基于CNKI数据库的农业采摘机器人研究文献计量分析

苗羽 王枫

摘要：以1995—2022年间CNKI数据库上发表的618篇农业采摘机器人研究文献为分析对象，采用文献计量学方法及知识图谱技术对我国农业采摘机器人领域的期刊分布、高影响力作者、高影响力机构、研究热点、趋势等方面进行计量分析和可视化展示，剖析我国农业采摘机器人的研究概况、发展动态和未来趋势，为相关研究提供借鉴。

关键词：CNKI数据库;农业;采摘;机器人;文献计量分析;知识图谱

中图分类号：S225    文献标识码：A    文章编号：1674-1161（2022）03-0045-05

农业采摘作业是农业生产链中耗时、费力、成本高的一个环节，季节性强，劳动强度大。采用农业采摘机器人替代人工作业，是保证果实适时采收、降低收获作业费用、促进农业增收的重要途径。特别是在农业生产规模化、精准化发展趋势下，以及农业从业者老龄化严重的情况下，对农业采摘机器人的需求越发迫切。农业采摘机器人作为农业机器人的重要类型，其作用在于能够降低工人劳动强度和劳动费用、提高劳动生产率和产品质量、保证果实适时采收，因而具有很大的发展潜力。文献计量学是用数学和统计学的方法，定量地分析一切知识载体的交叉学科。它是集数学、统计学、文献学为一体，注重量化的综合性知识体系。目前，文献计量学已成为情报学和文献学的一个重要学科分支。同时也展现出重要的方法论价值，成为情报学的一个特殊研究方法。本文采用文献计量学方法和知识图谱技术，对我国农业采摘机器人领域期刊分布、高影响力作者、高影响力机构、研究热点及趋势等方面进行计量分析和可视化展示，深入分析我国农业采摘机器人研究的概况、发展动态和发展趋势，为相关研究提供借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究文献数据来源于CNKI（中国知识基础设施工程，China National Knowledge Infrastructure）数据库，以“农业采摘机器人”为主题，检索历年发表的SCI、EI、核心期刊、CSSCI等中文核心及以上期刊论文，检索起点时间为1995年1月1日，终点时间为2021年11月12日。经过筛选、去重等文献数据处理，最后确定618篇文献为分析数据。

1.2 研究方法

本文运用文献计量学方法，以数据挖掘、社会网络、可视化展示等方式，采用VOSviewer、Excel等工具对选定的数据进行研究概况、研究机构、研究作者、研究方向及研究热点等方面分析。

2 文献计量分析

2.1 概况分析

将确定的618篇文献根据年度发表数量进行分析（图1），可知：1995—2010年我国农业采摘机器人领域的研究逐渐引起关注，研究呈稳步增长趋势;2011—2017年研究呈波动增长状态;2018—2021年研究趋于平缓。

2.2 期刊分布情况

从期刊分布来看（表1），我国农业采摘机器人领域的研究共涉及76种期刊，期刊的类型主要集中在农业工程类、农业综合类、机械工业类、信息类。以农业采摘机器人领域发文量大于等于2篇同时总被引频次大于50次的15种核心期刊为分析对象，对其发文量、总被引频次、期刊类型、影响因子等进行分析。从发文量、占比、总被引频次、影响因子来看，《农业机械学报》和《农业工程学报》均排名前3，说明这两种期刊在农业采摘机器人领域的论文质量和综合竞争力均较高。

2.3 高影响力作者及可视化分析

从作者分布来看（表2），以发文量大于等于5篇且被引频次在400次以上的11名高影响力作者为分析对象，对其发文量、占比、总被引频次等进行分析。11位高影响力作者分别隶属于6个机构，其中江苏大学和华南农业大学拥有高影响力学者最多，张铁中（1339）、赵德安（1097）、邹湘军（963）等作者的发文量和被引频次均较高，其在农业采摘机器人领域影响力较高。

作者合作研究分析（图2）可知，领域内主要形成了10个作者合作群体，其中作者数在10位以上的合作群体有6个，分别为刘刚、周薇、冯娟、胡小安、张漫等学者组成的中国农业大学、中国农业机械化科学研究院和河北农业大学合作团队;邹湘军、罗陆锋、叶敏、陈燕、王成琳等学者组成的华南农业大学和天津职业技术师范大学合作团队;张铁中、杨丽、宋健、徐丽明、杨文亮等学者组成的中国农业大学、江苏大学、潍坊学院合作团队;汪小志、刘志刚、王娜、申一歌、张晓亮等组成的武汉工商学院、武汉理工大学、河南工业职业技术学院、焦作师范高等专科學校合作团队;赵德安、姬伟、贾伟宽、吕继东、刘晓洋等学者组成的江苏大学、常州大学、武夷学院等合作团队;李伟、冯青春、杨庆华、鲍官军、荀一等学者组成的浙江工业大学和北京农业智能装备技术研究中心合作团队。说明我国农业采摘机器人领域的研究主要以合作形式开展。

