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Xu niu yu
摘要总结了国内外水果和蔬菜采摘机器人的当前研究状况。通过分析和研究几种典型的水果和蔬菜采摘机器人的工作状态，总结了水果和蔬菜采摘机器人的研发过程中存在的主要问题，并预测了水果和蔬菜采摘机器人的研究趋势。
关键字机器人；采摘；水果和蔬菜；研究进度
中国分类编号S225文档标识代码
文章A：0517-6611（2014）31-11024-04
of和of
Xu，Niu，Yu *（Henan，，Henan）
在家中的水果和机器人。从OF和WAS中的果实和机器人的主体，机器人的趋势是。
关键词机器人； ;和 ;
水果和蔬菜采摘是农业生产中最耗时和劳动密集型的一部分，需要大量劳动投资。目前，家庭水果和蔬菜采摘操作基本上是手工完成的。它们是昂贵的，季节性的，而且自动化程度仍然很低。此外，在高强度劳动力的过程中，种植者通常会忽略采摘质量以追求收获效率，这直接影响了水果和蔬菜的存储，加工和销售，而最终影响农民的收入。因此，使用机器人在水果和蔬菜采摘中实现自动化和智力是解决上述问题的最佳方法。水果和蔬菜收割机器人的发展对于解放劳动力，提高劳动力生产效率，降低生产成本以及确保新鲜水果和蔬菜的质量具有重要意义[1-3]。
1国内外研究的进步
在1960年代，美国开始研究机器人技术和收获自动化，采用的收获方法主要是机械摇动和空气动力学的摇动，但是收获效率并不高，果实很容易受损，尤其是选择性收获的可能性没有进行[1-2]。自1980年代以来，由于计算机技术的快速发展，图像处理技术和人工智能技术中水果和蔬菜拾取机器人的快速发展得到了推广。 Among them, Japan, the , the , Italy, the , South Korea and other have out a lot of work in the of , on , sweet , , , , , , , etc., and have a of robot .
1.1外国研究进展
1.1.1番茄采摘机器人。图1显示了日本Knodo和其他人开发的番茄采摘机器人。它使用三菱型工业机器人具有4度自由度的工业机器人，并基于单个水果拾取机器人而开发。机器人只能挑选番茄串，最大负载轴承为6公斤。它使用光电传感器将水果茎定位，并使用机器人的末端效应器切断一串水果。该番茄采摘机器人适合在高密度温室中使用。选择一串西红柿需要15秒钟，成功率仅为50％，成功率很低。该机器人的主要问题：①末端效应器不能足够拧紧花梗； ②终端效应器太大，不能
准确地夹在密集的环境中，这表明该机器仍处于研究阶段，无法商业化[4]。
1.1.2樱桃挑选机器人。图2显示了Kanae和其他日本其他人开发的樱桃收集机器人。它主要由4度的自由机器人，视觉传感器，末端效应器和计算机组成。一个机器人的一个轴可以上下移动，其他三个轴可以向左和向右移动，以便机器人可以在樱桃树躯干周围移动，以确保最终效应器可以围绕躯干拾取。三维视觉传感器安装在机器人臂上，可以用机器人的手移动，从而减少视觉盲点。视觉传感器获得果实位置后，末端效应器移至果实位置。真空吸尘器通过管道为末端效应器提供了一定的负压，并在真空管口上吸附樱桃。末端效应器机械地夹住果实。水果与水果茎一起从树上挑选，并送到水果收集盒中以完成收获[5]。
1.1.3草莓采摘机器人。图3显示了日本和其他人开发的3度草莓收集机器人。它主要由一个极地机器人，机器视觉，端效应器和移动平台组成。机器视觉单元由二极管和电荷耦合设备摄像头组成。两侧的摄像机都用于确定成熟果实在三维空间中的位置和水果的成熟度，中间的相机用于检测茎的位置和倾斜度。最终效应器包括一个夹紧茎和反射光电传感器，缓冲材料附着在手指的接触表面上，以使其同时夹紧并同时切割茎。该机器的平均收获成功率为54.9％。采摘成功率低的原因：①在收获过程中很容易被其他草莓阻塞，因此很难挑选单个草莓； ②视觉系统无法准确识别它，这最终导致机器人无法成功挑选草莓[6-7]。
1.1.4西瓜（瓜）收获机器人。图4显示了日本京都大学开发的称为“鹳”的西瓜收集机器人。它包括机器人手，视觉传感器和步行设备[8]。机器人使用三维图像方法来识别水果的相对位置，还使用3倍的水果形真空吸力杯来提升西瓜。在测试期间，采摘成功率为66.7％。
