田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验

机器人采摘技术研究随着农业生产的发展和人口的增长，传统的人工采摘方式已经无法满足农产品的需求。

机器人采摘技术的研究成为了现代农业领域的一个热门课题。

机器人可以准确、高效地完成采摘任务，解放人力资源，提高农产品的产量和质量。

本文将从机器人采摘技术的发展背景、技术原理和应用前景等方面进行论述，以对该课题的研究做一个综合性的探讨。

随着人口的增长和农业的发展，农产品的需求量也越来越大。

而采摘一直是一个高强度、高投入、低效率的劳动过程。

人工采摘既费时又费力，且易受环境因素的限制，如天气、温度等，容易造成损耗和品质下降。

因此，机器人采摘技术的研究应运而生。

机器人采摘技术可以准确地判断农产品的成熟度、大小和变异程度，并能准确控制采摘力度和采摘方式，以避免损伤和浪费。

机器人采摘技术主要包括感知、决策和执行三个层面。

感知层面是机器人获取农产品和环境信息的过程。

通过各种传感器，包括视觉传感器、力传感器和触觉传感器，机器人可以识别和判断农产品的成熟度、位置和大小等信息。

决策层面是机器人根据感知到的信息进行决策的过程。

机器人可以根据事先设定的采摘策略和算法，判断何时、何处、如何采摘，以达到高效和质量要求。

执行层面是机器人实际进行采摘过程的执行过程。

机器人可以根据感知层面和决策层面的信息，自主地进行机械操作和动作控制，完成采摘任务。

机器人采摘技术的应用前景十分广泛。

首先，机器人采摘技术可以应用于大规模农场和农业园区，提高农产品的产量和质量。

机器人可以实现24小时无间断的采摘作业，提高采摘效率。

其次，机器人采摘技术可以应用于特殊环境下的农业生产。

如高山地区、沙漠地区或恶劣气候条件下，机器人采摘技术可以减轻劳动强度，提高工作效率。

再次，机器人采摘技术可以应用于特殊农产品的采收。

如高难度的果实采摘、嫩苗的移植等，机器人可以根据特殊的形状和结构进行针对性的设计和开发。

最后，机器人采摘技术还可以应用于农业教育和科普展示。

机器人可以模拟真实的采摘过程，为学生和观众提供亲身体验和实践机会。

多臂采摘机器人的初步设计——采摘手的设计1.绪论1.1研究内容及意义果蔬采摘是农业生产链中最耗时耗力的一个环节,其成本高、季节性强、需要大量劳动力高强度的工作。

但是由于工业生产的迅速发展分流了大量农业劳动力以及人口老龄化加剧等原因,使得能够从事农业生产的劳动力越来越少,单靠人工劳作已经不能满足现有的需要。

随着计算机图像处理技术和各种智能控制理论的发展,使采用机器人采摘果蔬成为可能。

果蔬采摘机器人是一类针对水果和蔬菜, 可以通过编程来完成采摘等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收获系统, 是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学, 需要涉及机械结构、视觉图像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术以及计算信息处理等多方面学科领域知识。

采摘机器人将在解决劳动力不足、降低工人劳动强度、提高工人劳动舒适性、减轻农业化肥和农药对人体的危害、提高采摘果蔬的质量、降低采摘成本、提高劳动生产率、保证果蔬的适时采收、提高产品的国际竞争力等方面具有很大潜力。

国际上, 一些以日本和美国为代表的发达国家,已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人,并取得了一些成果。

而我国在该领域中的研究还处于起步阶段,因此我们必须加快对采摘机器人的研究脚步以早日赶超国际水平,使其为我国农业的生产和发展做出重大贡献。

全套图纸，加1538937061.2研究现状果蔬采摘机器人的研究开始于20 世纪60 年代的美国( 1968 年)，采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式。

其缺点是果实易损、效率不高，特别是无法进行选择性的收获，在采摘柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性。

