郑广隶 张大成 於海明 张克林
冬枣又名冻枣、苹果枣、冰糖枣,是北方晚秋初冬季节最受欢迎的一类水果[1],也是目前最优质的鲜食栽培品种之一。据《中国枣树志》记载,冬枣的品类有20个左右,其中成武冬枣、沾化冬枣、鲁北冬枣、薛城冬枣等[2]6个品种品质优良、果实饱满、甜度较高,更受大众青睐。冬枣的营养价值极为丰富,不仅有人体所需的天门冬氨酸、苏氨酸等19种氨基酸,而且还含有多种维生素,有“活维生素丸”之称。另外,冬枣还含有钾、钠、铁、铜等多种微量元素,有通畅毛细血管,预防血管壁脆度增加、高血压、动脉硬化以及癌症的功效,有“百果王”之称[3]。
冬枣果树栽培具有较好的经济效益和生态效益。冬枣树的适应能力强,抗旱耐涝,是荒山优质树种,冬枣被誉为“木本粮食,铁杆庄稼”。栽培冬枣果树不仅可以提高水肥以及日光能的利用率,改善土壤结构,增强土壤的渗透性,而且能促进土壤脱盐,减轻盐碱危害,促进作物生长发育。
虽然冬枣浑身上下都是宝,但是生产工艺复杂,从栽培、采摘收获、分级检测再到包装保鲜,需要耗费大量的劳动力。尤其是在采摘收获和分级检测环节,用工量大、成本高,若收获不及时或分选不精确,还会降低售卖价格,给种植户带来较大的经济损失。实现冬枣采摘收获及分级检测机械化、智能化,对提高农机化水平,实现农业增效、农民增收有着重大的现实意义。
在冬枣生产过程中,采摘收获和分级检测作业量占总作业量的60%左右,因此,要实现冬枣生产全程机械化,首先要解决采收与分级技术难题。
冬枣种植受地理环境影响较大,从全球范围看,除了我国之外,只有韩国有较少的种植区域。因此,国外对冬枣机械化收获技术的研究较少。
国外研究者从20世纪40年代就开始研究利用振动进行果实采收。Adrian和Fridley[4]是最早提出振动采收理论的研究者。他们提出设计振动装置的参数标准,并通过研究证明:在一定的振幅下,可以用两种振动设备进行果实收获。Lenker和Hedden[5]通过实验研究曲柄滑块式激振器作用下柑橘树枝的振动特性表明:在振动收获时,果树的位移及相位角与振动力的大小及频率是相关的。此研究结果为后续振动采收装置的研发提供了理论参考。2003年,韩国忠南国立大学S.W.Lee等对冬枣的物理力学特性进行研究,研制一种基于树冠振动的全液压自走式冬枣收获机。
我国研究者在振动采收技术研究方面做了积极的探索。李志鹏[6]提出通过对蓝莓采摘过程的建模仿真实现果实采摘过程的可视化,为此类装置的研制提供了理论基础。翁凌云和许林云[7]将Y型果树的结构进行简化,并建立了振动微分方程,对果实被迫振动和自由振动时的运动状态进行了动力学分析。彭俊等人[8]研究了沙棘果与果柄脱离时的振动收获理论,并建立了二自由度振动模型,采用数理微分方程求解和有限元分析方法得出果实果柄系统稳态输出解及采摘惯性力。虽然以上研究均不是专门针对冬枣机械化收获的研究,但是这些机械振动采收理论也为冬枣机械化采摘的研究提供了参考。例如:彭俊等人通过有限元的方法建立模拟框架,找出了冬枣树在振动时响应与激励频率之间的关系,对冬枣采收机进行了优化设计。傅隆生等人[9]利用高速摄像机分析了冬枣采摘时的振动脱落规律。研究结果表明:冬枣脱落时呈旋倾型,振动频率越大,冬枣果实脱落时的速度及加速度越大,平均脱落时间越短。张振亚[10]设计了一种冬枣振动采摘装置,利用直流电机带动两个偏心块做方向相反的旋转运动,从而带动冬枣树振动,使冬枣在惯性力的作用下掉落。