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21 世紀是農(nóng)業(yè)機械化向智能化方向發(fā)展的重要時期。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；?、多樣化和精確化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)要求逐漸提高，許多作業(yè)項目（如蔬菜和水果的挑選與采摘、蔬菜的嫁接等）都是勞動密集型工作，再加上時令的要求，保證作業(yè)質(zhì)量成為關(guān)鍵問題；同時，工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展迅速，農(nóng)業(yè)勞動力將逐漸向社會其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；隨著人口的老齡化和農(nóng)業(yè)勞動力的減少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本也相應提高，這樣大大降低了產(chǎn)品的市場競爭力。果品采摘作業(yè)是水果生產(chǎn)鏈中最耗時、最費力的一個環(huán)節(jié)。采摘作業(yè)季節(jié)性強、勞動強度大、費用高，因此保證果實適時采收、降低收獲作業(yè)費用是農(nóng)業(yè)增收的重要途徑。由于采摘作業(yè)的復雜性，采摘自動化程度仍然很低。目前，國內(nèi)水果采摘作業(yè)基本上都是人工進行， 其費用約占成本的50%~70%，并且時間較為集中。采摘機器人作為農(nóng)業(yè)機器人的重要類型，其作用在于能夠降低工人勞動強度和生產(chǎn)費用、提高工人勞動舒適性、提高勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、保證果實適時采收，提高產(chǎn)品的國際競爭力等方面具有很大潛力。
國內(nèi)外采摘機器人的研究進展
果蔬采摘機器人的研究開始于20 世紀60 年代的美國( 1968 年) ，采用的收獲方式主要是機械震搖式和氣動震搖式。其缺點是果實易損、效率不高，特別是無法進行選擇性的收獲，在采摘柔軟、新鮮的果蔬方面還存在很大的局限性。但在此后，隨著電子技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，特別是工業(yè)機器人技術(shù)、計算機圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的日益成熟，采摘機器人的研究和開發(fā)技術(shù)得到了快速的發(fā)展。自1983年第1臺西紅柿采摘機器人在美國誕生以來，日本、荷蘭、法國、英國、意大利、美國、以色列、西班牙等國都展開了果蔬收獲機器人方面的研究工作，涉及到的研究對象主要有甜橙、蘋果、西紅柿、櫻桃西紅柿、蘆筍、黃瓜、甜瓜、葡萄、甘藍、菊花、草莓、蘑菇等，部分已經(jīng)有了一些研究成果
例如1 人機協(xié)作型柑橘采摘機器人
人機協(xié)作型研究思想是將采摘機器人尋找、定位待摘果實以及機器人導航任務(wù)由人來完成，機器人的運動軌跡規(guī)劃、關(guān)節(jié)控制和末端執(zhí)行器控制等任務(wù)由機器人的控制系統(tǒng)完成。西班牙工業(yè)自動化研究所基于人機協(xié)作思想開發(fā)的柑橘采摘機器人Agribot。該機器人由操作臺、輪式移動機構(gòu)、機械手、末端執(zhí)行器、激光測距儀和控制系統(tǒng)等組成。操作人員發(fā)現(xiàn)待采摘果實后，利用游戲桿操縱移動/傾斜機構(gòu)，使激光測距儀的激光束對準果實，獲取待采摘果實的坐標，并將其放入一動態(tài)數(shù)據(jù)區(qū)?？刂葡到y(tǒng)從動態(tài)數(shù)據(jù)區(qū)中取出坐標數(shù)據(jù)，并和機械手末端執(zhí)行器的當前坐標進行比較，規(guī)劃最優(yōu)采摘路徑的同時控制關(guān)節(jié)軸電機的運動，使機械手末端執(zhí)行器到達指定位置。
合理的人機分工與協(xié)作不僅增強了智能機器人處理突發(fā)事件的能力和系統(tǒng)的魯棒性，還可以在不增加系統(tǒng)復雜程度和成本的前提下，提高采摘成功率。人機協(xié)作型采摘機器人的研究具有現(xiàn)實意義，它不僅提高了采摘機器人的采摘效率和成功率，還能大幅度降低系統(tǒng)成本，有利于盡早實現(xiàn)采摘機器人的產(chǎn)業(yè)化。
