為進(jìn)行集條作業(yè)后紅花植株沿集條夾持板上的分布幅寬1(mm)占自然狀態(tài)下紅花植株幅寬(mm)的百分比，此值越小說(shuō)明集條效果越好，計(jì)算式如下

4.2.5 果球分散度

集條作業(yè)后兩紅花果球之間的分散距離X≥30 mm時(shí)，采摘作業(yè)不會(huì)對(duì)未采摘紅花果球產(chǎn)生干擾。以紅花果球分散距離合格的紅花果球數(shù)3占單株總紅花果球數(shù)的百分比表征紅花果球分散度（6）：

4.2.6 果球遮擋率

作業(yè)時(shí)，相鄰2個(gè)紅花果球的重疊面積Y與紅花果球面積Z的比值大于10%，則為遮擋果球。紅花果球遮擋率（7）定義為：在理論集條夾持間距下，集條后遮擋果球數(shù)4占單株總果球數(shù)的百分比：

4.3 結(jié)果與分析

集條預(yù)定位作業(yè)質(zhì)量測(cè)試結(jié)果如表3所示。分析可知，作業(yè)后80%以上的枝條長(zhǎng)度降低至50 mm以?xún)?nèi)，其余不足20%的分布在50～80 mm，相比于表1中自然狀態(tài)下的枝條長(zhǎng)度223～404 mm大幅降低，但有少數(shù)紅花果球低于集條夾持板上沿，夾果率在5%以下，作業(yè)過(guò)程中僅有個(gè)別果球及枝條出現(xiàn)損傷，植株損傷率為0.47%，果球損傷率為1.04%；集條后紅花植株幅寬降低至自然狀態(tài)下的10%～25%，整株紅花果球呈條狀，且各紅花果球間大多保持分散，合格率達(dá)83.76%，有少數(shù)紅花果球間產(chǎn)生遮擋現(xiàn)象，遮擋率小于10%。試驗(yàn)結(jié)果表明，集條預(yù)定位作業(yè)可有效降低單個(gè)枝條及整株枝條的擺動(dòng)，并使整株紅花果球呈條狀有序分布，最終降低整株紅花的識(shí)別和采摘難度。田間作業(yè)效果如圖12所示。

表3 集條預(yù)定位作業(yè)質(zhì)量測(cè)試結(jié)果

5 結(jié) 論

1）本文針對(duì)紅花選擇性采收中紅花枝條擺動(dòng)干擾視覺(jué)識(shí)別精準(zhǔn)定位和采摘質(zhì)量的問(wèn)題，結(jié)合紅花生長(zhǎng)特性，提出了一種集條預(yù)定位原理，基于四桿機(jī)構(gòu)特性，設(shè)計(jì)紅花植株集條機(jī)構(gòu)，并對(duì)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2）基于主干位置識(shí)別要求，結(jié)合凸輪運(yùn)動(dòng)特性，設(shè)計(jì)了主干位置識(shí)別機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)。并進(jìn)一步分析集條作業(yè)與凸輪各工作段的對(duì)應(yīng)位置關(guān)系，進(jìn)行工作行程匹配。

3）試制紅花采摘機(jī)器人試驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行田間試驗(yàn)，設(shè)定集條夾持板間距50 mm、集條夾持板上沿圓弧半徑292 mm，試驗(yàn)結(jié)果表明，防擺動(dòng)枝條露出長(zhǎng)度合格率為80.53%，夾果率為2.04%，植株損傷率為0.47%，果球損傷率為1.04%，幅寬比為16.64%，果球分散度為83.76%，果球遮擋率為6.51%。驗(yàn)證了該集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)理論分析與設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性及合理性，該研究可為紅花自動(dòng)化采摘提供理論基礎(chǔ)。

[1] 王兆木，陳躍華. 紅花[M]. 北京：中國(guó)中醫(yī)藥出版社，2001：26-30.

[2] 葛云，張立新，谷家偉，等. 對(duì)輥式紅花采收裝置參數(shù)優(yōu)化及試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(21)：35-42.

Ge Yun, Zhang Lixin, Gu Jiawei, et al. Parameter optimization and experiment of dual roller harvesting device for safflower[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(21): 35-42. (in Chinese with English abstract)

[3] 苑進(jìn). 選擇性收獲機(jī)器人技術(shù)研究進(jìn)展與分析[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2020，51(9)：1-17.

Yuan Jin. Research progress analysis of robotics selective harvesting technologies[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(9): 1-17. (in Chinese with English abstract)

[4] Avigad G, Salomon S, Kahani A, et al. Robotic fruit harvesting machine with fruit-pair picking and hybrid motorized-pneumatic robot arms: US2020/0128744A1[P]. 2020-04-30.