研究结果表明:当振动频率为7 Hz时,枣树最大振幅可达10 mm,能够使采净率提高。魏万行等人[11]设计了一款振摇齿梳复合式采枣机。该采枣机梳果齿的伸出长度和间距可调节,采摘时,利用拨杆圆盘将电机主轴的旋转转化为梳果齿的直线往复运动,由多个梳果齿梳刷枣枝,完成冬枣的采收过程。李忠杰[12]针对冬枣的振动采摘机械参数进行试验研究。试验结果表明:冬枣的果柄分离力以及冬枣的硬度会随着果实的成熟不断下降,可溶性固形物含量呈现先上升后下降的趋势,且冬枣的果柄分离力会随着可溶性固形物含量的上升而下降。
在分析国内外振动式林果采收理论和振动式林果采收机械的研究现状的基础上,梳理国内外冬枣振动采收的相关研究可知,目前我国专门针对冬枣机械化采收的研究较少,从机械化采收的作业机理、机械装置的参考参数到实用性冬枣采收机械的研制都缺乏系统性的研究,缺少实用性强、性价比高的智能化冬枣采收机械。因此,针对冬枣的物理特性研制出实用的冬枣采收机械具有重要意义。
目前,我国对于冬枣品质的分级有两种方法:一是机械选果,二是人工分级。机械选果工作效率高,但仅可以实现果实的大小分级,不能分选出果实的好坏及成熟度,具有一定的局限性。人工分级多是按照冬枣的大小及成熟度进行分级,工作效率低,分级精度不能保证,且劳动强度大。
冬枣的分级主要参考以下几个标准:GB/T 22345-2008《鲜枣质量等级》、GB/T 32714-2016《冬枣》和NY/T 2860-2015《冬枣等级规格》。可溶性固形物(糖度)、单果重量(大小)是判定冬枣品质的重要指标。
我国在冬枣产业发展初期曾研制基础分选装置。例如:新疆希望果业开发有限公司曾研发出一款全自动冬枣分级筛选设备。该设备根据冬枣果实单果重量(大小)的不同将冬枣进行初步分离,并清选出混入的杂质,提高了分级效率。滨州市沾化区冬枣研究所研发的冬枣分选槽分级装置可以按照冬枣的大小进行分级筛选,提高了分选精度,降低了分选对冬枣的机械损伤率,减少了存储和运输过程中损伤腐烂损失。此类选果机器具有高低两端,两端之间有4个出口,在进行分级时,将冬枣倒入机器入口并摊平,随着皮带的转动,人工将坏枣、烂枣分出。挑出病伤枣果后,打开机器电源使皮管转动,不同大小的冬枣在向前传送的过程中落入不同位置的贮藏盒内,以此实现冬枣分级。这一时期研制的冬枣分选装置多为纯机械装置,分级精度不高,容易造成机械损伤,且分级效率有待提高。所以研制智能化分级装置,实现冬枣的快速无损检测具有十分重要的意义。
近年来,随着光谱技术的发展,机器视觉以及光谱成像技术广泛应用于水果分级检测领域。机器视觉综合了计算机、光学、自动控制、模式识别等技术(包括图像获取、处理、分析、输出或显示等),以其无损、快速的特点,适合水果外观大小、形状、颜色等检测。该技术能减轻人工劳动强度,检测误差小、速度快、精度高。光谱及光谱成像技术检测是基于入射光与果实组织相互作用时发生光散射和吸收进行的,光散射受组织组成和细胞结构的影响,而吸收与水果的化学组成密切相关,可见光和近红外区域的高光谱可以较好地实现水果成熟度指标的检测。例如:孙中国[13]基于机器视觉研制了冬枣生熟检测系统,利用冬枣果实的表面颜色对冬枣进行生熟判别,打破原来以冬枣果实大小进行分级的状况,实现了对冬枣更高品质更精确的自动化分拣。