无人驾驶蔬菜收割机的研究与设计

魏霞 庞蒙 李文涛 王菲 柳春丽

摘  要：为了提高大棚小葱种植的经济效益，降低生产成本，满足蔬菜生产对高质、高效的机械化收获的要求，拟设计一种无人驾驶蔬菜收割机。通过研究国内外蔬菜收割设备的应用现状，针对目前国内小葱收割机的缺陷，通过研究大棚小葱的物理特性，研制出基于深度学习的图像识别系统，并设计适用于大棚的小型电动车辆、收获及存储设备。该设备能有效减少小葱收割过程中的损伤，且整体结构小巧紧凑，机动灵活。

关键词：蔬菜;无人驾驶;小葱收割机;机械化

0 引言

农业在国民经济中具有基础性的重要作用，保障蔬菜的正常供给是重大的民生问题。近年来在国家一系列政策利好下，我国蔬菜播种面积持续增加。根据数据显示，2020年我国蔬菜播种面积为2130.56万公顷，同比增长2.12%;预计2021年播种面积可达2174.43万公顷。农业机械化水平不高的问题严重阻碍着农业的发展，蔬菜的品种多样，生长环境复杂和植物特性各异对其有较大影响。蔬菜的生产机械化作业水平远低于粮食的生产机械化作业水平，特别是在蔬菜的收割环节。由于蔬菜种类不同，其长势及收获后可供食用的部位也各不相同，并且不同蔬菜的栽培方式也不尽相同，进而影响收割机的使用性能，因此蔬菜收获环节机械化水平远低于耕整、播种、移栽、灌溉以及运输等环节的机械化水平。[1]

大棚蔬菜种植的优势在于反季节性，是一种比较常见的技术，具有较好的保温性能，深受人们喜爱，因为在任何时间都可吃到反季节的蔬菜。现在各地使用蔬菜大棚种菜的技术已经非常普及，大棚种植能更有效的管理各种蔬菜种植，提高对病虫预防和天气的影响，提高蔬菜的单位产量。[2]而且市场需求也逐渐增大，具有较好的市场前景。大棚蔬菜总体特点是室内举架低矮、空间狭小，建设规模小，往往不能使用大型收割机械，只能采用人工收割，劳动强度极大，劳动环境恶劣。因此，研制无人驾驶的智能蔬菜收获机械具有重要意义。为提高蔬菜种植的经济效益，降低生产成本，满足对蔬菜生产开展高质、高效的机械化收获要求，本文作者进行了蔬菜机械化收割技术研究，优化收割机性能。推广应用经济、适用的蔬菜收割机既是产业发展需求，又是现代农业发展的时代要求。

1 蔬菜收割机发展现状

蔬菜收割机械化程度较高的国家主要有俄罗斯、美国、意大利、韩国和日本等国家，这些国家开始蔬菜机械化生产的研究起步早、发展快，技术也相对成熟。[3-4]例如甘蓝类的圆白菜收获机，根菜类的马铃薯收获机，果菜类的番茄收获机，均有用于商业推广的收获机型。如美国的Urschel设计的菠菜收获机，应用圆盘形状的刀具将菠菜从其根部切断，最后经传送带收集。[5]意大利的HORTECH公司的SLIDE FW蔬菜收获机型采用的是水平放置的锯齿形刀具，并且其切割蔬菜的高度可进行自动调节。日本、韩国等地区多采用小型自走式联合收获机，动力小，多用于单行收获。[6]

国内对于蔬菜收获机械的研究起步晚，多数地区仍然存在机播机种人收的现象，收获环节劳动强度大，工作效率低。[7-8] 蔬菜收获机具有很大的应用前景和发展潜力，因此机械化收割技术是蔬菜产业化、规模化发展的一个难题。[9-10]除了少数根类蔬菜如马铃薯、山药等有成熟收获机型以外，多数其它类蔬菜的收获机械的研究仍然处于理论实验阶段，如番茄、胡萝卜等蔬菜收获机，还没有研究出成熟的机型用来进行商业推广。以小葱为例，小葱是我国广泛栽培的蔬菜。我国是世界上葱的产量、面积和出口贸易量最大的国家，在我国蔬菜产业发展中占有非常重要的位置。目前，我国小葱收获装备仍然以国产的简易收获机具为主，随着小葱生产机械化需求日益迫切，市场上出现了一些小葱收获机械。如曲阜市双联机械有限公司研制的农用履带式葱姜收获机;禹城市天意设备有限公司生产的四轮拖拉机配套小葱收割机，但这些设备由于体积大而不适用大棚小葱收割。目前还没有研究推广性能成熟的、可一次实现小葱低损伤挖掘及全方位收获的技术装备。

