荔枝采摘裝置研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

摘 要： 隨著農(nóng)業(yè)科技的不斷進(jìn)步，農(nóng)作物采摘裝置的研究日益受到關(guān)注。荔枝作為一種熱帶水果，具有較脆嫩的果實(shí)和復(fù)雜的樹冠結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的人工采摘方式存在效率低和勞動(dòng)強(qiáng)度大等問題。開發(fā)高效、智能的荔枝采摘裝置對于提高采摘效率、減輕勞動(dòng)負(fù)擔(dān)具有重要意義。綜述了荔枝采摘裝置研究現(xiàn)狀，并對發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：荔枝；采摘裝置；收獲機(jī)械；智能化；水果收獲；機(jī)器視覺；機(jī)械臂

中圖分類號：S225 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1795（2024）09-0023-04

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.004

0 引言

荔枝具有豐富的營養(yǎng)價(jià)值和獨(dú)特的口感，廣受消費(fèi)者喜愛。無論是種植面積還是產(chǎn)量，我國荔枝均居世界首位，尤其是廣東省、廣西壯族自治區(qū)和海南省等?。ㄗ灾螀^(qū)）的農(nóng)戶依靠荔枝種植實(shí)現(xiàn)了增收致富、鄉(xiāng)村振興[1-4]。然而，荔枝的采摘過程需要大量人工參與，勞動(dòng)強(qiáng)度大且效率低。傳統(tǒng)的荔枝采摘方式主要依靠人工爬樹和使用長竹竿進(jìn)行摘果，存在許多問題，如工作效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、易損壞果實(shí)等。因此，急需研發(fā)一種高效、智能的荔枝采摘裝置。

1 研究現(xiàn)狀

目前，荔枝采摘裝置研究主要集中在機(jī)械臂、機(jī)器視覺、智能算法、圖像處理和定位技術(shù)等方面。

1.1 機(jī)械臂

機(jī)械臂是荔枝采摘裝置的核心組成部分，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的采摘?jiǎng)幼?。機(jī)械臂研究主要包括機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)控制、力覺傳感器和末端執(zhí)行器等方面。設(shè)計(jì)合理的機(jī)械結(jié)構(gòu)和靈巧的運(yùn)動(dòng)控制算法，可以使機(jī)械臂準(zhǔn)確地定位并采摘荔枝果實(shí)。同時(shí)，力覺傳感器可以實(shí)現(xiàn)對果實(shí)的觸摸力反饋，確保采摘過程中不會(huì)損壞果實(shí)。謝石璞[5] 為優(yōu)化調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂結(jié)構(gòu)尺寸，降低機(jī)械臂功耗，提高采摘效率及續(xù)航能力，搭建了采摘機(jī)械臂機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型，并采用哈里斯鷹算法對農(nóng)業(yè)采摘機(jī)械臂結(jié)構(gòu)最優(yōu)尺寸進(jìn)行了求解，可為機(jī)械臂后續(xù)的設(shè)計(jì)工作提供指導(dǎo)。張志紅[6] 設(shè)計(jì)了一種6 自由度、關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)靈活且可更換的采摘機(jī)器人機(jī)械臂。董文[7] 設(shè)計(jì)了一種能夠在特定環(huán)境中使用的4 自由度果蔬采摘機(jī)器臂。胡宏康[8] 提出了一種剪叉式可伸縮采摘機(jī)械臂，適用于高掛水果的采摘工作。賀敬梓[9] 使用3ds Max 創(chuàng)建了荔枝采摘機(jī)器人的機(jī)器臂、末端執(zhí)行器，以及雙目視覺攝像頭和Kinect 設(shè)備的幾何模型。