2 西紅柿采摘機器人
日本Kondo-N 等人研制的西紅柿收獲機器人由機械手、末端執(zhí)行器、視覺傳感器和移動機構(gòu)等組成
西紅柿各個果實不一定是同時成熟，并且果實有時被葉莖擋住，收獲時要求機械手活動范圍大，且能避開障礙物，所以機器人的采摘機械手采用7自由度的SCORBOT－ER 工業(yè)機器人，能夠形成指定的采摘姿態(tài)進行采摘。用彩色攝像機作為視覺傳感器來尋找和識別成熟果實，利用雙目視覺方法對目標進行定位；移動機構(gòu)采用4輪結(jié)構(gòu)，能在壟間自動行走。采摘時，移動機構(gòu)行走一定距離后就進行圖像采集，利用視覺系統(tǒng)檢測出果實相對機械手坐標系的位置信息，判斷西紅柿是否在收獲的范圍之內(nèi)。若可以收獲，則控制機械手靠近并摘取果實，吸盤把果實吸住后，機械手指抓住果實，然后通過機械手的腕關(guān)節(jié)擰下果實。
3 蘑菇采摘機器人
英國Silsoe研究院研制了蘑菇采摘機器人[ 9 ] ,它可以自動檢測蘑菇的位置、大小,并選擇性地采摘和修剪。它的末端執(zhí)行器是帶有軟襯墊的吸引器。采摘速度為1. 5 s/個,成功率約為75%。
國內(nèi)研究現(xiàn)狀
我國對采摘機器人的研究始于20世紀90年代中期,雖然與發(fā)達國家還有很大的差距,但是在不少院校和研究學者的努力下也取得了一些進展。中國農(nóng)業(yè)大學的湯修映等人研制了一個6自由度黃瓜采摘機器人,該機器人基于RGB三基色模型的G分量來進行圖像分割,在特征提取后確定黃瓜的采摘點。同時提出了新的適合自動化采摘的斜柵網(wǎng)架式黃瓜栽培模式。孫明等為蘋果采摘機器人開發(fā)了一套果實識別視覺系統(tǒng),并研究成功了一種使二值圖像的像素分割正確率大于80%的彩色圖像處理技術(shù)。東北林業(yè)大學的陸懷民研制了林木球果采摘機器人。主要由5自由度機械手、行走機構(gòu)、液壓驅(qū)動系統(tǒng)和單片機控制系統(tǒng)組成。浙江大學提出了基于彩色信息和紅外熱成像技術(shù)的樹上水果識別方法。并且對7自由度番茄收獲機械手進行了機構(gòu)分析與優(yōu)化。南京農(nóng)業(yè)大學的姬長英等人在番茄采摘中運用了雙目立體視覺技術(shù)對紅色番茄進行定位。上海交通大學的曹其新等運用彩色圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,開發(fā)了草莓揀選機器人。江蘇大學的陳樹人和尹建軍等提出了基于彩色柱狀圖算法的番茄采摘機器人視覺系統(tǒng)。趙杰文等研究了基于H IS顏色特征的田間成熟番茄識別技術(shù)。
課題所涉及的任務(wù)及實現(xiàn)預期目標的可行性
根據(jù)國內(nèi)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計資料，設(shè)計一款適合采摘果實的自動化機械裝置，要求結(jié)構(gòu)簡單，功能使用，操作性能好。具體要求如下：
1.設(shè)計系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，要求設(shè)計一個具有三個手指的仿人機械手外形，每個手指具有二個關(guān)節(jié)。
2.繪制二維裝配圖和零件圖。
3.選擇合適的動力配置和控制部件，能對手指進行簡單地抓取操作。
4.要求利用Solidworks繪制三維圖，完成運動仿真。
本課題總體設(shè)計面很廣，設(shè)計的內(nèi)容主要是機械手部分的設(shè)計。
機械手又稱操作機，是指具有和人手臂相似的動作功能，并使工作對象能在空間內(nèi)移動的機械裝置，是機器人賴以完成工作任務(wù)的實體。在收獲機器人中，機械手的主要任務(wù)就是將末端執(zhí)行器移動到可以采摘的目標果實所處的位置，其工作空間要求機器人能夠達到任何一個目標果實。機械手一般可分為直角坐標、圓柱坐標、極坐標、球坐標和多關(guān)節(jié)等多種類型。多關(guān)節(jié)機械手又稱為擬人( 類人) 機器人，相比其它結(jié)構(gòu)比較起來，要求更加靈活和方便。機械手的自由度是衡量機器人性能的重要指標之一，它直接決定了機器人的運動靈活性和控制的復雜性。