2 小葱生产机械化收割

小葱属百合科，是多年生草本植物葱，葱叶为青色，一般需采用分株种植。生长在温暖、半阴、通风、湿润的环境中，要求疏松、肥沃、富含腐殖质的偏酸性的土壤。较喜肥，一般采用掺水浇灌，室内只要有一定的光照和通风条件，一般不必加温。适宜生长的环境温度是12℃至25℃，夏天要遮阳防晒，冬天要防冻保暖。北方冬季极为寒冷、干燥，用中温 （15 ℃左右 ） 温室栽培为宜。室外场地，夏秋使用，以泥地为好。场地要求宽敞，通风和荫凉，要搭建荫棚，遮以芦帘或借用天然林荫的蔽护，透光率 30% 左右为宜，切忌日晒。大棚小葱的种植和平常的小葱种植是一致的，区别在于大棚小葱成熟的时间快。一般是3-4月播种，6-7月收获;也可以在9-10月播种，第二年4-5月收获。这期间以没有长成的幼秧供应市场，食嫩叶为主。

小葱不宜多年连作，也不宜与其它葱蒜类蔬菜接茬种植，一般在种植1-2年以后，需换新地重新栽培。栽培前要将留种田中的母株丛掘起，将根须剪齐，并用手将株丛分开。分葱的栽植行株距较大，细香葱则较小。一般分葱行距为23厘米，穴距为20厘米，每一穴栽的分蘖苗为2-3株，苗栽深度为4-5厘米;细香葱的行距为10厘米，穴距为8厘米，每一穴栽的分蘖苗为2-3株，苗栽深度为3-4厘米。

近几年，新机具、新技术被广泛应用于蔬菜生产各环节。但目前小葱收割设备普遍体型大，并且需要大型拖拉机进行牵引作业，而我国农业生产多为小农户种植，分布广而分散，小型、实用性强的机型更适宜于我国农业的种植模式;小葱收割设备的收割效果不理想，自动化水平低，对人的依赖性高，且对小葱的损害性大，蔬菜收获作业条件恶劣，蔬菜叶梗、泥土等容易堆积在机械的死角，堵塞作业机械，影响收获效率;机器结构复杂，智能化程度低，对使用、操控和维修都带来一定难度，同时，也造成了设备成本过高，农民不愿意接受。

3 無人驾驶小葱收割机的设计

针对目前小葱收割机的现状，本文作者拟设计一款基于深度学习的双平台大棚收获设备，通过研究大棚作物的物理特性，设计出基于深度学习的图像识别系统，并设计适用于大棚的小型电动车辆、收获及存储装置。设备以蓄电池作为动力源，传动机构采用齿轮变速机构，设计成两个档位，行走部分采用万向轮或塑胶履带行走机构;收获方式使用前置松土铲，配合加持皮带与抖土器，在加持皮带与抖土器的不断运作下将小葱传送至机器后方的收集装置;收集储存装置铺设海绵橡胶等缓震材料，位于机器后方，用以防止造成小葱损伤。

3.1动力装置的设计

动力装置包括智能车辆电池和工作部件驱动电机两部分，其中动力电池拟采用锂电池，驱动电机主要用于控制车辆行走速度和机器的抖土频率。机器的行走速度和抖土频率共同影响着小葱的收获效率，是研究的关键点之一。行走速度过快可能导致收获装置无法有效松土，进而导致拔起传动装置拽断葱白，造成不必要的损失。抖土装置抖动频率过快可能会使带起的泥土沙砾进入工作机构，影响使用寿命，并降低大棚内的空气质量。

3.2行走装置的设计

基于无人驾驶的车辆系统，采用民用车辆配备的四轮转向系统优化车辆的转向，解决设备在狭小环境中作业受限的问题。根据大棚作物栽植环境土壤的情况，行走装置工作中既要 有合适的抓地力又不能壓实土壤，履带、链轮或橡胶轮可以通过试验比较后确定。小型电动车辆包括设计四轮转向机构，减小车辆本体的最小转弯半径;设计两轮驱动力分配策略，提 高车辆稳定性。收获和收集装置包括收获机械部件、作物输送部件和收集储存装置。收获装置要适用于收获目标作物的间距，精准收获;输送部件和收集储存部件简单实用，降低生产成本及维修难度。