1.2 機(jī)器視覺

機(jī)器視覺技術(shù)在荔枝采摘裝置中起到了關(guān)鍵作用，主要用于荔枝果實(shí)的檢測和定位。通過采集攝像頭圖像，結(jié)合圖像處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對果實(shí)的特征提取和識別。同時(shí)，機(jī)器視覺也用于對果實(shí)的成熟度和質(zhì)量進(jìn)行評估，以確保采摘的果實(shí)品質(zhì)。李志海等[10] 針對荔枝采摘器各組成部分進(jìn)行分析，指出在視覺系統(tǒng)中，荔枝果實(shí)和果梗的準(zhǔn)確識別和精準(zhǔn)定位是一大難題，需要合理選擇相機(jī)、鏡頭，并合理布置其位置，同時(shí)不斷改進(jìn)識別和定位算法。李伯陽[11] 基于機(jī)器視覺的梳擺式荔枝采摘機(jī)研究，如圖1 所示，驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的果實(shí)識別模型可以適應(yīng)果園復(fù)雜環(huán)境的識別要求。王新科等[12] 將計(jì)算機(jī)視覺處理技術(shù)有效應(yīng)用至采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)改進(jìn)，為類似農(nóng)業(yè)采摘與收獲裝備開發(fā)研究提供創(chuàng)新及借鑒思路。李臣杰[13] 為了解決采摘機(jī)器人識別目標(biāo)果實(shí)難的問題，提出了一種基于機(jī)器視覺及深度學(xué)習(xí)的采摘機(jī)器人目標(biāo)識別技術(shù)，試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法的可行性，對采摘機(jī)器人研究具有一定的參考價(jià)值。焦迎雪等[14] 在采摘機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于機(jī)器視覺的夜間識別與定位方法，通過仿真驗(yàn)證了該方法的可行性。

1.3 智能算法

智能算法是荔枝采摘裝置中的關(guān)鍵技術(shù)之一，在荔枝采摘裝置中主要用于路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制優(yōu)化。路徑規(guī)劃算法可以根據(jù)荔枝樹枝的分布，確定最優(yōu)采摘路徑，以提高采摘效率。運(yùn)動(dòng)控制優(yōu)化算法可以提高機(jī)械臂的定位精度和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性，以確保果實(shí)的安全采摘和機(jī)械裝置的可靠運(yùn)行。使用智能算法，可以實(shí)現(xiàn)對荔枝果實(shí)成熟度、大小和位置的準(zhǔn)確判斷，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的采摘控制。劉力維[15] 基于RRT 算法研究了對采摘機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡的控制方法，構(gòu)建了采摘機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制與目標(biāo)抓取系統(tǒng)。莫宇達(dá)等[16] 使用基于Sylvester 方程變形的手眼標(biāo)定方法標(biāo)定的視覺荔枝采摘機(jī)器人，如圖2 所示，在野外環(huán)境下，總體采摘成功率達(dá)到76.5%，視覺系統(tǒng)成功識別、定位采摘點(diǎn)的情況下，采摘成功率達(dá)92.3%。楊旭海等[17] 介紹了近年來國內(nèi)外具有代表性的采摘機(jī)械臂路徑規(guī)劃算法，重點(diǎn)分析各類路徑規(guī)劃算法應(yīng)用在采摘作業(yè)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，通過對比，系統(tǒng)地總結(jié)各類算法的可行性、適用性及局限性。王娜等[18] 為了提高采摘機(jī)器人機(jī)械手移動(dòng)的自動(dòng)化程度，使其在移動(dòng)過程中有效避開障礙物，將基于PID 控制器的避障系統(tǒng)引入機(jī)械手的設(shè)計(jì)上，并采用遺傳算法和模糊算法對控制器進(jìn)行優(yōu)化，提高了機(jī)械手移動(dòng)的準(zhǔn)確性和平穩(wěn)性。隨著5G 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，基于數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬果園成為智慧果園管理的新模式。姚書杰等[19] 通過虛擬試驗(yàn)平臺設(shè)置不同的采摘場景，仿真分析獲取優(yōu)化的采摘決策，可預(yù)測采摘機(jī)器人的真實(shí)作業(yè)性能，降低采收作業(yè)成本。

1.4 圖像處理

圖像處理是機(jī)器視覺的核心技術(shù)之一，用于對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理和分析。圖像預(yù)處理可用于去除噪聲、增強(qiáng)圖像對比度和亮度等，以提高果實(shí)的檢測和定位精度。而圖像分析則通過邊緣檢測、圖像分割和形態(tài)學(xué)處理等技術(shù)，對果實(shí)的形狀、大小和顏色等特征進(jìn)行提取和分析。田鑫裕[20] 進(jìn)行了基于計(jì)算機(jī)視覺的荔枝果樹檢測及樹冠分割方法研究。熊俊濤等[21]研究了夜間自然環(huán)境下荔枝采摘機(jī)器人識別技術(shù)，該算法對夜間荔枝的識別有較好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為荔枝采摘機(jī)器人的視覺定位方法提供了技術(shù)支持。黎施欣等[22] 分析了果蔬成熟度自動(dòng)監(jiān)測對發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的重要意義，對圖像處理與識別技術(shù)在監(jiān)測果蔬成熟度領(lǐng)域的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述、總結(jié)與展望 。