1.1.5黄瓜采摘机器人。图5显示了荷兰农业与环境工程研究所开发的多功能黄瓜收获机器人。机器人包括自动驾驶汽车，一个机器人，一个末端效应器和两个计算机视觉系统。三菱Gong RV-E2采用了自由机器人的6度，并将线性滑动的机器人添加到7度自由度。同时，使用近红外的视觉系统来识别黄瓜水果，检测其位置，然后只通过机器人端效应器收集成熟的黄瓜而不会损害其他未成熟的黄瓜。实验过程中没有干扰，机器人本身采摘了它，成功率为80％，平均在45秒时挑选了1个黄瓜[9]。
图1日本番茄采摘机器人
1.1.6柑橘选择机器人。图6显示了由Mehta和其他佛罗里达大学开发的7度柑橘类采摘机器人。该系统采用闭环控制，允许及时反馈。它还使用双摄像头，一个固定在安装位置中，另一个安装在端效应器的中心，使用机器人移动。机器人对实验室的柑橘进行了随机采摘实验，采摘成功率达到95％。但是，这种拾取机器人仅适用于挑选大型和中型柑橘类品种，并且在挑选少量柑橘的小型方面并不是很有效[10]。
1.1.7奇异的挑选机器人。图7显示了Bari大学和LECCE大学开发的奇异收获机器人。该机器人安装在拖拉机上，该拖拉机由双杆机器人，末端效应器和视觉系统组成。电荷耦合摄像头安装在腕光盘下，并根据智能颜色过滤算法和图像形态操作确定奇异的位置。两个机器人臂和末端效应器是气动的。在操作过程中，末端效应器将根茎从地下约10毫米切割，并夹紧传送到托盘以确保适当的产品存储。机器的定位精度达到93.7％，并且完整的记录操作时间约为6.5 s。但是，如果奇异的叶子完全被叶子遮盖，视觉系统将无法识别出来，这将直接影响拾取效果[11]。
图2日本樱桃挑选机器人
图3日本草莓采摘机器人
图4日本西瓜收获机器人
图5荷兰黄瓜采摘机器人
图6柑橘挑选机器人
图7奇异的拾取机器人
1.1.8苹果拾取机器人。韩国大学已经开发了一个苹果采摘机器人。机器人具有4度的自由度，包括3个旋转接头和1个移动接头。将三指夹具用作末端效应器，并嵌入压力传感器以避免对苹果损坏。 CCD摄像头和光电传感器用于识别苹果。从树冠外识别苹果时的识别率为85％，速度为5/s。机器人的末端效应器配备了一个水果收集袋，从捡拾到放置的时间缩短了时间，并提高了采摘速度。由于只有4个自由度，因此在工作期间挑选苹果是不可能的[12]。
Anhui农业科学2014
1.1.9生菜收割机器人。韩国Cho和其他人开发了一个机器人，具有三个自由度收获生菜的机器人。机器人基于机器视觉和模糊逻辑控制的原理，包括具有3个自由度的机器人，末端效应器，生菜传送带，鼓风机，机器视觉设备，6个光电传感器和模糊逻辑控制器。视觉系统在工作过程中获得了生菜的图像，光电高度传感器测量了生菜的高度。当末端效应器接近生菜时，风扇会吹出下垂的叶子，以方便识别和收获。同时，机器人在圆柱体的作用下向前和向后线以收获生菜。该机器人的收获成功率为94.12％，平均收获周期为5 s/ [13]。
1.2国内发展状况。
我国相对发达的国家从研究水果和蔬菜采摘机器人的研究开始很晚，但是中国的许多大学和研究机构也进行了大量研究。东北林业大学的Lu 开发了一个圆锥挑选机器人（图8）。机器人主要由6度的自由操纵器，步行机构和微控制器控制系统组成。最大采集高度为14.0 m，最大工作半径为6.8 m。采摘时，机器人距离母木为3.0至5.0 m，机器人瞄准的是母树。机器人臂具有灵活性，可以在微控制器控制系统的控制下达到一定高度。打开采摘爪，瞄准要收集的分支，大小的小臂同时移动，以便沿分支的生长方向接近1.5至2.0 m的摘要。然后，将水果分支被拾取爪的梳子齿夹住。大和小臂驱动爪子根据原始路径向后返回，梳理下部分支上的锥体，然后完成采摘。该机器人的效率为500 kg/d，是人造的30至50倍，并且在操作过程中，机器人对母树的损害较小，净回收率很高[14]。由西北A＆F大学开发的4度矩形草莓采摘机器人的4度矩形草莓拾取机器人由4个部分组成：2个彩色摄像头，机器人，光纤传感器和移动控制单元。一台相机识别出果实并确定收获的顺序。另一个摄像头估计了水果成熟度和花花生的位置，在识别和定位中起着很好的作用[15]。中国农业大学开发的番茄收集机器人使用颜色成分计算和颜色空间转换来实现图像阈值细分和目标特征提取。同时，末端效应器旨在实现西红柿的采摘[16]。 Wang 和其他来自中国农业机械化科学学院的菠萝采摘机器人为研究和开发菠萝拾取机器人的关键组成部分提供了参考[17]。江苏大学的李平和其他人主要对番茄终末效应子和西红柿的机械性能进行了深入研究[18-19]。
