基于CNKI數(shù)據(jù)庫的農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究文獻(xiàn)計(jì)量分析

苗羽 王楓

摘要：以1995—2022年間CNKI數(shù)據(jù)庫上發(fā)表的618篇農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究文獻(xiàn)為分析對(duì)象，采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法及知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的期刊分布、高影響力作者、高影響力機(jī)構(gòu)、研究熱點(diǎn)、趨勢(shì)等方面進(jìn)行計(jì)量分析和可視化展示，剖析我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的研究概況、發(fā)展動(dòng)態(tài)和未來趨勢(shì)，為相關(guān)研究提供借鑒。

關(guān)鍵詞：CNKI數(shù)據(jù)庫;農(nóng)業(yè);采摘;機(jī)器人;文獻(xiàn)計(jì)量分析;知識(shí)圖譜

中圖分類號(hào)：S225? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1674-1161（2022）03-0045-05

農(nóng)業(yè)采摘作業(yè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈中耗時(shí)、費(fèi)力、成本高的一個(gè)環(huán)節(jié)，季節(jié)性強(qiáng)，勞動(dòng)強(qiáng)度大。采用農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人替代人工作業(yè)，是保證果實(shí)適時(shí)采收、降低收獲作業(yè)費(fèi)用、促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收的重要途徑。特別是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模化、精準(zhǔn)化發(fā)展趨勢(shì)下，以及農(nóng)業(yè)從業(yè)者老齡化嚴(yán)重的情況下，對(duì)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的需求越發(fā)迫切。農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人作為農(nóng)業(yè)機(jī)器人的重要類型，其作用在于能夠降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度和勞動(dòng)費(fèi)用、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、保證果實(shí)適時(shí)采收，因而具有很大的發(fā)展?jié)摿ΑＮ墨I(xiàn)計(jì)量學(xué)是用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，定量地分析一切知識(shí)載體的交叉學(xué)科。它是集數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、文獻(xiàn)學(xué)為一體，注重量化的綜合性知識(shí)體系。目前，文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)已成為情報(bào)學(xué)和文獻(xiàn)學(xué)的一個(gè)重要學(xué)科分支。同時(shí)也展現(xiàn)出重要的方法論價(jià)值，成為情報(bào)學(xué)的一個(gè)特殊研究方法。本文采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法和知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域期刊分布、高影響力作者、高影響力機(jī)構(gòu)、研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)等方面進(jìn)行計(jì)量分析和可視化展示，深入分析我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究的概況、發(fā)展動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)，為相關(guān)研究提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源于CNKI（中國知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施工程，China National Knowledge Infrastructure）數(shù)據(jù)庫，以“農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人”為主題，檢索歷年發(fā)表的SCI、EI、核心期刊、CSSCI等中文核心及以上期刊論文，檢索起點(diǎn)時(shí)間為1995年1月1日，終點(diǎn)時(shí)間為2021年11月12日。經(jīng)過篩選、去重等文獻(xiàn)數(shù)據(jù)處理，最后確定618篇文獻(xiàn)為分析數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，以數(shù)據(jù)挖掘、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、可視化展示等方式，采用VOSviewer、Excel等工具對(duì)選定的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究概況、研究機(jī)構(gòu)、研究作者、研究方向及研究熱點(diǎn)等方面分析。

2 文獻(xiàn)計(jì)量分析

2.1 概況分析

將確定的618篇文獻(xiàn)根據(jù)年度發(fā)表數(shù)量進(jìn)行分析（圖1），可知：1995—2010年我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究逐漸引起關(guān)注，研究呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì);2011—2017年研究呈波動(dòng)增長(zhǎng)狀態(tài);2018—2021年研究趨于平緩。

2.2 期刊分布情況

從期刊分布來看（表1），我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究共涉及76種期刊，期刊的類型主要集中在農(nóng)業(yè)工程類、農(nóng)業(yè)綜合類、機(jī)械工業(yè)類、信息類。以農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)文量大于等于2篇同時(shí)總被引頻次大于50次的15種核心期刊為分析對(duì)象，對(duì)其發(fā)文量、總被引頻次、期刊類型、影響因子等進(jìn)行分析。從發(fā)文量、占比、總被引頻次、影響因子來看，《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》和《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》均排名前3，說明這兩種期刊在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的論文質(zhì)量和綜合競(jìng)爭(zhēng)力均較高。

