草莓采摘机器人研究现状及发展趋势.pdf
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1、207自动化与控制草莓采摘机器人研究现状及发展趋势洪翌钧(中南大学,长沙 410006)摘 要:根据当前草莓采摘机器人的研究现状,分析现有草莓采摘机器人存在的问题,提出一种可能的机构设想和识别定位系统设想,并预测未来草莓采摘机器人的发展趋势,为其改良创新发展奠定基础。关键词:草莓采摘机器人;执行机构;识别定位系统Research Status and Development Trend of Strawberry Picking RobotHONG Yijun(Central South University,Changsha 410006)Abstract:According to the
2、current research status of strawberry picking robots,some problems of existing strawberry picking robots are analyzed,a possible mechanism and identification and positioning system are proposed,and the future development trend of strawberry picking robots is predicted to provide some reference for i
3、ts improvement and innovation.Keywords:strawberry picking robot;executing organs;identification and positioning system草莓是世界上栽培面积较广的水果,生长周期长,生产管理环节多,以鲜食为主,具有极高的营养价值。草莓具有独特的植物学特征和栽培要求,在全球不同国家和地区,其栽培模式、经营规模等差异很大。目前,我国草莓种植方式主要分为高垄栽培和高架栽培。高垄栽培草莓一般垄面为 35 40 cm,垄高为 30 cm,垄距为 80 100 cm,垄沟为 25 30 cm,株距为 20 c
4、m左右。高架栽培草莓一般支架高度为 1.1 1.5 cm,单双行种植均可。依据无土栽培槽宽度而定,草莓间距为 20 30 cm。我国是最大的草莓生产国,2022 年全年草莓产量达到 320 万 t。近年来,草莓已成为我国水果产业中发展最快的领域,经济和社会效益显著提升,不仅促进了农民增收,而且作为适宜农业旅游、观光采摘的水果,促进了第一、第二、第三产业的融合发展。但是,目前我国的草莓生产机械化总体水平偏低,草莓生产对人工的依赖非常严重。近年来,随着科技的发展,草莓生产逐渐走向智能化和机械化。草莓采摘机器人的研制极大地降低了人力成本,提高了采摘效率,推动了草莓种植业的规模化发展。1 研究现状1.
5、1 采摘执行装置研究现状目前,国内草莓采摘机器人在采摘执行装置方面大多采用切断或扭断果梗的方式。高义虎采用夹持果实并割断草莓梗的采摘方式,利用机械爪夹持草莓,应用切割机构切断果梗并自动回位待机,以备下一次运行。该执行机构体积小,可保持灵活性,并可深入草莓种植区1。程胜鹏采用 4 自由度的机械手,末端执行装置左夹爪装有刀片,右夹爪开有凹槽,由舵机驱动夹爪闭合,可在夹持果梗的基础上剪断果梗2。王粮局设计的采摘执行机构,利用拢果绳将果实从复杂环境中拢出,由电机带动齿轮和齿条机构实现夹指闭合,完成果柄的剪切和夹持3。1.2 行走机构研究现状当前,国内行走装置设计多为适用于高架栽培模式的轮式底盘和履带式
6、底盘,也有针对地垄采用导轨机构的设计。陈俊丞根据高架栽培草莓大棚内通道平整,适合轮式底盘通行运动的情况,采用麦克纳姆轮底盘,具有良好的平稳性和可靠性,能够有效适应环境4。李贇钊等研究的跨垄式行走机构适合垄作草莓,驱动电机位于机构上部载物台,竖直方向传动采用链传动5。驱动时通过齿轮传动、传动轴和链传动将动力传递给轮轴,实现轮子旋转、机构行走。李长勇等采用履带式行走机构设计,车体的驱动源为直流减速电机,并与驱动轮连接,而驱动轮与履带啮合6。该行走机构具有承载能力强、稳定性好、环境适应能力强等优点。王粮局采用导轨机构,驱动电机固定在多机械臂安装座上,电机轴和齿轮连接,齿条和导轨固定连接,使得多机械臂
7、安装座和直线轨道发生相对 位移。现 代 制 造 技 术 与 装 备2082023 年第 9 期总第 322 期1.3 识别定位系统研究现状现阶段,国内对草莓采摘机器人草莓识别定位方法的研究较多且方向各有不同。陈俊丞采用 YOLO 识别算法,通过双目摄像头建立三维坐标系,对草莓图像进行二值化处理。先寻找像素形心,再采用局部自适应阈值二值化处理,最终定位草莓质心。彭志鸿等采用基于 OpenCV 图像处理库的草莓识别方法,通过高斯模糊、二值化等算法处理后,在二维图像平面内识别草莓质心坐标并进行标定7。马科展选取 Mask-RCNN 作为神经网络框架,优化后的草莓识别模型草莓检测准确率和召回率分别达到
8、 90.14%和 98.68%8。对于输出结果,结合深度图像获得草莓的局部点云,通过特征计算与完整点云模板进行匹配,得到草莓真实位置及姿态,与未遮挡草莓的质心和主轴偏差小于1 mm 和 1,与遮挡情况草莓的质心和主轴偏差小于 6 mm 和 6。2 存在的问题2.1 采摘执行装置结构设计仍有待完善成熟草莓肉质柔软多汁,极易受损。目前,草莓采摘机器人的采摘执行方式包括切断、扭断等多种形式,最终的采摘方式多为夹持,而夹持机械爪采摘柔性极差,易损伤草莓果实和枝叶。由于草莓生长呈簇状分布,机械爪夹持对识别精度要求较高,只能实现单枚草莓采摘,不仅增加了采摘难度,而且降低了采摘效率。另外,草莓植株枝叶茂密,
9、种植间隔小,而草莓采摘机器人多使用多自由度机械臂,不仅容易出现碰撞问题,造成机体损坏和草莓植株损伤,而且会因为机械臂自由度过多导致的振动和误差降低采摘 效率。2.2 草莓果实识别及定位影响因素难以排除草莓采摘环节中,最重要的是对果实的识别与定位。对果实识别与定位的精确性将影响草莓采摘机器人的行走和采摘执行装置的运行,进而影响采摘草莓的品质。识别的成功率受到多方因素影响。首先,草莓种植环境的光照、草莓植株叶片遮挡等,将会直接影响摄像头捕捉图像的质量,对识别工作造成极大干扰。草莓采摘机器人行进过程中,叶片遮挡和多草莓果实重叠,可能造成检测目标丢失而更换采摘目标,但若频繁出现此问题将严重降低草莓采摘
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