[5] Nir A, Nir O. Automated harvester effector: WO2018167784A1[P]. 2018-09-20.

[6] Williams H, Ting C, Nejati M, et al. Improvements to and large-scale evaluation of a robotic kiwifruit harvester[J]. Journal of Field Robotics, 2020, 37(2): 187-201.

[7] Williams H A M, Jones M H, Nejati M, et al. Robotic kiwifruit harvesting using machine vision, convolutional neural networks, and robotic arms[J]. Biosystems Engineering, 2019, 181: 140-156.

[8] 陳燕，王佳盛，曾澤欽，等. 大視場(chǎng)下荔枝采摘機(jī)器人的視覺(jué)預(yù)定位方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(23)：48-54.

Chen Yan, Wang Jiasheng, Zeng Zeqin, et al. Research on vision pre-positioning for litchi picking robot under large field of view[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(23): 48-54. (in Chinese with English abstract)

[9] Luo L, Tang Y, Lu Q, et al. A vision methodology for harvesting robot to detect cutting points on peduncles of double overlapping grape clusters in a vineyard[J]. Computers in Industry, 2018, 99: 130-139.

[10] 劉平，朱衍俊，張同勛，等. 自然環(huán)境下貼疊葡萄串的識(shí)別與圖像分割算法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(6)：161-169.

Liu Ping, Zhu Yanjun, Zhang Tongxun, et al. Algorithm for recognition and image segmentation of overlapping grape cluster in natural environment[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(6): 161-169. (in Chinese with English abstract)

[11] 呂石磊，盧思華，李震，等. 基于改進(jìn)YOLOv3-LITE輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柑橘識(shí)別方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(17)：205-214.

Lyu Shilei, Lu Sihua, Li Zhen, et al. Orange recognition method using improved YOLOv3-LITE lightweight neural network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(17): 205-214. (in Chinese with English abstract)

[12] 劉芳，劉玉坤，林森，等. 基于改進(jìn)型YOLO的復(fù)雜環(huán)境下番茄果實(shí)快速識(shí)別方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2020，51(6)：229-237.

Liu Fang, Liu Yukun, Lin Sen, et al. Fast recognition method for tomatoes under complex environments based on improved YOLO[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(6): 229-237. (in Chinese with English abstract)

[13] Sakai H, Shiigi T, Kondo N, et al. Accurate position detecting during asparagus spear harvesting using a laser sensor[J]. Engineering in Agriculture, Environment and Food, 2013, 6(3): 105-110.

[14] Jordi G, Ver Nica V, Joan R R P, et al. Multi-modal deep learning for Fuji apple detection using RGB-D cameras and their radiometric capabilities[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 162: 689-698.

[15] Sarabu H, Ahlin K, Hu A P. Leveraging deep learning and RGB-D cameras for cooperative apple-picking robot arms[C]//2019 ASABE Annual International Meeting, Boston, 2019.

[16] Irie N, Taguchi N, Horie T, et al. Asparagus harvesting robot coordinated with 3-D vision sensor[C]// IEEE International Conference Industrial Technology, Gippsland, Australia, 2009.

[17] 蔡舒平，孫仲鳴，劉慧，等. 基于改進(jìn)型YOLOv4的果園障礙物實(shí)時(shí)檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(2)：36-43.

Cai Shuping, Sun Zhongming, Liu Hui, et al. Real-time detection methodology for obstacles in orchards using improved YOLOv4[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(2): 36-43. (in Chinese with English abstract)

[18] 李寒，陶涵虓，崔立昊，等. 基于SOM-K-means算法的番茄果實(shí)識(shí)別與定位方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2021，52(1)：23-29.

Li Han, Tao Hanxiao, Cui Lihao, et al. Recognition and localization method of tomato based on SOM-K-means algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2021, 52(1): 23-29. (in Chinese with English abstract)

[19] 楊長(zhǎng)輝，王卓，熊龍燁，等. 基于Mask R-CNN的復(fù)雜背景下柑橘樹(shù)枝干識(shí)別與重建[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019，50(8)：22-30，69.

Yang Changhui, Wang Zhuo, Xiong Longye, et al. Identification and reconstruction of citrus branches under complex background based on Mask R-CNN[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(8): 22-30, 69. (in Chinese with English abstract)

[20] Zhuang J J, Luo S M, Hou C J, et al. Detection of orchard citrus fruits using a monocular machine vision-based methodfor automatic fruitpicking applications[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 152: 64-73.

