摘?要：為了實現(xiàn)獼猴桃智能化采摘，提高采摘路徑精準(zhǔn)度，本文選取機器人視覺技術(shù)作為核心技術(shù)，提出獼猴桃采摘機器路徑生成方法研究。利用CCD儀器采集獼猴桃圖像信息，通過MATLAB軟件處理圖像信息，并對相機采集信息相關(guān)參數(shù)進行標(biāo)定，利用紅外障礙傳感器采集機器人行走路徑中的障礙物信息，對采摘路徑進行調(diào)整，得到最終采摘路徑方案。實驗測試結(jié)果表明，本文設(shè)計方案能夠準(zhǔn)確且安全地完成獼猴桃采摘任務(wù)。

關(guān)鍵詞：機器人視覺;獼猴桃采摘;路徑生成

隨著智能化控制的快速發(fā)展，促進了農(nóng)業(yè)采摘技術(shù)的提升，正在從半自動化向全自動化方向改進，不再依靠人力勞動，自動識別果實，完成果實采摘工作[1]。目前，應(yīng)用比較多的操控技術(shù)為機器人視覺技術(shù)，利用該項技術(shù)可以采集果實目標(biāo)信息，根據(jù)各個果實所處位置，生成快捷采摘路徑，實現(xiàn)機械化采摘[2]。當(dāng)前關(guān)于此方面的研究尚不成熟，并且不同果實的視覺識別方法存在較大差異。本文以獼猴桃作為采摘對象，探究機器人視覺技術(shù)在果實采摘路徑生成方面的應(yīng)用方法。

一、機器視覺技術(shù)

機器視覺技術(shù)是一種集圖像技術(shù)、神經(jīng)生物學(xué)、人工智能等多種學(xué)科為一體的綜合學(xué)科，選取計算機作為操作工具，模擬人類的視覺功能，從客觀角度出發(fā)，從圖像中挖掘重要信息，并采取相應(yīng)處理措施加以處理，最終得到控制方案，實現(xiàn)智能化操控[3]。對于目標(biāo)采摘路徑控制的研究，通常情況下，采用傳感技術(shù)探測周圍環(huán)境，在生成控制方案時，用于處理障礙物的規(guī)避等。另外，與數(shù)字圖像處理技術(shù)相結(jié)合，利用攝像頭、相機等信息采集設(shè)備，獲取目標(biāo)圖像信息，經(jīng)過去噪、還原等一系列處理措施，得到更為精準(zhǔn)的目標(biāo)圖像信息，采取定位處理，得到較為精準(zhǔn)的目標(biāo)位置信息，而后生成目標(biāo)采摘路線[4]。

二、基于機器人視覺技術(shù)的獼猴桃采摘路徑生成流程

為了便于采摘和管理，獼猴桃果樹種植比較整齊，設(shè)定種植間距，集中在某一區(qū)域種植。本文研究的獼猴桃株距35m，橫向距離4.5m。以往采取人工采摘方式采摘果實，由于果實分布隨機，部分果實所處位置高度超出了正常采摘高度范圍，需要借助梯子等設(shè)備采摘果實，大大降低了果實采摘效率。為了彌補傳統(tǒng)采摘的不足，本文提出利用機器人視覺技術(shù)，探究智能化果實采摘方案。其中，路徑生成流程，除了要考慮獼猴桃果樹分布位置以外，還需要考慮果園環(huán)境中的障礙物，避免設(shè)備與障礙物的撞擊。

當(dāng)其遇到障礙物時，路徑發(fā)生變動，同一壟地獼猴桃的采摘路徑不再沿著直線行走，而是在有限的空間內(nèi)，躲開障礙物，此時系統(tǒng)重新規(guī)劃機器人的行走路線。在圖1采摘路徑基礎(chǔ)上，將部分直線路徑修改為曲線路徑即可。

三、獼猴桃采摘路徑生成智能方案

（一）基于系統(tǒng)控制框架結(jié)構(gòu)的采摘路徑生成方案

關(guān)于基于系統(tǒng)控制框架結(jié)構(gòu)的采摘路徑生成方案，借助CCD儀器采集獼猴桃圖像信息，將這些圖像信息傳輸至PC平臺，利用MATLAB軟件處理圖像信息，從而獲取較為精準(zhǔn)的果實位置信息。在PC平臺中，初步生成目標(biāo)采摘路徑圖。通過無線通信裝置，將此路徑圖發(fā)送至單片機控制系統(tǒng)中。在此系統(tǒng)控制下，實現(xiàn)獼猴桃采摘機器人智能化控制。另外，添加紅外障礙傳感器，采集障礙物信息，返回控制系統(tǒng)，在單片機作用下生成實際采摘路徑圖，使得機器人在采摘果實期間避開障礙物。

（二）系統(tǒng)硬件介紹

本系統(tǒng)的硬件主要由CCD儀器、PC平臺、單片機控制系統(tǒng)、紅外障礙傳感器4部分組成，利用這些硬件設(shè)備控制機器人行走路徑，從而實現(xiàn)獼猴桃果實智能化采摘。其中，CCD儀器是圖像采集的關(guān)鍵，需要高精度、USB接口相機作為CCD儀器中的信息采集重要部件，為了滿足此需求，本研究選取型號為MVU300相機作為獼猴桃信息采集工具?？紤]到單片機功能集中要求較高，且支持功能模塊拓展等多項系統(tǒng)開發(fā)需求，本研究選取STM32系列單片機作為核心控制器，根據(jù)機器人采摘路徑控制需求，搭建最小控制系統(tǒng)。紅外障礙傳感器型號PS56R，PC平臺運行內(nèi)存4GB。