1.5 定位技術(shù)

定位技術(shù)是荔枝采摘裝置中的另一個(gè)重要組成部分。精準(zhǔn)的定位可以確保機(jī)械臂準(zhǔn)確地抓取荔枝果實(shí)。常用的定位技術(shù)包括全局定位系統(tǒng)（GPS）、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）、激光測距和視覺定位等。通過結(jié)合不同的定位技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對果實(shí)的精確定位，從而提高采摘的準(zhǔn)確性和效率。

陳燕等[23] 研究了大視場下荔枝采摘機(jī)器人的視覺預(yù)定位方法，滿足大視場下采摘機(jī)器人的視覺預(yù)定位要求，為其他果蔬在大視場下采摘的視覺預(yù)定位提供參考。熊俊濤等[24] 針對靜止、微擾動(dòng)的荔枝，利用改進(jìn)的FCM 模糊聚類方法進(jìn)行果實(shí)、果梗的圖像分割，利用Hough 直線擬合確定果梗上有效采摘區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了荔枝采摘點(diǎn)的空間視覺定位，并通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行了機(jī)械手采摘擾動(dòng)目標(biāo)的仿真。鐘景潤[25] 針對荔枝在野外環(huán)境下的果實(shí)檢測和采摘點(diǎn)的定位進(jìn)行了一系列研究，為夾持式采摘機(jī)器人研發(fā)奠定基礎(chǔ)。金何[26]為了解決采摘機(jī)器人目標(biāo)定位偏差大的缺陷，提出基于立體視覺匹配的采摘機(jī)器人目標(biāo)定位方法，測試結(jié)果顯示，應(yīng)用該方法獲得的采摘中心點(diǎn)匹配精度更高，采摘機(jī)器人目標(biāo)定位誤差最小值1.0%，降低了目標(biāo)定位偏差，應(yīng)用性能較佳。

2 發(fā)展趨勢

（1）自動(dòng)化和智能化。引入自動(dòng)化控制系統(tǒng)和智能算法，可以實(shí)現(xiàn)對整個(gè)采摘過程的自動(dòng)化控制，提高采摘效率和減輕勞動(dòng)強(qiáng)度。未來的荔枝采摘裝置將更加智能化，能夠根據(jù)果實(shí)的成熟度和位置，自動(dòng)選擇最佳的采摘策略[27]。

（2）精準(zhǔn)定位和采摘。引入高精度的定位技術(shù)，如激光測距和攝像頭定位，可以實(shí)現(xiàn)對荔枝果實(shí)的準(zhǔn)確定位和精確采摘。未來的荔枝采摘裝置將更加注重定位技術(shù)的研究和應(yīng)用，以提高采摘的準(zhǔn)確性和效率[28]。

（3）多功能性和適應(yīng)性。不同種植場地和環(huán)境條件下的荔枝樹具有不同的樹冠結(jié)構(gòu)和果實(shí)形狀，因此，荔枝采摘裝置需要具備適應(yīng)不同場地和條件的能力。未來的荔枝采摘裝置將更加靈活和多功能，能夠適應(yīng)不同種植場地和環(huán)境條件下的采摘需求[29]。

（4）輕量化和便攜化。傳統(tǒng)的荔枝采摘裝置通常體積龐大、質(zhì)量較大，不便于攜帶和移動(dòng)。未來的荔枝采摘裝置將更加輕量化和便攜化，使得裝置更加靈活和易于攜帶。這將有助于降低對植株和果實(shí)的損傷，并提高采摘效率和質(zhì)量[30]。

3 結(jié)束語

荔枝采摘裝置的研究已取得一定的進(jìn)展，但仍存在一些挑戰(zhàn)和待解決的問題。未來的發(fā)展應(yīng)關(guān)注自動(dòng)化和智能化、精準(zhǔn)定位和采摘、多功能性和適應(yīng)性及輕量化和便攜化等方面。通過不斷的研究和創(chuàng)新，荔枝采摘裝置有望提高采摘效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度，并推動(dòng)荔枝產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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