果蔬采摘機器人

果蔬采摘機器人第1頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一

果蔬采摘機器人是針對水果和蔬菜，通過編程能完成這些作物的采摘，輸送，裝箱等相關(guān)作業(yè)任務的具有感知能力的自動化機械收獲系統(tǒng)。

設計果蔬采摘機器人需解決的主要問題是識別和定位果實，在不損害果實也不損害植株的條件下，按照一定的標準完成果蔬的收獲。同時，也要考慮經(jīng)濟因素，要保證其成本不比其所替代的人工成本高。第2頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀技術(shù)原理農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展與展望第3頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一1.1984年，日本京都大學的川村等人開始開始了對番茄采摘機器人的研究，并研制出一臺具有5自由度關(guān)節(jié)型機械手的機器人。2.近藤等人研制出氣吸式草莓采摘機器人，針對特定栽培模式---坡面上種植和平面種植，研制出了3種草莓采摘機器人并分別進行了實驗。3.荷蘭農(nóng)業(yè)環(huán)境工程研究所研制出一種多功能黃瓜采摘機器人。機械手有7個自由度，采用三菱RV-E26自由度機械手，在底座上增加了1個線性滑動由度，采摘成功率約為80%，每采摘1條黃瓜需時間45s。第4頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一4.

日本岡山大學研制的葡萄采摘機器人

采用5自由度的極坐標機械手。視覺傳感器一般采用彩色攝像機。該機器人的特點是,為了提高使用效率,開發(fā)了多種末端執(zhí)行器,除了能完成采摘作業(yè),更換其他的末端執(zhí)行器還可以完成噴霧、套袋和修剪枝葉等作業(yè)

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.以色列和美國聯(lián)合研制了一臺甜瓜采摘機器人。該機器人主體架設在以拖拉機牽引為動力的移動平臺上,采用黑白圖像處理的方法進行甜瓜的識別和定位,并根據(jù)甜瓜的特殊性來增加識別的成功率。試驗表明,該機器人可以完成85%以上的田間甜瓜的識別

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第5頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一果蔬采摘機器人技術(shù)原理第6頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一果蔬采摘機器人技術(shù)原理一.番茄采摘機器人

由機械手、末端執(zhí)行器、行走裝置、視覺系統(tǒng)

和控制系統(tǒng)

組成第7頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一果蔬采摘機器人技術(shù)原理用彩色攝像頭和圖像處理卡組成的視覺系統(tǒng)，可尋找和識別成熟果實。帶橡膠手指和啟動吸嘴的末端執(zhí)行器，把果實吸住抓緊后，利用機械手的腕關(guān)節(jié)把果實擰下來而不損傷果實。行走機構(gòu)有4個輪子，能在田間自由行走。

機器人采摘番茄.flv第8頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一在第13屆中國（壽光）國際蔬菜科技博覽會上，

蔬菜機器人在采摘西紅柿第9頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一二、草莓采摘機器人第10頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一自動草莓采摘機器人.MP4第11頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一（一）果蔬采摘機器人定位系統(tǒng)1.激光掃描測距技術(shù)

這種技術(shù)利用一束激光在物體表面逐點掃描，根據(jù)各點反射的信息判別物體的形狀及空間位置。其測距原理有三種：脈沖飛行時間測距、相位差測距和差頻測距。

利用這種技術(shù)能夠達到很高的水果形狀精度及空間位置精度，但速度比較慢，成本比較高。第12頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一2.利用兩臺攝像機所獲得的圖像差異計算目標的三維信息這種技術(shù)跟人眼觀察物體的方式很相似，他利用兩臺相隔一定距離的兩臺攝像機所獲取的圖像的差異，運用三角測距原理得到果實的有關(guān)位置的三維信息，這就是所謂的雙目視覺系統(tǒng)。這種技術(shù)相比較于激光測距技術(shù)精度低，但具有速度快、成本低的特點，在實際研究中得到了廣泛應用。第13頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一（二）果蔬采摘機器人視覺系統(tǒng)的目標提取大部分水（疏）果處于采摘期時，其果實表面顏色與北京顏色存在較大差異，而同一品種果實表面顏色相近，體現(xiàn)在色彩空間中果實顏色和背景顏色存在著不同分布的特性。第14頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一1.果實表面顏色樣本采集2.建立果實表面色彩空間參照表3.果實圖像分割4.圖像分割實驗結(jié)果及討論第15頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一果實表面顏色樣本采集1、使用數(shù)碼相機直接從田中拍攝圖片，并從這些圖片中剪裁出成熟水果的區(qū)域2、使用數(shù)碼相機在各種自然光條件下（清晨、中午、傍晚、晴天和陰天）拍攝成熟果實，并拍攝相對應的背景（水泥地面以及樹葉、雜草等）3、在可控光強的光箱中用彩色攝像機（使用圖片采集卡）采集各種光照條件下的真實果實的圖片第16頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一建立色彩空間參照表建立色彩空間參照表的過程，實際上就是樣本像素在色彩空間的分布過程。第17頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一果實圖像分割有了果實表面顏色色彩空間參照表以后，很容易判斷一個像素點是否為目標像素點判斷方法：在每個像素點的5×5鄰域內(nèi)統(tǒng)計目標像素點個數(shù)，超過半數(shù)時則認為該點是目標像素點，否則認為是非目標像素點。第18頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一圖像分割實驗結(jié)果及討論水果表面顏色樣本色彩空間分布圖第19頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一目標分割實驗結(jié)果返回第20頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展與展望發(fā)展目前，大部分果蔬采摘機器人還處于研究階段，離實用化和商品化還有一定的距離。其主要原因是：1.機器人智能化程度沒有達到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的要求。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非結(jié)構(gòu)性和田間工作的不確定性要求采摘機器人具有較高的的智能和柔性生產(chǎn)的能力。2.采摘效率不高，普遍低于人工采摘。這主要是由于圖像處理時間較長，以及機器人的自由度多，對其控制需要話費較長時間。3.機器人的制造成本較高，而且其應用的季節(jié)性較強，使用效率較低。第21頁，共23頁，2023年，2月20日，星期一展望：采摘智能化機器人的研究需要在一下幾個方面進行努力：1開發(fā)出智能化程度高的視覺處理系統(tǒng)，能夠?qū)σ烧某墒旃哌M行準確的識別和精確定位。2提高圖像處理硬件的處理速度，優(yōu)化軟件的算法