但在此后，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速的发展。

1.2.1国外研究现状在日本、美国等发达国家，农业人口较少。

随着农业生产向规模化、多样化、精确化的方向迈进，劳动力不足的现象越来越明显。

水果采摘机器人视觉系统研究进展摘要：概述了近年来国内外水果采摘机器人视觉系统的特点并进行了分析和归类，分析了不同视觉系统和方法的主要特征、所使用的传感器、检测水果的图像处理技术策略、检测效果以及系统的优点和局限性，并对研究的现状进行了综述。

经分析发现大多数视觉系统是通过电荷耦合器件（CCD）摄像机来获取图像，利用颜色和纹理分析作为特征，由各种分类器进行水果的检测，通过多相机或者距离传感器来进行空间定位和尺度测量。

指出了水果采摘机器人视觉系统存在的问题和有待改进的方面，并初步提出了一些设想和建议。

关键词：水果；采摘机器人；机器人视觉；空间定位；颜色和纹理分析Development of Machine Vision System for Fruit Harvesting RobotsAbstract： A review of previous studies on automatic locating fruits on trees using computer vision methods was performed. The main features of these approaches were described，especially focusing on the sensors utilized for capturing tree images，the image processing strategy used to detect fruits，the results obtained in terms of the correct/false detection rates，and the advantages and limitation of the systems. The majority of these works use CCD cameras to capture the images and use local or shape-based analysis to detect the fruits，use multi cameras or range senses to locate the fruits. The affecting factors of these systems such as the intensity of light，occlusion，and algorithm efficiency were pointed out；and some opinions and advices on machine vision system were given.Key words：fruit；harvest robot；machine vision；space orientation；color and shape analysis水果种植业的迅速发展提升了果园机械的市场需求。

基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法随着农业科技的发展，采摘机器人已逐渐走入农田，为农民朋友们提供高效的农作业解决方案。

其中，基于视觉的采摘机器人被广泛认可为一种较为有效的采摘技术。

本文将介绍基于视觉的采摘机器人的采摘定位与导航方法，带您了解这一先进技术的原理与应用。

一、视觉感知技术在采摘机器人中的应用随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉感知技术在采摘机器人中得到了广泛的应用。

采摘机器人通过视觉传感器获取作物的外形、颜色、纹理等特征信息，并通过图像处理与分析算法进行处理。

基于视觉感知技术，机器人能够准确地辨别和定位目标作物，为后续的采摘操作提供基础。

二、基于视觉的采摘机器人的采摘定位方法1. 特征提取与识别基于视觉的采摘机器人首先需要对目标作物进行特征提取与识别。

通过图像处理与分析算法，从目标作物的图像中提取出与种类、体积、成熟度等因素相关的特征信息。

这些特征信息可以是形状、颜色、纹理等，通过模式识别算法与数据库匹配，实现对目标作物的准确识别。

2. 目标位置定位定位是采摘机器人的核心任务之一。

基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像，结合机载传感器的数据，通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。

同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪，保持对目标的准确定位。

三、基于视觉的采摘机器人的导航方法1. 地图构建与更新基于视觉的采摘机器人可以通过视觉传感器获得周围环境的图像信息，通过图像处理与分析算法进行处理，并实现地图的构建与更新。

