浅谈采摘机器人在农业中的应用

岳建荣，郭 辉，2，张学军，杨宛章，周艳生

（1.新疆农业大学机械交通学院，新疆　乌鲁木齐　830052；2.新疆农业工程装备创新设计重点实验室）



浅谈采摘机器人在农业中的应用

岳建荣1，郭 辉1，2，张学军1，杨宛章1，周艳生1

（1.新疆农业大学机械交通学院，新疆乌鲁木齐830052；2.新疆农业工程装备创新设计重点实验室）

摘要：采摘机器人技术处于农业机械化研究的前沿领域，一些发达国家已取得了较大的成果。文中对国外采摘机器人的研究现状进行了综述，列举了国内采摘机器人的研究进展，并分析了国内外采摘机器人的发展趋势。

关键 词：采摘机器人；现状；趋势

1　前言

果实的采摘是生产链中最耗时、费力的一个环节。采摘作业季节性强、劳动强度大、费用高，因此保证农产品适时采收、降低收获作业费用是农业增收的重要途径［1］。目前，国内多数果蔬采用人工采摘，采摘费用约占成本的50%～70%，采摘机器人的作用在于降低工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率和产品质量、保证农产品的适时采收，因而具有很大发展潜力，是未来智能农业机械的发展方向。

2　国内外采摘机器人的研究与应用

2.1国外研究现状

2.1.1西红柿采摘机器人

日本Kondo-N等人研制的西红柿采摘机器人由机械手、末端执行器、视觉传感器和移动机构等组成［2］。由于西红柿的成熟期不同，且生长位置没有规律，采摘目标容易被枝叶遮挡，收获时要求机械手活动范围大，且能避开障碍物。Kondo-N等人对

韩国农业机械化研究部门也对西红柿采摘机器人进行了研究，并取得一定成果。研究人员以颜色判别为设计原理，以果实红色的深浅差别分辨西红柿的成熟度，有选择地摘取成熟果实，但由于这种机器人的反应较慢，动作笨拙，尚未形成产品。

2.1.2黄瓜采摘机器人

日本Kondo-N等人研制的黄瓜采摘机器人采用6自由度的机械手，能在专门为机械化采摘而设计的倾斜棚支架下工作。黄瓜果实在倾斜棚的下侧，便于黄瓜与茎叶分离，使检测与采摘更容易［3］。为了分辨黄瓜与茎叶，该机器人视觉系统采用在摄像机前安置滤波片的方式，根据黄瓜的光谱反射特性来识别黄瓜与茎叶。其末端执行器上装有果梗探测器、切割器和机械手指。采摘时，当机械手指抓住黄瓜后，由果梗探测器寻找果梗，然后由切割器切断果梗。

1996年，荷兰农业环境工程研究所开始研制一种多功能黄瓜收获机器人。该研究在荷兰2 hm2的温室中进行，黄瓜按标准的园艺技术种植并使其按照高挂线缠绕方式吊挂生长。该黄瓜采摘机器人由行走车、机械手、视觉系统和末梢执行器4部分组成。采摘作业由机械手与切割器构成的末端执行器来完成，末端执行器安装在行走车上，行走车为机械手的操作和采摘系统的初步定位服务。整个系统无需人工干预就能在温室工作。该系统在实验室中效果良好，工作速度为54 s/根，但是还不能满足商用的各种要求。

2.1.3蘑菇采摘机器人

英国Silsoe研究院研制的蘑菇采摘机器人可以自动测量蘑菇的位置、大小，并选择性的采摘和修剪［4］。它的机械手包括2个气动移动关节和一个步进电机驱动的旋转关节组成，末端执行器是带有软衬垫的吸引器，视觉传感器采用Z'V摄像头，安装在顶部用来确定蘑菇的位置和大小。采摘成功率在75%左右，蘑菇倾斜生长是采摘失败的主要原因。如何根据图像信息调整机器手姿态动作、提高成功率和采用多个末端执行器是有待解决的主要问题。

2.1.4草莓采摘机器人

日本近藤等人根据现代温室栽培模式的特点，研制出适用于高架栽培的草莓采摘机器人［5］。该机器人采用5自由度机械手，视觉系统与其他果蔬采摘机器人相似，采用真空气吸式刀片切割器的末端执行器。收获时，首先由机器视觉系统定位成熟草莓的空间位置，随后机械手移动到指定位置，末端执行器接近目标直到把成熟草莓目标吸住。由三对光电开关检测草莓的位置，当草莓位于合适的采摘位置时，腕关节转动，果柄进入指定位置，切割器切断果梗，完成一次采摘。

Hatou等人针对传统栽培模式研制出的草莓采摘机器人采用直角坐标采摘机械手，视觉系统包括CCD摄像机、距离传感器和计算机。该视觉系统根据CCD摄像机采集的彩色图像进行果实成熟度检测，距离传感器检测出果实的方向及距离，由计算机对二维信息进行分析，最后得到果实的三维信息，控制直角坐标机器人采摘草莓。为了更好地识别草莓果实，该设计团队建立了包括成熟果实、未成熟果实等数据信息的数据库。

