采摘机器人关键技术分析

1机器人的结构单，如图一所示：
2农业机器人的感觉系统
机器人的手采用带有弹性触点的触敏元件
、热敏元件、质量传感器、电位器等装置，在 一定程度上有了手的功能。奇迹人的视觉系统 和人的视觉系统类似，由信息获取，信息处理 与特征抽取比较、判断分类等部分组成。
3机械手臂的自适控制系统如图2所示：
4 目标的探测与定位技术：
• 目前，农业机器人额适应性和通用性不足，智能化程度仍 旧不够高等使得难以适应复杂多变的农业生产环境；再者， 现在农业机器人的生产成本高、效率低。这两方面的原因 使得农业机器人尚不合适走出实验室进行广泛的推广使用。 随着各国对农业机器人发展的不断重视，同时对农业机器 人的开发研究在资金和人力上的不断支持，相信农业机器 人会得到一个长足的发展，并最终会走出应用，为农业发 展做出自己的贡献。随着我国民经济的高速发展，农业产 业结构的调整以及新技术的应用，机器人也定会广泛的应 用到我国农业生产中。
• 4 日本冈山大学研制的葡萄采摘机器人 采用5自由度的极坐标机械手。 视觉传感器一般采用彩色摄像机。该机器人的特点是,为了提高使用效 率,开发了多种末端执行器,除了能完成采摘作业,更换其他的末端执行 器还可以完成喷雾、 套袋和修剪枝叶等作业
• 5 甜瓜收获机器人以色列和美国联合研制了一台甜瓜采摘机器人。该 机器人主体架设在以拖拉机牵引为动力的移动平台上 ,采用黑白图像 处理的方法进行甜瓜的识别和定位 ,并根据甜瓜的特殊性来增加识别 的成功率。试验表明 ,该机器人可以完成 85%以上的田间甜瓜的识别 和
对作业对象的正确识别和定位是任何农业机 器人正常工作所必需的前提。
5自主导航与路径规划：
自主导航是具有开放式结构农业机器人应具备 的重要认知特性。
6 苹果采摘机器人末端执行器 如下图：
• 1 发展
目前，大部分果蔬采摘机器人还处于研究阶段，离 实用化和商品化还有一定的距离。其主要原因是：1机器 人智能化程度没有达到农业生产的要求。农业生产的非结 构性和田间工作的不确定性要求采摘机器人具有较高的的 智能和柔性生产的能力。2采摘效率不高，普遍低于人工 采摘。这主要是由于图像处理时间较长，以及机器人的自 由度多，对其控制需要话费较长时间。3机器人的制造成 本较高，而且其应用的季节性较强，使用效率较低。
采摘机器人关键技术
------------------农机112班
• 引言 • 国内外现状 • 关键技术 • 农业机器人的发展与展望 • 结论
• 摘要: 果蔬采摘机器人是针对水果和蔬菜，通过编程能完成这 些作物的采摘，输送，装箱等相关作业任务的具有感知能力的 自动化机械收获系统。设计果蔬采摘机器人需解决的主要问题 是识别和定位果实，在不损害果实也不损害植株的条件下，按 照一定的标准完成果蔬的收获。同时，也要考虑经济因素，要 保证其成本不比其所替代的人工成本高。
• 1 1984年，日本京都大学的川村等人开始开始了对番茄采摘机器人的 研究，并研制出一台具有5自由度关节型机械手的机器人。
• 2 近藤等人研制出气吸式草莓采摘机器人，针对特定栽培模式---坡面 上种植和平面种植，研制出了3种草莓采摘机器人并分别进行了实验。
• 3 荷兰农业环境工程研究所研制出一种多功能黄瓜采摘机器人。机械 手有7个自由度，采用三菱RV-E26自由度机械手，在底座上增加了1 个线性滑动由度，采摘成功率约为80%，每采摘1条黄瓜需时间45s。
• 4 韩国庆北大学研制了苹果采摘机器人，具有4自由度， 包括3个旋转关节和1个移动关节。
• 5 西班牙研制了柑橘采摘机器人，有摘果手、彩色视觉系 统和超声传感电位器3部分组成。
• 6 中国农业大学的孙明等人为苹果采摘机器人开发了一套 果实识别机器视觉系统。
• 7浙江大学利用机器视觉技术研究了树上柑橘的识别方法。
• 展望：
采摘智能化机器人的研究需要在一下几个方面进行努 力：1 开发出智能化程度高的视觉处理系统，能够对要采 摘的成熟果蔬进行准确的识别和精确定位。2 提高图像处 理硬件的处理速度，优化软件的算法，同时简化机器人结 构，降低控制难度，从而提高采摘工作效率 3 设计开放式 的采摘机器人，提高机器人的通用性。通过更换末端执行 器既能采摘不同的果蔬，提高机器人使用效率。另外，还 需要在机械手的结构、采摘工作方式和壁障规划方面加以 改进，以提高采摘速度和采摘成功率，降低机器人自动化 收获的成本，才可能达到实用化。返回
低工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率和
产品质量、保证果实适时采收，因而具有很大发 展潜力。返回
国内外研究现状：
• 首次应用机器人技术进行果蔬收获的是美国学者 • Schertz和 Brown于 1968年提出的[ 3 ] • ,但当时开发的收 • 获机器人样机只能算是半自动化的收获机械。 • 随着计算机图像处理技术、 工业机器人技术以及人工智
• 果品采摘作业是水果生产链中最耗时，最费力的一个环节。采摘 作业季节性强、劳动强度大、费用高，因此保证果实适时采收、 降低收获作业费用是农业增收的重要途径。由于采摘作业的复杂 性，采摘自动化程度仍然很低。目前，国内水果采摘作业基本上 都是人工进行，其费用月约占成本的50%-70%，并且时间较为集 中。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 低工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率和产品质量、保证