机器人可以基于地图信息规划最优路径，实现自主导航，避免障碍物和不可通行区域。

2. 导航控制基于视觉的采摘机器人的导航控制主要包括路径规划、避障和自主定位等。

通过图像处理与分析方法，机器人可以实现对周围环境的感知，并根据环境信息进行路径规划和避障决策。

此外，机器人还可以通过视觉定位方法实现自主定位，保证采摘操作的准确性和效率。

四、基于视觉的采摘机器人的应用前景基于视觉的采摘机器人在农业生产中具有广阔的应用前景。

种果蔬采摘竞赛机器人的设计竞赛机器人的设计是基于高效、精确和自动化的原则，旨在提高果蔬采摘的效率和质量。

下面我将详细介绍这款机器人的设计。

一、机器人的结构和执行机构：1.结构设计：机器人的结构采用轻巧、紧凑的设计，以便在狭小的果蔬园地中自由活动。

机器人的主体部分由高强度、轻质的材料构成，以减少机器人的自身重量，提高机器人的机动性和灵活性。

2.执行机构：机器人配备了多个执行机构，包括机械臂、摄像机、传感器等。

机械臂用于采摘果实，其中的抓取器可以根据不同果蔬的形状和大小进行调整。

摄像机用于监控果蔬的生长情况和位置信息。

传感器用于检测果实的成熟度和质量。

二、机器人的感知和定位系统：1.相机视觉系统：机器人配备了高分辨率的相机，可以获取果实的图像信息。

通过图像处理算法，机器人可以实时识别出果实的位置、大小和成熟度。

2.定位系统：机器人通过激光雷达或GPS等定位技术，确定自身的位置和姿态，以便精确地定位和采摘果实。

三、机器人的控制系统：1.控制算法：机器人采用先进的控制算法，以实现自主操作和快速响应。

通过与相机和传感器的配合，机器人可以实时感知果实的状态和环境的变化，并做出相应的决策。

2.控制器：机器人配备了高性能的控制器，其运行速度和计算能力可以满足机器人复杂的控制需求。

控制器可以根据预设算法和规则，精确地控制机械臂的运动、摄像机的焦距和传感器的灵敏度。

四、机器人的智能决策系统：1.决策算法：机器人配备了智能决策算法，可以根据果蔬的生长情况、成熟度和质量，以及当前的环境条件，进行智能化的决策。

例如，机器人可以根据果蔬的成熟度和质量，决定是否采摘该果实，以及确定采摘的方式和顺序。

2.数据处理和分析：机器人通过处理和分析大量的数据，可以根据历史数据和趋势预测果蔬的生长情况，并提前做出相应的调整和决策。

五、机器人的安全保护系统：1.碰撞检测：机器人配备了碰撞检测传感器，并通过控制系统实时监测机器人周围的环境。

面向机器人柑橘采摘的控制系统设计与试验在现代农业领域，随着科技的不断进步，机器人技术被广泛应用于农作物的种植和采摘过程中。

其中，面向机器人柑橘采摘的控制系统设计与试验，旨在提高采摘效率、降低劳动成本，并确保柑橘的品质与产量。

本文将介绍针对机器人柑橘采摘的控制系统的设计原则、组成部分以及设计过程中的试验验证。

一、控制系统设计原则面向机器人柑橘采摘的控制系统设计，需要遵循以下原则：1. 自动化控制：控制系统应具备自主决策和执行操作的能力，能够根据柑橘的生长状态和位置信息，自动进行采摘动作。

2. 安全可靠性：控制系统应具备安全保护机制，防止机器人在采摘过程中发生意外。

同时，控制系统的可靠性也是保证采摘质量的关键。

3. 精准灵活性：控制系统应能够实现对柑橘的精准定位和采摘动作，能够适应不同大小、形状、位置的柑橘，并在采摘过程中具备一定的灵活性。

二、控制系统组成部分面向机器人柑橘采摘的控制系统主要由以下组成部分构成：1. 传感器：通过传感器获取柑橘的成熟度、大小、形状以及位置信息，传感器类型包括视觉传感器、激光传感器等。