美国弗罗里达大学对草莓采摘机器人也进行了研究，该采摘机器人采用双目视觉与激光阵列相结合的空间定位方式，能够有效的分辨重叠草莓。

2.1.5人机协作型柑橘采摘机器人

人机协作型设计思想是由人力来完成采摘机器人寻找、定位采摘目标以及机器人导航的任务，机器人的运动轨迹规划、关节以及末端执行器的控制等任务由机器人控制系统完成。西班牙工业自动化研究所基于人机协作思想开发的柑橘采摘机器人Agribot由操作台、轮式移动机构、机械手、末端执行器、激光测距仪和控制系统等组成［6］。操作人员发现待采摘果实后，利用操作手柄操纵移动，使激光测距仪的激光束对准果实，获取待采摘果实的坐标，并将其放入动态数据区。控制系统从动态数据区中读取坐标数据，并和机械手末端执行器的当前坐标进行比较，规划最优采摘路径的同时控制关节处电机的运动，使机械手末端执行器到达指定位置。

合理的人机分工与协作不仅增强了智能机器人处理突发事件的能力和系统的机动性，还可以在不增加系统复杂程度和成本的前提下，提高采摘成功率。人机协作型采摘机器人的研究具有现实意义，它不仅提高了采摘机器人的采摘效率和成功率，还能大幅度降低系统成本，有利于尽早实现采摘机器人的产业化。

2.2国内研究现状

我国在自动化采摘技术领域的研究尚处于起步阶段。

南京农业大学姬长英等人运用双目立体视觉技术，对果实的二维图进行腐蚀、膨胀、除杂等处理，用拟合曲线完成彩色图像的分割，进而分离果实，而后将二维图像恢复成三维坐标，实现番茄定位［7］。

浙江大学应义斌等人以植株上成熟的番茄作为试验对象，利用立体摄像机获取不同距离的成熟番茄的立体图像，并经过复杂的处理后获得番茄的三维位置信息，用于指导果蔬采摘机器人进行采摘［8］。

浙江大学梁喜凤等人对采摘机器人的机械手进行了研究［9］，提出了评价采摘机械手工作性能的指标：工作空间、可操作度、避障能力、冗余空间与姿态多样性。

上海交通大学曹其新等人和日本宫崎大学合作对草莓果实图像分割做出了研究，研究设计了草莓采摘和果实分级装置［10］。南京农业大学姬长英等人在HIS颜色空间里，采用基于人眼视觉特性技术对色彩相似的草莓图像进行了分割，取得较好成果。

中国农业大学张铁中教授等人针对我国常见的温室栽培草莓，建立了草莓采摘机器人实验系统，并设计制作出了“采摘童1号”草莓采摘机器人［11］。该采摘机器人采用双目视觉等图像处理技术，实现了草莓的识别和定位，并对草莓的生物特性、成熟度、多个草莓遮挡等实际情况进行了研究。在采摘时，经过识别与定位，机械手抓住果梗，由安装在机械手前端的刀片切断果梗，完成采摘。

3　国内外采摘机器人研究问题分析

根据对国内外已有的采摘机器人以及正在研究中的机器人的分析，目前采摘机器人待解决的问题主要有以下几个：

（1）识别率与采摘率不高。目前识别和确定果实位置的方法主要有颜色色度法和几何形状法。其中，基于果实光谱反射特性的颜色色度法由于图像中存在各种干扰信息，效果略差。由于植物果实以及叶子的生长不规律，果实被其他干扰物遮挡，造成采摘目标不具备完整的边界条件，这使得确定果实形状难以准确实施。果实识别过程中需要进行灰度值临域分析，该过程耗时较长，往往无法满足重复和快速预处理的要求。

（2）采摘时间长。实际生产过程中的采摘作业要求机器人不仅要能够减轻劳动强度，而且更应该具有很高的采摘效率，但目前果实收获机器人由于图像处理速度慢，控制系统不完善等诸多因素的制约，大多数采摘机器人的效率都达不到预期效果。

（3）制造成本高。由于采摘机器人工作环境的复杂性，要求其结构和控制系统更加复杂，与工业机器人相比，其制造成本更高。由于采摘目标的收获具有季节性与收获时间短等特点，使得采摘机器人利用率低，对于将复杂光机电集于一体的采摘机器人而言，设备的使用与维护都需要高技术和高昂费用。

4　采摘机器人的研究趋势

各类采摘机器人的研究与生产都将推动农业机械化及生产力的发展，提高生产效率。但由于采摘机器人作业对象的单一性，机器人的作业范围受到目标种类的约束，不能达到人们所预期的效果。现代化农业及科学技术的发展要求不断完善和改进现有采摘机器人的制造技术，以达到农业机器人更好地为人类服务的目的。为实现这一目标，在今后的研究中应从以下几方面得到突破：

