可進行獼猴桃成熟度判定的智能管理機器人機械手設計

鄧琴 劉啟鄉 高潔 周麗麗

【關鍵詞】成熟度檢測 機械手 智能管理

1. 研究背景

我國目前種植業分為三個大板塊，其中第三大板塊為水果產業，與此同時水果這一板塊每年以驚人的增勢不斷擴大。據統計：我國的水果產量從2005 年至2015 年增加了超過1.7億噸，2005 年才1 億噸左右，10 年時間翻了快3 倍。雖然從數據上看目前我國水果年生產總量較高，種植的水果品質也在提升;但是放在國際的大環境中來看卻不理想，其在國際水果貿易份額中占比從未超過3%，總產量很高但貿易額占比卻很小，兩者之間存在極大的反差，其深層次原因是我國水果在生產采摘過程中處理能力差，從而影響核心競爭力。

可進行獼猴桃成熟度判定的機械手設計

機械手如圖1 所示，由機械爪、攝像頭、云臺、舵機及傳感器組成。控制系統將檢測數據進行處理，并操控機械手動作。具體操作操控如下：攝像頭觀測獼猴桃，經視覺系統判定，確定獼猴桃位置，根據中心點位置，移動機械手，機械手抓取獼猴桃，機械手內側壓力傳感器感應到獼猴桃，抓取動作停止，張力傳感器通過機械手張合度確定獼猴桃直徑，然后機械手轉90 度，重復剛才操作，隨后再轉90 度，重復剛才操作，三次測定值取均值，確定獼猴桃直徑。通過球體計算公式得到體積。同時，下方彎折的重力檢測器向前彈出，觸碰獼猴桃底部，檢測重量。通過重量和體積的比值，通過專家系統庫中比對關系，確定獼猴桃成熟度。如果達到成熟條件采摘。

通過實驗，獲取數據整理分析得專家系統庫，判定標準如下：

由上表數據可得：獼猴桃的硬度高于85.14kg/cm2、糖度低于5.5% 時，此時的獼猴桃為未熟獼猴桃，這時果實的平均密度為0.09g/cm3;當獼猴桃的硬度在32kg/cm2～85kg/cm2、糖度在5.5%～13% 時，此時的獼猴桃為成熟獼猴桃，這時果實的平均密度為0.124g/cm3;當獼猴桃的硬度在10.44～32kg/cm2、糖度在13%～18.5% 時，此時的獼猴桃為過熟獼猴桃，這時果實的平均密度為0.14g/cm3。

2. 總結

本文只是對可進行獼猴桃成熟度判定的智能管理機器人機械手設計的基本介紹，現在正處于實驗室階段。與實際運用還有一定差距，下一步，我們考慮制作模型，將系統完善，利用實驗室進行實驗，驗證設備的可行性。