2. 运动控制模块：根据传感器获取的信息，控制机器人的运动轨迹和速度，确保机器人能够准确到达柑橘的位置。

3. 机械臂控制模块：控制机器人的机械臂实现精准的抓取和采摘动作，包括机械臂运动轨迹规划和力控制等。

4. 决策与执行模块：根据传感器信息和预设的采摘策略，进行决策并执行相应的操作，例如选择采摘路径、抓取柑橘等。

三、控制系统设计与试验面向机器人柑橘采摘的控制系统设计需要经过多次试验验证，以保证其性能和稳定性。

1. 室内试验：在实验室环境中，通过搭建仿真平台和真实柑橘样本，进行控制算法和机器人动作的验证。

通过对不同成熟度、大小、形状的柑橘进行观察和测试，评估机器人的采摘准确度和效率。

2. 外部环境试验：在柑橘种植园等实际采摘场地中，进行控制系统的实地试验，验证其在真实环境下的适应性和稳定性。

小型升降式采摘机器人设计与试验高杨; 刘继展; 周尧【期刊名称】《《农机化研究》》【年(卷),期】2019(041)011【总页数】6页(P132-137)【关键词】采摘机器人; 升降式; 位置误差【作者】高杨; 刘继展; 周尧【作者单位】江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室江苏镇江212013【正文语种】中文【中图分类】S225; TP2420 引言我国地域辽阔，果树种类繁多，果园地势呈多样性，且山区和丘陵占很大面积，地面起伏不平。

在果实收获方面，多采用人工攀爬采摘或辅助工具的采摘方式，收获效率低、劳动强度大且存在安全隐患，亟需机器人采摘[1-3]。

采摘机器人可降低劳动成本，提高劳动生产效率和作业质量，因而发展前景广阔，国内外均有大量研究。

为满足工作空间和动作姿态的要求，机器人本体通常由多个自由度构成，机体庞大、动作复杂，对作业控制和推广应用都造成了很大障碍。

近年来，国内外对升降式采摘机器人开展了大量研究。

比利时的Baeten Johan等人研制出一种苹果采摘机器人afpm，将6自由度工业机器人的机械臂安装于可竖直升降的架子上[4]。

日本久保田的柑橘收获机器人将机械臂安装在带有移动吊臂的平台车上，可进行高度和大范围作业，但也延长了机械臂到放果装置的路径[5]。

中国农业大学工学院冯青春发明的水果智能采摘系统采用剪叉式升降机构，扩大了采摘执行部件的作业范围，适用于不同高度的水果采摘，但移动平台需连接在特定轨道上[6]。

目前，由于国内果园冠层范围大，果实分布较为分散，现有的采摘机器人多采用大型机械臂，机体庞大，易与枝叶产生碰撞、干涉，机械臂难以进入冠层进行采果作业。

为此，针对矮化密植栽培模式的果园，设计了一款结构简单的小型采摘机器人。

1 整体设计方案与工作原理1.1 作业环境果园作业的工作条件比较特殊，由于各种果树的行距和株距不同等因素，严重制约了我国果品产业的规模化和标准化发展。

随着科学种植技术的不断发展，目前国内外的果树种植包括苹果、梨、桃、柑桔、李子、杏、樱桃和葡萄等都在向矮化密植的方向发展，如图1所示。

农业作为我国重要的经济产业支柱，其发展的道路上存在着众多的问题。

在城镇化不断推进和人口老龄化现象日益严重以及大量青年人外出务工等的驱动下，农村严重缺乏生产劳动力，而缺乏生产劳动力是农业发展面临的主要问题之一[1]。

目前，我国果蔬等农作物采摘方式以人工采摘方式为主，由于劳动力的不足，大量的人工成本严重影响了果蔬生产效益。

因此，随着国家的发展，农业的发展逐渐从传统农业向智能化、智慧化农业发展，因而在农业生产中普及智能化设备、降低成本、提高工作效率，将成为未来农业发展的必然趋势，研发制造适用于果蔬等农作物采摘的机器人，代替人工进行农业生产，对于推进农业智能化和现代化进程具有重要意义[2]。

1果蔬采摘机器人的作业特性分析
1.1采摘对象多样化，生长环境差异化
果蔬的种类繁多，其大小、形状、颜色、重量以及坚硬度都有很大的差别，对于坚硬度不高的果蔬采摘时容易造成损坏，所以在作业时，采摘机器人需要根据果蔬的大小去调整末端执行器以及控制抓取力度。

由于果蔬的生长受到环境因素的影响很大，而环境也存在着很大的差异性，所以采摘机器人的采摘作业环境也就大不相同，进而对其提出了更高的要求。