皆彥吉
(云南省玉溪市澄江縣農業局,云南 玉溪 652599)
當前進行果蔬采摘是農業生產中最耗費人力與物力的事情,存在成本高且季節性強,需耗費大量勞動力。工業生產的高速發展分流了許多農業勞動和人口老齡化增多的因素,使得農業生產的勞動力逐漸減少,只依靠人工勞作不能達到當前的要求。計算機圖像處理技術與智能控制理論的發展,使得運用機器人采摘果蔬變為可能。
(1)國外研究情況。最先使用機器人技術進行果蔬收獲的是國外研究學者,近階段,存在的機器人只能算是半自動化收獲機械。以下是國外研制出的采摘機器人:①西紅柿采摘機器人。在20世紀90年代,最先由日本研發并應用西紅柿收獲機器人,為蔬菜采摘工作提供了極大地便利性。其主要是由機械手與末端執行器構成,并且在此基礎上還利用了視覺傳感器及移動設備來保證西紅柿采摘機器人能夠在發現西紅柿時移動到該位置進行采摘。②草莓采摘機器人。氣吸式草莓采摘機器人是日本研發出來的,實驗證明運用真空設備可在一定程度上補償攝像機檢測果實的位置誤差,可有效降低跟果實嬌嫩表皮的接觸。③黃瓜采摘機器人。通常情況,進行采摘黃瓜會采用6自由度機械手,此機械手可以在專一的機械化采摘環境下,進行棚支架下工作。可以在末端執行器上裝上果梗探測器和切割器及機械手指,在進行采摘時,只需機械手將其黃瓜抓住,其次果梗探測器便可以尋找果梗,之后切割器將果梗切斷,采摘完成。
(2)國內研究情況。我國對于研究采摘機器人較為晚,與當前發達國家相比較,存在一定的差別,隨著我國眾多院校與研究學者的共同努力下,獲得可一定的成績。我國農業大學的一些學者研制了6自由度黃瓜采摘機器人,此機器人是在RGB三基色模型的G分量前提下,對圖像實行了分割,在獨有的提取后將黃瓜采摘點確定了。與此同時,提出了全新的自動化采摘斜柵網架式黃瓜栽培方式。還有一些學者研究了蘋果采摘機器人,并且研發出一整套果實識別視覺系統,研究成功了一種運用二值圖像來分割正確率大于80%的彩色圖像處理技術。
(1)果實識別率與定位精度偏低。果實的各方面情況存在差異,并且果實總是隨機分布生長,為果實的識別帶來較大的困難,當前識別果實的方法有以下幾種:灰度閾值荷顏色識別以及區域識別。前面兩種方法都是根據果實的光譜反射特性完成的,所以非常容易受到自然光照的影響。但是區域定位模式,需要目標擁有健全的邊界條件。然而果實會被枝干與葉子擋住,非常不容易辨別健全的輪廓。
(2)采摘環境非結構為采摘帶來困難。由于就存在果實是在自然環境中成長的,因此,對于采摘果實將會受到自然環境改變。
(3)對果實損傷率高。果實較為嬌嫩,在進行采摘時,機器人的末端執行器上安裝傳感器來實現感知抓取的目的。然而,在實際操作中依然不能躲避對果實產生的抓取傷痕。
為了能更好地解決這些問題,需解決約束采摘機器人的發展原因,可從以下幾個方面進行探索與研究:
(1)研制有效的視覺系統系統。需研究出具備高效率的視覺系統技術,可使得成熟果實識別出來并能精確定位,需在三維立體視覺和視覺傳感器以及圖像獲取中進一步研究。另外,需建立在三維立體視覺和視覺傳感器以及圖像獲取等方面,進而能更深入的研究。
(2)尋找有效的果蔬栽培模式。可在一定程度上有效研制采摘機器人對果蔬的栽培方式,經減小作物生長環境的非結構化與繁瑣性,有助于采摘機器人的視覺定位與移動。
(3)選擇適合的機械結構。果蔬采摘機器人直接決定機器人運動的靈巧性與掌控的繁瑣性。使得采摘機器人更加簡潔與緊湊,更新機器人結構。提升圖像處理的速度,更新軟件算法,減小機器視覺在整體采摘中占據的時間,提升采摘效率。運用開放式狀況系統,提高采摘機器人的通用性。
綜上所述,根據國內外對果蔬采摘機器人的研究可看出,當前果蔬采摘機器人處理試驗轉向推廣的過渡階段。如果想讓采摘機器人為人所用,需更近一步的研究。