2.4 高影响力机构及可视化分析

从发文机构来看，以发文量大于等于5篇且被引频次在200次以上的17个高影响力机构为分析对象，对其发文量、占比、总被引频次、篇均被引频次等进行分析（表3），可知中国农业大学的发文量、总被引频次等四项指标均排名前三，江苏大学和华南农业大学的三个指标均排名前三。其中浙江大学和浙江理工大学的篇均被引频次较高，说明其在农业采摘机器人研究领域影响力较高。

由机构合作研究分析可知（图3），领域内主要形成了14个机构合作群体，其中机构数在5个以上的合作群体有5个，分别是以西北农林科技大学、江苏大学、中国农业大学、浙江大学、北京农业智能装备技术研究中心等为核心的合作群体。但机构之间合作相对较少，以自主研发为主。

2.5 研究热点及趋势分析

运用VOSviewer软件的聚类功能，对农业采摘机器人领域的关键词进行共现分析（图4），共形成两个主要聚类。图4中圆圈的大小表示关键词出现频率，圆圈越大说明该关键词出现频次越多;图中的连线表示该关键词的连接强度，即该关键词与其他关键词共现的次数总和，连接强度越高，则代表该关键词中心性越高，即在共现网络中影响力越大。根据高频率、高连接数等指标可确定农业采摘机器人领域的主要研究方向。图4中“绿色”聚类表示以苹果、番茄、柑橘和蘑菇等为研究对象，开展目标检测和识别、定位和自动避障等采摘机器人相关技术研究。“红色”聚类表示以山茶果、油茶果、草莓、黄瓜等果蔬为研究对象，开展导航定位、位置跟踪、路径规划、机械手控制等采摘机器人相关技术研究。

密度视图（图5）可以展示某研究领域的研究重点和热点，在密度视图中，从冷色调（蓝色）到暖色调（红色）表示关键词共现的频次越来越高，即研究主题的热度越来越高。由图5可以看出“图像处理”、“机器视觉”、“采摘机械手”、“机器人”、“末端执行器”、“路径规划”、“远程控制”等主题词是我国農业采摘机器人领域的研究热点。

3 总结

本文利用文献计量方法和知识图谱技术对我国农业采摘机器人领域的研究概况、科研竞争力及合作情况、研究重点与趋势等进行了分析，主要结论如下：

1） 从农业采摘机器人领域核心及以上期刊发文概况来看，我国农业采摘机器人研究整体呈波动增长趋势。2011—2017年呈快速增长状态，2018—2021年文献数量达到最高点。这表明已经有大量学者对农业采摘机器人领域的研究给予高度关注。

2） 从期刊来看，《农业机械学报》和《农业工程学报》是农业采摘机器人领域综合竞争力最高的期刊。

3） 从作者来看，11位高影响力作者分别隶属于6个机构，江苏大学和华南农业大学拥有的高影响力学者最多;张铁中（1339）、赵德安（1097）、邹湘军（963）等学者的发文量和被引频次均较高，说明这些学者在农业采摘机器人领域影响力较大;作者数在10位以上的合作群体有6个。

4） 从机构来看，对其发文量、占比、总被引频次、篇均被引频次等进行分析，可知中国农业大学的发文量、总被引频次等四项指标均排名前三，江苏大学和华南农业大学的三个指标均排名前三;其中浙江大学和浙江理工大学的篇均被引频次均较高。说明这些机构在农业采摘机器人领域影响力较大。主要的合作群体有5个，机构之间合作相对较少，以自主研发为主。

5） 从研究热点及趋势来看，农业采摘机器人研究主要分为两大类：图中“绿色”聚类表示以苹果、番茄、柑橘和蘑菇等为研究对象，开展的目标检测和识别、定位和自动避障等采摘机器人相关技术研究。“红色”聚类表示以山茶果、油茶果、草莓、黄瓜等果蔬为研究对象，开展导航定位、位置跟踪、路径规划、机械手控制等采摘机器人相关技术研究。由密度视图可知“图像处理”、“机器视觉”、“采摘机械手”、“机器人”、“末端执行器”、“路径规划”、“远程控制”等主题词是我国农业采摘机器人领域的研究热点。

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Bibliometric Analysis of Agricultural Picking Robot Based on CNKI Database

MIAO Yu1， WANG Feng2

（1. Liaoning Academy of Agricultural Sciences， Shenyang 110161， China; 2. Party School of the CPC Liaoning Provincial Committee ， Shenyang 110004， China）

Abstract： In CNKI database from 1995 to 2022， the 618 articles published in the literature as the agricultural research analysis object， using bibliometric methods and knowledge graph technology in the field of agricultural picking robot journal distribution， high-impact authors， high-impact institutions， research hotspot， trend， measurement analysis and visual display， this paper analyzes the research situation of agricultural picking robot in China， development dynamics and future trend， and provides reference for related research.

Key words： CNKI database; agriculture; picking; robot; bibliometric analysis; knowledge graph