刘聪[14]运用近红外光谱检测技术分析了冬枣的可溶性固形物、水分、维生素C等物质的含量及指标模型,实现了对冬枣的无损检测。魏新华等人[15]基于高光谱成像技术实现了对冬枣微小机械损伤的识别,利用光谱分量图像进行主成分分析,对100个样本进行试验,结果表明,其正确识别率在98%以上。刘玉乐等人[16]研发了一款基于智能视觉识别及瞬间重量采集技术的冬枣分选检测系统,该系统利用机器视觉技术和瞬间重量采集技术能够完成对冬枣的损伤度及单果重量的双重精确分选。侯鹏帅等人[17]利用Openmv视觉处理技术设计了一款可以实现对冬枣的快速色选以及大小分选的检测系统,经过试验验证,分选准确率在96%以上。若将该项技术优化推广,可大幅节省用工成本,提高工作效率。陈冲等人[18]利用近红外光谱技术建立冬枣水分及糖分的主成分回归和最小二乘法模型,通过对比试验得到冬枣水分的相关系数为0.997 45,糖分的相关系数为0.960 78。试验结果表明,利用近红外光谱技术对冬枣的水分及糖分进行预测是切实可行的。
通过梳理上述关于冬枣分级检测技术的相关文献可知,机器视觉、光谱以及光谱成像技术可以实现对冬枣的快速、准确、无损检测,未来可以深化此类技术研究。
由于冬枣属于脆硬性果实,很容易受到机械损伤,受到损伤的冬枣品质下降,不仅会影响其营养价值,还会影响冬枣种植经济效益。冬枣的机械损伤主要发生在收获、分级、包装及运输环节,因此明确冬枣的力学特性具有十分重要的意义。我国冬枣收获机械的工作原理主要是振动收获,而在设计振动收获机械时,需要明确冬枣机械收获参数,包括不同成熟期冬枣果柄的分离力、冬枣的应力及破裂力等。因此,对冬枣机械收获参数进行系统研究很有必要。
目前,还没有研发出专门用于冬枣采收的实用性强、性价比高的智能化机械,且现有的冬枣种植模式也不符合机械化作业要求,农机农艺不配套,提高了农机化投入成本,降低了冬枣种植经济效益。
现阶段,冬枣生产流程是采收后再进行分级检测,作业环节多,不仅浪费时间,而且需要耗费大量的人力。研制出加装分级检测装置的冬枣采收机械,将很大程度上提高工作效率,提升经济效益。
我国冬枣生产机械化发展基础较差、起步较晚,科研能力不强,缺乏相应的技术人才。相关部门对冬枣机械化生产研发的重视程度不够,资金投入不足,扶持力度不大,冬枣生产标准化程度不高。
在进行冬枣采收机械研制前,需要系统了解冬枣的力学特性及机械收获参数。应加强冬枣果柄分离力与成熟度的关系、振动频率对冬枣的机械损伤程度以及冬枣树的动力学仿真等实验分析,进而确定冬枣的最优振动采收参数,为设计冬枣机械采收装置奠定理论基础。
一方面,冬枣的种植模式应满足机械化作业要求;另一方面,冬枣生产机械装置的研发也应符合农艺技术要求。农机农艺融合发展才能推进冬枣生产的机械化、智能化。应研发满足不同品种冬枣以及不同种植模式枣园作业要求的生产机械,提高冬枣生产机械化水平,降低人工劳动强度,提高冬枣生产效率。
将冬枣分级检测装置加装在采收机械上,可以实现采收分级一体化,减少中间作业环节,降低生产成本。分级检测装置可以采用机器视觉或光谱技术,实现快速无损、低成本检测。此类装置不仅可以用于冬枣果实大小、果型的分级,还可以用于冬枣甜度、脆熟度的分级,作业效率高。
应出台扶持政策,推进冬枣生产标准化。在此基础上,增加资金投入,鼓励高校及企业研发冬枣生产机械化装置。同时,要加大冬枣生产机械购置补贴力度,调动农民购买冬枣生产机械的积极性。