根据目前设施园艺的特点，适应比较复杂多样的种植条件，机器在工作中首要前提是满足收割要求，如对于小葱收割，不能损害其根部，不能破坏它的葱叶，否则损失率较高。因此机器在满足收割要求的前提下，应尽可能小巧紧凑，机动灵活。特别是对高度仅为1.5米的春棚，在人不能直立的情况下，采用机器完成收割。另外，机器所采用的材料不能对蔬菜产生污染，行走装置不能碾压未收割部分。

3.3工作部件的研制

本研究拟采用具有可升降功能的松土器，增加了灵活性。小葱传送装置具有筛除沙砾泥土的作用，防止杂质与小葱被一同收集。收集装置具有感应功能，当小葱装满时自动停止收 获，返回卸货。

3.4识别部分

识别部分主要分为植物图像获取、图像预处理、图像特征提取、路径识别四部分。利用深度学习设计一种图像识别系统，主要过程为：首先通过预处理对所识别的目标类型进行扩充，并对图像进行缩放和灰度化处理，之后通过编辑相关算法构建一个多层卷积神经网络，通过多次训练得到网络最优参数，最后利用神经网络对所收获目标的某些特征进行训练。

通过实地采集和网络收集等多种方式收集不同大棚土壤环境条件，不同大棚光线条件，进行不同外界条件下的实际小葱数据的收集;对图像进行对称变换、对比度和亮度调整等实现对数据集的数据增强的预处理;在开源代码的基础上，结合Python编写车道线数据标注程序，将图像文件分成训练集、验证集和测试集三部分并制作成数据库文件，在对作物、土壤环境数据进行完全标注;采用开源深度学习框架Caffe搭建深度学习网络模型，合理设计网络结构和参数数量;将制作好的数据集输入深度学习模型进行训练，设置合适的学习率和迭代次数，选取合理的损失优化器，最终得到训练好的车道线检测模型;对模型的输出结果进行聚类并根据聚类结果确定聚类类别，实现作物的图像识别。

3.5虚拟样机设计及动态仿真

通过3D软件进行虚拟样机设计，分析其结构参数、工作参数是否合理，从技术先进性、制造可行性、工作可靠性等方面进行综合分析，同时还要考虑经济、环保节能和适应性。通过虚拟样机设计和动态仿真找出机器存在的问题并进行改进，为样机制造奠定基础，同时可以减少研究经费的投入。

4 结论

小葱不仅是人们日常生活中的重要的调味料，而且是我国广泛栽培的蔬菜。目前我国小葱收割主要采用人工作业，机械化生产水平较低，劳动强度大，用工多，生产成本高，已经成为阻碍着农业发展的主要问题。因此，现阶段研制开发自动化程度高、通用性好、适合我国小葱种植农艺，销售价格合乎农户实际情况的小葱收割机势在必行。

本设计基于无人驾驶的车辆系统，自动识别作业路径。集小葱切割收集技术、机械设计、电工电子技术、计算机控制技术及虚拟仿真技术等于一体，摆脱了目前收获小葱需要外接辅助牵引设备、人为控制修正的条件。降低了人力成本，提高了经济效益，对农业智能化发展起到重要作用。本设计的识别装置在深度学习框架下进行大量训练，能够精准定位目标位置，通过智能收获装置精准收获，不会误伤周围作物，之后传送装置上的振动器可筛除沙砾、泥土等杂质，使收获后的小葱更加清洁。本设计不仅摆脱了目前大型收获设备工作简单粗放、误伤目标的问题，提升了大棚农业的经济效益。而且通过研究不同情况下可能导致收获收集机构产生损坏的因素，设计的机器结构更加坚固耐用，易于后期维修。成本相比大型机械设备收获和传统的人力收获大大降低。

参考文献

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作者简介：魏霞，出生年月：1987-2-20，女，蒙古族，籍贯：内蒙古赤峰市，所在院校：

河北机电职业技术学院，职称：讲师  学历：研究生，学位：硕士，研究方向：机械

项目来源：2021年邢台市重点研发计划自筹项目《基于深度学习的无人驾驶蔬菜收割机研制》（2021ZC009）