果蔬采摘機器人往往工作于非結(jié)構(gòu)性環(huán)境中，工作對象常常是隨機分布的，因此在機械手的設(shè)計過程中，必須考慮采用最合理的設(shè)計參數(shù)，包括機器人類型、工作空間、機械臂數(shù)量( 機械臂越多，機構(gòu)越靈活，但控制也越復雜，消耗的時間也越多。因此，必須在系統(tǒng)數(shù)量和性能之間進行平衡) 以及機器人結(jié)構(gòu)方式( 串聯(lián)式、并聯(lián)式) 等。評價機械手的結(jié)構(gòu)性能參數(shù)主要有工作空間、可操作度、位置多樣性和冗余度等。為了設(shè)計出最合適的操作手機構(gòu)，還必須進行機構(gòu)的運動學和動力學研究，同時還要考慮其運動平衡性能，綜合優(yōu)化算法設(shè)計，使機器人能靈巧無碰撞地完成采摘任務(wù)。
總體分析，目前，采摘機器人研究領(lǐng)域主要存在以下幾個問題:
①果實的識別率、定位精度低
果蔬采摘機器人的首要任務(wù)是識別和定位水果。然而果實的形狀、尺寸、顏色、成熟度、表皮外傷程度差異性大,而且果實總是隨機分布生長,這給果實的識別帶來很大的困難。目前識別果實的方法主要有灰度閾值、顏色識別法和區(qū)域識別法等。前兩種方法都要基于果實的光譜反射特性,因此還極易受到自然光照的影響。而區(qū)域定位方式,則要求目標具有完整的邊界
條件,但是由于果實往往被枝干和葉子遮擋,很難真正區(qū)別出完整的輪廓。
②果實的損傷率較大。
果實是很嬌嫩的,在采摘過程中必須保證以不損傷果實為前提,目前人們在末端執(zhí)行器上安裝傳感器以感知抓取的力度,但是在實際操作中仍然未能避免對果實造成抓取傷痕。另一種方法是切斷果柄,這種辦法的問題是切刀極易磨損,另外就是當果柄過短時無法應用。
③采摘環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化給采摘帶來困難
大部分果實都是在自然環(huán)境中生長,因此果實的采摘將受到自然環(huán)境改變的影響。如刮風導致果實搖動而不斷改變位置,采摘果實被樹葉樹枝等掩蓋,這就要求采摘機器人不僅能將這樣的果實識別出來,還需要有成功的避障規(guī)劃和靈巧的機械手結(jié)構(gòu)。
④果實平均采摘周期較長、效率低
研究采摘機器人的目的之一就是為了提高采摘的效率,但是目前的采摘機器人效率還不夠高。比如采摘1個甘藍需要55 s,采摘一根黃瓜需要10～16 s,采摘一個茄子需要64. 1 s,采摘一個甜瓜需要15 s。
⑤采摘機器人的制造成本高、應用推廣難
果蔬采摘機器人的采摘對象具有多樣性,工作時間具有季節(jié)性,設(shè)備利用率低,操作對象大部分為農(nóng)民,這就要求其要具有良好的通用性、可編程性、高可靠性和操作簡單性。另外采摘機器人的使用和維護都需要相當高的技術(shù)水平和費用。只有當其使用成本低于人工收獲成本時,采摘機器人才會真正被普及。因此,成本問題將成為制約采摘機器人市場化的瓶頸問題。
解決對策
每一個事物的發(fā)展都是一個遇到問題解決問題的過程。為了很好的解決以上問題,解除限制采摘機器人發(fā)展的因素,可以從以下幾個方面加強探索與研究:
(1) 研究出一種高可靠性、高精度的視覺系統(tǒng)技術(shù),可以使所有成熟果實都能夠識別出來并能精確地對其定位。這就需要在三維立體視覺技術(shù)、視覺傳感器技術(shù)、圖像獲取和處理等方面進行更深入的研究。
(2) 機械結(jié)構(gòu)直接決定機器人運動的靈活性、平穩(wěn)性和控制的復雜性。采摘機器人結(jié)構(gòu)必須更加緊湊和簡化,優(yōu)化機器人結(jié)構(gòu)。提高機械手和末端執(zhí)行器的柔性和靈巧性,成功避障,提高采摘的成功率,降低果實的損傷率。
(3) 可以研究適合采摘機器人工作的果蔬栽培模式,通過降低作物生長環(huán)境的非結(jié)構(gòu)化和復雜性,便于采摘機器人的視覺定位和移動。
(4) 提高圖像處理速度,優(yōu)化軟件算法,縮短機器視覺部分在整個采摘過程中所占用的時間,以提高采摘效率。
(5) 采用開放式的控制系統(tǒng),提高采摘機器人的通用性。只要改變機器人的機械本體和末端執(zhí)行器,用一套控制系統(tǒng)就能完成不同果蔬的采摘,從而提高控制系統(tǒng)的利用率、降低成本。
課題任務(wù)計劃
第1～2周 查閱相關(guān)文獻，撰寫開題報告。
第3～4周 根據(jù)現(xiàn)有的機械手的設(shè)計確定采摘手的設(shè)計方案。
第5～6周 根據(jù)工作要求，計算并查閱相關(guān)手冊，選擇和設(shè)計各零部件。
第7～9周 運用AutoCAD軟件，繪制二維零件圖和裝配圖。
第10～11周 運用三維設(shè)計軟件完成整機各零部件的三維建模并進行運動仿真。
參考文獻
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