2.3 高影響力作者及可視化分析

從作者分布來看（表2），以發(fā)文量大于等于5篇且被引頻次在400次以上的11名高影響力作者為分析對(duì)象，對(duì)其發(fā)文量、占比、總被引頻次等進(jìn)行分析。11位高影響力作者分別隸屬于6個(gè)機(jī)構(gòu)，其中江蘇大學(xué)和華南農(nóng)業(yè)大學(xué)擁有高影響力學(xué)者最多，張鐵中（1339）、趙德安（1097）、鄒湘軍（963）等作者的發(fā)文量和被引頻次均較高，其在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域影響力較高。

作者合作研究分析（圖2）可知，領(lǐng)域內(nèi)主要形成了10個(gè)作者合作群體，其中作者數(shù)在10位以上的合作群體有6個(gè)，分別為劉剛、周薇、馮娟、胡小安、張漫等學(xué)者組成的中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院和河北農(nóng)業(yè)大學(xué)合作團(tuán)隊(duì);鄒湘軍、羅陸鋒、葉敏、陳燕、王成琳等學(xué)者組成的華南農(nóng)業(yè)大學(xué)和天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)合作團(tuán)隊(duì);張鐵中、楊麗、宋健、徐麗明、楊文亮等學(xué)者組成的中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、江蘇大學(xué)、濰坊學(xué)院合作團(tuán)隊(duì);汪小志、劉志剛、王娜、申一歌、張曉亮等組成的武漢工商學(xué)院、武漢理工大學(xué)、河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院、焦作師范高等專科學(xué)校合作團(tuán)隊(duì);趙德安、姬偉、賈偉寬、呂繼東、劉曉洋等學(xué)者組成的江蘇大學(xué)、常州大學(xué)、武夷學(xué)院等合作團(tuán)隊(duì);李偉、馮青春、楊慶華、鮑官軍、荀一等學(xué)者組成的浙江工業(yè)大學(xué)和北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心合作團(tuán)隊(duì)。說明我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究主要以合作形式開展。

2.4 高影響力機(jī)構(gòu)及可視化分析

從發(fā)文機(jī)構(gòu)來看，以發(fā)文量大于等于5篇且被引頻次在200次以上的17個(gè)高影響力機(jī)構(gòu)為分析對(duì)象，對(duì)其發(fā)文量、占比、總被引頻次、篇均被引頻次等進(jìn)行分析（表3），可知中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的發(fā)文量、總被引頻次等四項(xiàng)指標(biāo)均排名前三，江蘇大學(xué)和華南農(nóng)業(yè)大學(xué)的三個(gè)指標(biāo)均排名前三。其中浙江大學(xué)和浙江理工大學(xué)的篇均被引頻次較高，說明其在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究領(lǐng)域影響力較高。

由機(jī)構(gòu)合作研究分析可知（圖3），領(lǐng)域內(nèi)主要形成了14個(gè)機(jī)構(gòu)合作群體，其中機(jī)構(gòu)數(shù)在5個(gè)以上的合作群體有5個(gè)，分別是以西北農(nóng)林科技大學(xué)、江蘇大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、浙江大學(xué)、北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心等為核心的合作群體。但機(jī)構(gòu)之間合作相對(duì)較少，以自主研發(fā)為主。

2.5 研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

運(yùn)用VOSviewer軟件的聚類功能，對(duì)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析（圖4），共形成兩個(gè)主要聚類。圖4中圓圈的大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率，圓圈越大說明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越多;圖中的連線表示該關(guān)鍵詞的連接強(qiáng)度，即該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)總和，連接強(qiáng)度越高，則代表該關(guān)鍵詞中心性越高，即在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中影響力越大。根據(jù)高頻率、高連接數(shù)等指標(biāo)可確定農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的主要研究方向。圖4中“綠色”聚類表示以蘋果、番茄、柑橘和蘑菇等為研究對(duì)象，開展目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、定位和自動(dòng)避障等采摘機(jī)器人相關(guān)技術(shù)研究。“紅色”聚類表示以山茶果、油茶果、草莓、黃瓜等果蔬為研究對(duì)象，開展導(dǎo)航定位、位置跟蹤、路徑規(guī)劃、機(jī)械手控制等采摘機(jī)器人相關(guān)技術(shù)研究。