（三）獼猴桃圖像采集平臺的搭建

本研究選取CCD信息采集儀器的像素為1024×768，滿足果實信息采集像素要求。將其安裝在果實采集機器人的前端，調(diào)整到中間位置，與水平面形成的角度為15°，控制該儀器與地面的距離為1.2m，建立坐標(biāo)系，如圖2所示。

（四）基于相機標(biāo)定的獼猴桃采摘定位及路徑生成

本研究采用棋盤標(biāo)定法，將獼猴桃看作棋子，通過分析棋格盤圖像信息，從而獲取獼猴桃所處具體位置，將此部分信息傳輸給PC機，完成對采摘路徑的布設(shè)。以下為果實采摘標(biāo)定流程：

第一步：將獼猴桃分布點看作棋盤格標(biāo)靶，制作棋盤格標(biāo)靶;

第二步：利用CCD儀器采集多個位置和角度的標(biāo)靶圖像，即獲取獼猴桃圖像;

第三步：利用MATLAB軟件處理圖像信息;

第四步：采用邊界搜索方法，提取具體分布角點信息;

第五步：判斷提取信息是否正確，如果正確，執(zhí)行下一步，反之，返回第四步;

第六步：判斷所有標(biāo)定圖像角點信息是否正確，如果正確，則通過求解相機坐標(biāo)位置參數(shù)，從而獲取獼猴桃采摘目標(biāo)坐標(biāo)數(shù)據(jù)，反之，返回第四步。

按照上述標(biāo)定方法，得到獼猴桃的坐標(biāo)位置信息，生成初步采摘方案，而后利用紅外障礙傳感器采集機器人行走路徑中的障礙物信息，如果當(dāng)前生成的路徑中存在障礙物，則根據(jù)傳感器采集到的障礙物與機器人的距離信息，調(diào)整機器人行走路線，最終生成獼猴桃實際采摘路徑圖。

四、測試分析

為了測試上述方案是否滿足可操作性要求，本研究按照上述方案搭建實驗測試環(huán)境，將機器人放置到某獼猴桃果園中，選取4個獼猴桃作為采摘對象，經(jīng)過現(xiàn)場實際勘測，得到4個果實的坐標(biāo)，即M1（3，6，8），M2（6，8，8），M3（6，10，15），M4（8，11，17）。將這4個采摘目標(biāo)的坐標(biāo)信息輸入到控制系統(tǒng)中，開啟采摘模式，測得采摘定位坐標(biāo)，觀察實際采摘情況，整理測試結(jié)果如下表所示。

上表中測試結(jié)果顯示，本文設(shè)計的獼猴桃采摘路徑生成方案可以準(zhǔn)確達到各個果實位置，按照要求完成采摘任務(wù)。另外，本方案可以自動躲避園林中的障礙物，生成的路徑圖與實際操作中機器人行走的路線圖相同。由此可以判斷，本文設(shè)計的采摘路徑生成方案滿足獼猴桃采摘要求，路徑可靠且操作精準(zhǔn)。

五、總結(jié)

本文圍繞獼猴桃智能化采摘路徑生成方法展開研究，選取機器人視覺技術(shù)作為研究工具，模擬人類視覺分析，挖掘獼猴桃所處地理位置信息，完成采摘目標(biāo)定位。與此同時，利用紅外障礙傳感器采集機器人行走路徑中的障礙物信息，調(diào)整果實采摘路徑，從而實現(xiàn)高效、安全獼猴桃采摘自動控制。實驗測試結(jié)果表明，本文設(shè)計的獼猴桃采摘路徑生成方案可以準(zhǔn)確且安全地完成采摘任務(wù)，滿足果實智能化采摘設(shè)計要求。

參考文獻：

[1]吳東明，王麗娟.采摘機器人避障控制系統(tǒng)研究—基于ARM+DSP和視覺傳感器[J].農(nóng)機化研究，2020，42（4）：218222.

[2]劉靈敏，胡婧，謝倩.基于類人足球比賽決策系統(tǒng)的采摘機器人多路徑優(yōu)化[J].農(nóng)機化研究，2018，40（7）：231235.

[3]李振雨，王好臣.基于視覺識別定位的蘋果采摘系統(tǒng)研究[J].圖學(xué)學(xué)報，2018，139（3）：493500.

[4]穆龍濤，高宗斌，崔永杰，等.基于改進AlexNet的廣域復(fù)雜環(huán)境下遮擋獼猴桃目標(biāo)識別[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2019，50（10）：2434.

項目名稱：圖像處理在獼猴桃采摘機器路徑規(guī)劃的應(yīng)用研究（項目編號：2021KY1478）

作者簡介：楊筱慧（1984—?），女，壯族，廣西百色人，在職研究生，講師，計算機工程系，研究方向：計算機技術(shù)方向。