（1）机器人结构优化设计。在满足采摘机器人的功用和性能的前提下，运用现代设计手段优化设计机械构件，使机械构件设计尽可能的轻巧、简单、紧凑，从而达到采摘机器人更强的灵活性和可靠性以及减少控制系统复杂性的目的。

（2）目标智能识别与精确定位。采摘机器人在采摘果实时，光照条件不确定性及果实部分或完全被遮挡会导致采摘率较低。为进一步提高采摘的成功率，需要研究人员对视觉传感器技术、视觉与非视觉传感器技术融合、图像获取和图像处理的算法等方面进行更深入的研究。

（3）良好的适应性。采摘机器人的作业环境复杂，因此采摘机器人应具有良好的适应性以适应不同的作业环境。同时，采摘机器人还应具有根据作业环境的变化进行自我适应调整，根据作业对象的生长状况选择合适作业方式的能力。

（4）开放式采摘机器人的研究。开放式结构的思想已经被逐渐应用到采摘机器人的设计中。开放式结构采摘机器人系统不仅具有良好的扩展性、通用性，还具有柔性作业的能力。开放式结构的采摘机器人开发周期短、成本低、利用率高、性价比高、有利于推广使用。开放式结构软件体系为实现机机协作、人机协同等新理论提供了理想平台。

5　总结

农业领域诸多作业项目如蔬菜、水果的采摘等都是劳动力密集型的工作，随着农业人口向城市转移，农忙时节劳动力不足的现象也会越来越明显。我国采摘机器人的发展需要围绕实际生产中的各个环节，选准作业对象、瞄准关键，以作业量大、操作简易精准、生产收益高的农业作业为切入点，把先进性、实用性和经济性紧密结合，研制出农民能用得起的机器才能有所突破和作为。目前，研究与制造低价与高效并存的采摘机器人仍需做出很大的努力，但可以预计采摘机器人将逐步为市场所接受，并为我国农业现代化发展做出重要贡献。

参考文献：

［1］佟玲，郑育红.21世纪农业机械发展的趋势 -农业机器人的应用［J］.农机与食品机械，1996（6）:2～4.

［2］崔玉洁，张立祖，白晓虎.采摘机器人的研究进展与现状分析［J］.2007（2）:4～7.

［3］田素博.国内外农业机器人的研究进展［J］.农业机械化，2007（2）:3～5.

［4］Reed JN，Miles SJ，Butler J，et.Automatic mushroom harvester development［J］.J Agric Eng Res，2001，78（1）:15～23.

［5］宋健，张铁中，张宾，等.农业机器人的研究现状及发展展望［J］.潍坊学院报，2005，5（4）:1～4.

［6］王建军，武秋俊.机器人在农业中的应用［J］.农机化研究，2007（7）:174～176.

［7］沈明霞，姬长英.农业机器人的开发背景及技术动向［J］.农机化研究，2000（2）：31～35.

［8］应义斌，傅宾忠，蒋亦元，等.机器视觉技术在农业生产自动化中的应用［J］.农业工程学报，1999，15（3）:99～203.

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［10］曹其新.日本蔬菜和水果拣选机器人的发展状况［J］.机械设计与研究，1998（4）：9～11.

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doi:10.13620/j.cnki.issn1007-7782.2016.01.010

中图分类号:TP242.6

文献标识码：A

文章编号：1007-7782（2016）01-0031-04

收稿日期：2015-12-16

通讯作者：郭辉SCORBOT-ER工业机器人进行了改造，并成功设计出一种7自由度的采摘机器人，能够形成指定的采摘姿态进行采摘。该机器人采用彩色摄像机作为视觉传感器来寻找和识别成熟果实，利用双目视觉方法对目标进行定位，移动机构采用前驱四轮结构，能在垄间自动行走。采摘时，移动机构行走一定距离后进行图像采集，利用视觉系统检测出果实相对机械手坐标系的位置信息，判断西红柿是否在收获的范围之内。若可以收获，机械手靠近果实，用吸盘吸住果实后，用机械手指抓住果实，最后机械手通过旋转腕关节拧下果实。

Application of Harvesting Robot in Agriculture

YUE Jian-rong1，GUO Hui1，2，ZHANG Xue-jun1，YANG Wan-zhang1，ZHOU Yan-sheng1
（1.College of Mechanical and Traffic，Xinjiang Agriculture University，Urumqi 830052，XinJiang，China；2.The Key Lab of agricultural Xinjiang Agricultural Engineering Equipment Innovation Design）

Abstract:The technology ofharvesting robot isstay in the frontier field ofagricultural mechanization research，some achievements have been obtained in several developed countries.In this paper，Five kinds of harvesting robot from abroad and the research progress of robot in home are summarized，the research status and development trend of the robot from home and abroad isanalyzed.

Key words:Harvesting robot；Present situation；Trend