[21] 王丹丹，宋懷波，何東健. 蘋(píng)果采摘機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(10)：59-69.

Wang Dandan, Song Huaibo, He Dongjian. Research advance on vision system of apple picking robot[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(10): 59-69. (in Chinese with English abstract)

[22] 葛云，張立新，韓丹丹，等. 紅花絲機(jī)械采收的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 農(nóng)機(jī)化研究，2014，36(11)：265-268.

Ge Yun, Zhang Lixin, Han Dandan, et al. Current state and development trend of the mechanical harvestingon saffron filaments[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2014, 36(11): 265-268. (in Chinese with English abstract)

[23] 葛云，張立新，韓丹丹，等. 收獲期紅花絲力學(xué)特性與形態(tài)特性測(cè)定與分析[J]. 農(nóng)機(jī)化研究，2015，37(4)：168-171.

Ge Yun, Zhang Lixin, Han Dandan, et al. Safflower macroscopic material properties measurement and analysis[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2015, 37(4): 168-171. (in Chinese with English abstract)

[24] 劉光棟，羅漢泉. 桿系結(jié)構(gòu)穩(wěn)定[M]. 北京：人民交通出版社，1988.

[25] 季順迎. 材料力學(xué)[M]. 北京：科學(xué)出版社，2012.

[26] 孫桓，陳作模，葛文杰. 機(jī)械原理（第八版）[M]. 北京：高等教育出版社，1988.

[27] 中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院. 農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)手冊(cè)（上冊(cè)）[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1990.

[28] 張玉蓮，陳仲編. 微積分（1）[M]. 南京：東南大學(xué)出版社，2018.

Design and experiment of the strip-collected pre-positioning mechanism for safflower picking robots

Chen Fei1, Ge Yun1,2※, Zhang Lixin1,2, Qi Zhuhui1, Zeng Haifeng1,2

(1,,832000,;2,,832000,)

Mechanical harvesting safflower has increased rapidly, with the continuous expansion of planting areasin recent years. However, the branch swing of safflower generally interferes with accurate visual recognition positioning and harvesting quality in selective harvesting of safflower. In this study, a strip-collected pre-positioning mechanism was proposed for a picking robots to adjust the morphology of safflower plants before visual recognition. The key factors were clarified on the swing of branches during harvesting, according to the growth characteristics of safflower, including the one branch has one safflower, the high growth center of the top of the fruit ball, the different opening time, and symmetrical distribution of spatial morphology of safflower plants. A safflower plants strip-collected mechanism also ran with the trunk position recognition to explore the plant shape for the pre-positioned state of strip-collected. The key working parts were designed to determine the structural parameters of safflower plants strip-collected and trunk position recognition mechanism. Specific works included: 1) A kind of safflower plant club mechanism was designed to meet the requirements of strip-collected operation, according to the four-bar kinematics. The key parameters were also optimized for the strip-collected clamping plate drive mechanism and strip-collected clamping plate. 2) The cam motion was utilized to determine the key parameters of trunk position recognition. The position relationship between the strip-collected operation and each working section of the cam was further analyzed to match the working stroke of strip-collected operation and the trunk position recognition. 3) A field test showed that the qualified rate of exposed length of anti swing branch was 80.53%, the fruit ratio of safflower fruit ball was 2.04%, the damage rate of plant was 0.47%, the damage rate of fruit ball was 1.04%, the width-to-width ratio was 16.64%, the dispersion of fruit ball was 83.76%, and the shading rate of fruit ball was 6.51%. Consequently, the strip-collected pre-positioning operation can effectively reduce the swing of the branches, where the whole safflower fruit balls are orderly distributed, and finally reduce the difficulty of identification and picking of the whole safflower. This finding can provide a sound theoretical basis for automatic safflower picking in modern mechanical harvesting.

robots; design; experiments; safflower; selective harvesting; strip-collected; pre-positioning

陳飛，葛云，張立新，等. 紅花采摘機(jī)器人集條預(yù)定位機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(15)：10-19. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.002 http://www.tcsae.org

Chen Fei, Ge Yun, Zhang Lixin, et al. Design and experiment of the strip-collected pre-positioning mechanism for safflower picking robots[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2021, 37(15): 10-19. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.002 http://www.tcsae.org

2021-04-29

2021-06-03

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2019YFC1710905）；國(guó)家自然科學(xué)基金（52065057）

陳飛，研究方向?yàn)闄C(jī)械制造及其自動(dòng)化。Email：793382541@qq.com

葛云，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械。Email：gy_shz@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.15.002

S225.99

A

1002-6819(2021)-15-0010-10