农业机器人的关键技术
• 1 农业机器人集传感、监测、人工智能、通讯，图像识别 和精密及系统集成等多种前沿科学技术与一身。
• 2 采摘机器人的制造成本高、 应用推广果蔬采摘机器人 的采摘对象具有多样性 ,工作时间具有季节性 ,设备利用率 低 ,操作对象大部分为农民 ,这就要求其要具有良好的通用 性、 可编程性、 高可靠性和操作简单性。另外采摘机器 人的使用和维护都需要相当高的技术水平和费用。只有当 其使用成本低于人工收获成本时 ,采摘机器人才会真正被 普及。因此 ,成本问题将成为制约采摘机器人市场化的瓶 颈问题。
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• 黄瓜采摘机器人
• 日本近藤等人研制出一种采用 6自由度机 械手的黄瓜采摘机器人 (见图 4) ,它能在 专门为机械化采摘而设计的倾斜棚支架下 工作。该机器人在摄像机前加了滤波片 , 可以根据黄瓜的光谱反射特性来识别黄瓜。 其末端执行器上装有果梗探测器、 切割
器和机械手指。采摘时由机械手指抓住黄 瓜后 ,果梗探测器便寻找果梗 ,然后切割器 切断果梗 ,完成采摘。采摘速度为 16s/个 , 成功率大约为 60%。存在的问题是受到 茎叶的影响较大。荷兰农业环境工程研究 所研制出一种多功能黄瓜采摘机器人 (见 图 5) ,其末端执行器由一个 7自由度机械 手和切割器组成 ,采摘速度为 45 s/根 ,成 功率约为 80%。返回
The end
能 • 控制等技术的发展和日趋成熟 ,日本、 美国、 荷兰、 法 • 国、 英国、 意大利、 以色列、 西班牙等国家在采摘机器
人 • 的研究上做了大量研究工作 ,并且试验成功了多种具 • 有人工智能的采摘机器人。但是由于采摘对象的复杂 • 性和采摘环境的特殊性 ,目前市场上仍没有商品化的 • 采摘机器人。
• 此外，各国研究人员还在进行西瓜、甘蓝、茄子等果蔬的 采摘机器人技术研究。
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• 1 西红柿采摘机器人
• 1993年 ,日本近藤等人研制出一台具有 7自由度的 西红柿收获机器人。该机器人由机械手、 末端执
行器、 视觉传感器和移动机构等组成 (见图ห้องสมุดไป่ตู้1)。
末端执行器由两个机械手指和一个吸盘组成。通 过彩色摄像机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。采摘时 , 4轮行走机构行 走指定的距离后 ,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 柿是否符合收获标准,若符合 ,则控制吸盘把果实吸 住 ,再由机械手指抓住果实 ,然后通过机械手的腕 关节拧下果实。该采摘机器人的采摘速度约为 15 s/个 ,成功率约为 70%。该机器人存在的问题是有
些被叶茎遮挡的成熟西红柿没有被成功采摘。 2004年 ,美国加利福尼亚西红柿机械公司在
当地农业博览会上展出 2台全自动西红柿采摘机 (见图2)。该采摘机长 12 . 5 m、 宽 4 . 3 m,每分 钟可采摘 1 t多西红柿。这种西红柿采摘机首先将 西红柿连枝带叶割倒后卷入分选仓 ,分选设备挑选 出红色的西红柿,并将其通过输送带送入随行卡车 的货舱内 ,然后将未成
苹果采摘机
该采摘机机械手具有 4自由度 ,工作空 间可以达
到 3 m。利用 CCD摄像机和光电传感器 识别果实 ,识 别率达 85% 。该机器人末端执行器下 方安装有果实
收集袋 ,缩短了从摘取到放置的时间 ,提 高了采摘速
度。缺点是该机器人无法绕过障碍物 摘取苹果 ,也没 有给出完全被茎叶遮盖的苹果的识别 和采摘方法返回
果实适时采收，因而具有很大发展潜力。
• 果品采摘作业是水果生产链中最耗时，最费力的 一个环节。采摘作业季节性强、劳动强度大、费
用高，因此保证果实适时采收、降低收获作业费
用是农业增收的重要途径。由于采摘作业的复杂
性，采摘自动化程度仍然很低。目前，国内水果
采摘作业基本上都是人工进行，其费用月约占成 本的50%-70%，并且时间较为集中。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
• 柑橘采摘机器人
• 西班牙工业自动化研究所基于人机协作思想研制出一种柑 橘采摘机器人 ,该机器人主体装在拖拉机上 ,由机械手、 彩色视觉系统和超声传感定位器组成。它能通过柑橘的颜 色、 大小和形状来判断柑橘是否达到采摘标准 ,还可以按 色泽、 大小进行分级装箱。该机器人采摘速度为 1 s/个。 这个机器人的特点在于: 采摘机器人寻找、 定位待摘果实 以及机器人导航任务由人来完成 ,机器人的运动轨迹规划、 关节控制和末端执行器控制等任务由机器人的控制系统完 成。这样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 业化返回