图8森林锥摘机器人
2现有问题
许多国家在拾取机器人的研究方面进行了大量工作，并取得了某些结果，但是一些农作物的采摘机器人仍在研究阶段。例如，在西红柿，茄子，菊苣，黄瓜和其他农作物上尚未达到商业化水平，但仍需要改善以下问题。
2.1水果的识别率和定位精度不高。当前，识别水果的主要方法包括灰度阈值，色彩方法和几何形状特征。其中，前两个主要基于果实的光谱反射特性，但是在自然光的情况下，由于图像中存在噪声和各种干扰信息，效果不是很好。形状定位方法要求目标具有完整的边界条件。由于果实和叶子通常很容易重叠，因此很难真正区分果实的特定形状，这将增加机器人抓住果实的困难，这将影响果实的拾取成功率。
2.2复杂的采摘环境给挑选带来了困难。水果和蔬菜在自然环境条件下生长。大多数水果都被其叶子覆盖，因此机器人无法识别它们。即使可以识别出某些水果，机器人仍然需要在采摘过程中成功避免障碍，这直接增加了采摘的困难。
2.3水果的伤害率很高。通过机器人采摘水果的过程通常是扭曲和切割，这模仿了在自然条件下采摘的人。尽管机器人是智能控制的，但它不可避免地会导致内部压缩变形和表面划痕。
2.4水果的平均拾取周期很长，效率很低。在实际的工作过程中，水果采摘机器人具有多种自然条件和较低的水果识别和定位率，这将影响水果的采摘时间。因此，大多数采摘机器人目前不高效。例如，挑选1个黄瓜需要45 s和1 s的西红柿需要15 s。可以看出，提高采摘效率确实是一个关键问题。
2.5采摘机器人的制造和维护成本很高。与工业机器人相比，取货机器人的结构和控制系统更为复杂，制造成本更高。水果和蔬菜采摘机器人的使用相对季节性，使用寿命较短，并且不经济。因为它使用机电一体化技术，因此在维护过程中的成本相对较高。
3种水果和蔬菜采摘机器人的研究趋势
3.1更多的可靠性，机器机械结构形式的优势和缺点直接决定了机器人的可靠性。因此，在令人满意的功能和性能的前提下，水果和蔬菜采摘机器人应使用仿真分析，优化设计和其他手段，以使机器人的机械组件尽可能简单和轻巧，并具有更强的可靠性；此外，水果和蔬菜采摘机器人不仅具有复杂且可变的操作对象，而且还具有更严格的工作环境。设备通常在高温和高湿度环境中运行，因此水果和蔬菜采摘机器人必须具有良好的可靠性。
3.2降低运营难度和生产成本。水果和蔬菜采摘机器人的大多数运营商都是尚未接受专业教育的农民，因此他们必须简单便捷地操作。此外，由于农民的收入非常有限，因此必须在研发过程中考虑成本问题。生产的机器人可以在农民接收的范围内。
3.3开放结构用于水果和蔬菜采摘机器人。采用开放控制系统的使用来改善拾取机器人的多功能性。只要简单地替换了机器人的最终效应器和软件，就可以更改水果和蔬菜采摘机器人的目的，可以降低利用效率和使用成本。例如，温室中的机器人可以通过替换不同的终极效应子来完成不同水果和蔬菜的捡拾和施肥。
4结论
目前，我国的水果和蔬菜采摘机器人仍处于研究阶段，水果和蔬菜采摘机器人无法商业化，仍然有许多需要解决的问题。未来的研究应着重于降低机器人的研发和生产成本，并提高拾取机器人的工作效率和质量。随着促进基于农业工厂的商业模式，我相信拾取机器人最终可以离开实验室，实现商业应用，并促进现代农业发展朝着精致，自动化和智能设备技术的方向发展。研究采摘机器人不仅具有巨大的实践价值，而且具有深远的理论意义。
参考
[1]
Zhao Yun，Wu ，Hu 等。研究进度和农业机器人的现有问题[J]。农业工程杂志，2003，19（10）：20-24。
[2] Geng ，Zhang ，Luo Hui等。分析我国农业机械的发展趋势[J]。农业机械杂志，2004，15（4）：208-210。
[3] Yi ，Hu 。农业机器人的概述和开发[J]。江苏农业科学，2010年（2）：390-393。
[4] Knodo N，Yata K，T等。一个机器人[J]。 In and Food，2010，3（1）：20-24。
[5] K，T，A等。机器人[J]。在，2008，63：65-72。
[6] S，K，S等。 A-机器人在现场测试中[J]。，2010，105：160-171。
[7] S，S，S，等。对于日本[J]。贝里（Berry），2014年（4）：19-27。 |
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