陳旭昊 喻耘 蘇航 劉恩澤

(重慶三峽學院機械工程學院，重慶 404020)

引言

蔬果類的采摘在農作物生產過程中消耗勞動力最大，也是難以推進機械化的重要環(huán)節(jié)。隨著經濟社會不斷發(fā)展，蔬果種植的種類和規(guī)模不斷增長。與此同時，中國城鎮(zhèn)化率不斷上升，農村適齡勞動人口比重下降，蔬果采摘的工作成本不斷攀升[1]。而中國現有設施農業(yè)面積超過400萬hm2，占世界設施園藝總面積的85%[2]。因此，破解蔬果采摘環(huán)節(jié)的勞動力短缺問題，新型農業(yè)生產模式的推廣和新技術的開發(fā)是大勢所趨，采摘機器人技術的研發(fā)和應用亦成為主流發(fā)展方向。

采摘機器人集中多種前沿科技，其技術內容包括視覺識別技術、傳感技術、智能控制技術等[3]。各類蔬果類農作物在種植方式、果實形態(tài)、生長環(huán)境等都有較大差異，因此為提升采摘效率，研究者對采摘機器人的設計具有針對性，使之具備有自主工作能力并通過信息技術來實現在不同工作環(huán)境下自動收獲。采摘機器人的應用可減輕種植戶勞動強度，緩解勞動力短缺問題，提高生產效率。隨著采摘機器人技術的成熟，不斷保證采收效率，提升蔬果果品質量。

1 國內外果蔬采摘機械發(fā)展現狀

收獲作業(yè)方向的機器人研究始于20世紀60年代的北美，主要方式為機械震搖式與氣動震搖式[4]。初期采摘果實損耗率高，且無法依據果實成熟程度進行收獲。20世紀末，歐洲、日本等發(fā)達國家依靠這一時期圖像處理和工業(yè)機器人技術迅猛發(fā)展，研究者對采摘機器人技術進行大量的研究。進入21世紀以后，我國農業(yè)機器人技術投入快速增長，研究成果呈幾何級增長。

1.1 國內外采摘機械臂的研究

采摘機器人中機械臂機構設計至關重要，機械臂的選用影響著果實采摘的損耗率和采摘工作時作業(yè)效率[5]。機械臂的自由度是采摘靈活度的體現，影響著末端執(zhí)行器可到達的空間范圍。

對于四自由度機械臂的研究，王燕等[6]設計四自由度關節(jié)型采摘機械手采摘黃瓜，其采用旋轉關節(jié)型結構的設計并采用直流電機驅動將機械手移至目標點位，其末端執(zhí)行器進行采摘。E J Van Henten等[7]研究用于溫室黃瓜自主收獲的機械手運動結構優(yōu)化，使用四自由度的四連桿型機械手，執(zhí)行從初始位置到目標位置的無碰撞運動。

對于五自由度機械臂的研究，邵堃[8]研究了五自由度機械臂的番茄智能采摘機器人，考慮到采摘精度，五自由度方式設計機械手保證采摘的靈活性，通過碳纖維的機械手臂材料降低自身重量，并通過對機械臂建模，求解目標中心坐標和各關節(jié)角度關系，提高該機械臂控制精度。Zhao De-An等[9]研究了具有五自由度結構的機械手經過幾何優(yōu)化以提供準線性行為并簡化控制策略，設計出帶有氣動夾持器的勺形末端執(zhí)行器。

對于六自由度機械臂的研究，邱立琦等[10]研究六自由度機械臂的火龍果采收機，機械臂根據采摘需要進行移動轉動，利用伺服電機將電信號轉換為軸角位移和角速度，并進行關鍵部位參數設計，保證復雜環(huán)境中采收作業(yè)質量。Boaz Arad等[11]研究一種采摘彩椒機器人采用六自由度型工業(yè)機械臂，通過以更高的速度運行機器人機械手。

1.2 國內外采摘機器人視覺研究進展

蔬果種植環(huán)境較為復雜，快速對采摘對象識別和精準定位是采摘機器人提高作業(yè)效率的關鍵因素。從環(huán)境中識別出果實的準確空間位置，為后續(xù)機械臂運動提供技術參數[12]。近年來，研究者不斷優(yōu)化視覺系統的精度和速度來實現采摘機器人的高效運作。

劉德兒等[13]研究基于RGB-D相機的臍橙實時識別定位與分級方法，研究者使用深度相機采集果實RGB-D數據，改進YOLACT算法進行模型分割，實現了果實識別時精度和速度的平衡，達到果實檢測和定位。張曉亮等[14]研究了基于VR技術的采摘機器人采摘環(huán)境仿真，構建了采摘時黃瓜生長的虛擬環(huán)境以及對采摘機器人進行虛擬建模，提高了機器人系統控制精確性。周浩等[15]在采摘機器人的視覺感知中引入深度學習技術，利用雙目相機采集左右圖像和檢測網絡YOLOv4提取區(qū)域，根據視差計算出油茶果實參考采摘點，對采摘機器人在復雜環(huán)境下快速進行果實檢測提供技術參考。葉強強等[16]基于ROS系統并利用激光雷達技術構建格柵地圖對機器人進行重定位，通過局部路徑規(guī)劃，實現了機器人自動導航和巡航，提升機器人的穩(wěn)健性。A Gongal等[17]研究行間視覺系統評估作物負荷，設計出集成隧道結構跨型平臺的傳感器采集并處理蘋果兩側圖像，蘋果在三維空間中的位置用于消除從樹冠兩側的相機可見的蘋果重復計數，降低樹冠、樹葉遮擋對識別造成的影響，精準預估果園中蘋果。Stephen Nuske等[18]通過紋理、顏色和形狀這些突出的視覺線索來處理圖像，可以快速區(qū)分出相似顏色果實和葡萄樹葉子，優(yōu)化圖像測量和產量之間的關系來最大化產量估計的空間和整體精度。

2 采摘機器人在農業(yè)領域的應用特點

蔬果采收作業(yè)的勞動過程耗費大量人力和時間，采摘機器人可以提高農業(yè)生產效率。采摘機器人隨著傳感技術、監(jiān)測技術、人工智能技術、圖像識別技術等發(fā)展不斷進步，對我國農業(yè)生產具有積極意義[19]。采摘機器人與其他工業(yè)機器人相比具有自身特點。

2.1 操作便捷化

傳統的工業(yè)機器人的結構尺寸較為龐大，應用在農業(yè)領域的難度較高。農業(yè)生產的主體對象是農民，采摘機器人相對簡單的結構設計和便捷操作，方便廣大農民的使用。農業(yè)生產仍處于較低利潤，采摘機器人的售價需控制在生產活動者可承受范圍之內，利于農業(yè)領域的推廣，加快推進農業(yè)機械化的生產。

2.2 作業(yè)季節(jié)性因素

采摘機器人的工作環(huán)境在溫室大棚或田間，受季節(jié)變換和極端天氣的影響因素較大[20]，采摘機器人的設計有防水、抗風、防漏電等防護措施，具有較高的適應性。不同蔬果生長和成熟也有季節(jié)性，采摘機器人采摘結束后長時間閑置，影響使用壽命。

2.3 作業(yè)環(huán)境因素

采摘機器人進行農業(yè)生產過程中，受到地理條件的影響，其會遇到穿梭的行走路線復雜、地勢起伏等狀況。采摘機器人具有減震的設計，可保證蔬果采摘和運輸時果實的低損耗?？焖倬珳实囊曈X識別系統縮短采摘機器人行走、轉動和采摘時間，提高收獲作業(yè)效率。

2.4 果實收獲完整度

采摘機器人的工作對象大多是蔬菜和水果等易損耗果實，各類果實的形狀和大小并不一致，因此需對采摘機器人的機械臂機構設計有靈活性，對末端執(zhí)行器的執(zhí)行方式也更加定制化?？紤]到果實的生長位置和成熟度并不一致的情況，采摘機器人通過加入視覺識別系統和各類算法并通過機器深度學習，保證采收果蔬的作業(yè)效率和果實的完整度。

3 采摘機器人技術發(fā)展趨勢

目前，仍有許多類型采摘機器人受到作業(yè)對象的限制，作業(yè)范圍受到農作物生長環(huán)境的限制，并未達到設計效果。為促進采摘機器人更有利于農業(yè)生產的發(fā)展，其未來發(fā)展有以下幾個方面。

3.1 農機與農藝融合發(fā)展

隨著現代農業(yè)生產的發(fā)展，機械化的應用使現代生產模式與傳統農業(yè)生產模式發(fā)生本質區(qū)別，傳統農藝技術已無法滿足現代農業(yè)的生產模式。農機和農藝的適應、協調和融合十分必要，采摘機器人在結構設計需考慮到不同果實力學性能、微觀結構，考慮到不同作物生長環(huán)境干擾，可設計出與之匹配的末端執(zhí)行器，保證果實質量。采摘機械與農藝相融合，才能發(fā)揮農業(yè)生產機械化的價值和作用，實現增產增效。

3.2 控制系統智能化

目前，采摘機器人還存在對果實識別率和采摘率低等問題。在客觀條件上，因田間作業(yè)過程中，果樹的枝葉和果實的生長存在不確定性，采摘機器人存在無法準確識別果實位置的情況。在硬件上，采摘機器人的圖像識別系統多采用顏色識別法，易受到外界信息干擾。可通過優(yōu)化智能化圖像處理算法，不斷改進視覺傳感器技術和智能識別技術，提高采摘對象的智能化識別和定位。

4 小結

我國作為農業(yè)大國，開展農業(yè)機械化的意義十分重大。農業(yè)機械化作為保障農業(yè)經濟的重要條件，能轉變傳統的農業(yè)生產方式，為農業(yè)提供新的動能和發(fā)展方向?，F階段，采摘機器人的研究多數停留在實驗室階段，商業(yè)化應用在農業(yè)領域較少，依然有許多問題亟待解決。在未來，采摘機器人的研究應不斷與農藝發(fā)展相融合，不斷優(yōu)化結構設計，提高控制系統的智能化水平，使采摘機器人和智慧農業(yè)相結合，推動現代農業(yè)的大力發(fā)展。研究采摘機器人具有重要的實用價值，其推廣應用可大力提高作業(yè)效率，緩解勞動力資源緊張的局面，產出客觀的經濟價值，為我國農業(yè)的良好發(fā)展夯實基礎。