密度視圖（圖5）可以展示某研究領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)，在密度視圖中，從冷色調(diào)（藍(lán)色）到暖色調(diào)（紅色）表示關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越來越高，即研究主題的熱度越來越高。由圖5可以看出“圖像處理”、“機(jī)器視覺”、“采摘機(jī)械手”、“機(jī)器人”、“末端執(zhí)行器”、“路徑規(guī)劃”、“遠(yuǎn)程控制”等主題詞是我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

3 總結(jié)

本文利用文獻(xiàn)計(jì)量方法和知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究概況、科研競(jìng)爭(zhēng)力及合作情況、研究重點(diǎn)與趨勢(shì)等進(jìn)行了分析，主要結(jié)論如下：

1） 從農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域核心及以上期刊發(fā)文概況來看，我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究整體呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)。2011—2017年呈快速增長(zhǎng)狀態(tài)，2018—2021年文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)到最高點(diǎn)。這表明已經(jīng)有大量學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究給予高度關(guān)注。

2） 從期刊來看，《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》和《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》是農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域綜合競(jìng)爭(zhēng)力最高的期刊。

3） 從作者來看，11位高影響力作者分別隸屬于6個(gè)機(jī)構(gòu)，江蘇大學(xué)和華南農(nóng)業(yè)大學(xué)擁有的高影響力學(xué)者最多;張鐵中（1339）、趙德安（1097）、鄒湘軍（963）等學(xué)者的發(fā)文量和被引頻次均較高，說明這些學(xué)者在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域影響力較大;作者數(shù)在10位以上的合作群體有6個(gè)。

4） 從機(jī)構(gòu)來看，對(duì)其發(fā)文量、占比、總被引頻次、篇均被引頻次等進(jìn)行分析，可知中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的發(fā)文量、總被引頻次等四項(xiàng)指標(biāo)均排名前三，江蘇大學(xué)和華南農(nóng)業(yè)大學(xué)的三個(gè)指標(biāo)均排名前三;其中浙江大學(xué)和浙江理工大學(xué)的篇均被引頻次均較高。說明這些機(jī)構(gòu)在農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域影響力較大。主要的合作群體有5個(gè)，機(jī)構(gòu)之間合作相對(duì)較少，以自主研發(fā)為主。

5） 從研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)來看，農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人研究主要分為兩大類：圖中“綠色”聚類表示以蘋果、番茄、柑橘和蘑菇等為研究對(duì)象，開展的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、定位和自動(dòng)避障等采摘機(jī)器人相關(guān)技術(shù)研究。“紅色”聚類表示以山茶果、油茶果、草莓、黃瓜等果蔬為研究對(duì)象，開展導(dǎo)航定位、位置跟蹤、路徑規(guī)劃、機(jī)械手控制等采摘機(jī)器人相關(guān)技術(shù)研究。由密度視圖可知“圖像處理”、“機(jī)器視覺”、“采摘機(jī)械手”、“機(jī)器人”、“末端執(zhí)行器”、“路徑規(guī)劃”、“遠(yuǎn)程控制”等主題詞是我國農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 崔玉潔，張祖立，白曉虎.采摘機(jī)器人的研究進(jìn)展現(xiàn)狀分析[J].農(nóng)機(jī)化研究.2007（2）：4-7.

[2] 文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)[EB/OL]. https：//baike.baidu.com/item/%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%AE%A1%E9%87%8F%E5%AD%A6/746099， 2022-2-19.

[3] 許超，趙瑞雪.基于文獻(xiàn)計(jì)量的科研用戶個(gè)性化推送模型[J].情報(bào)雜志， 2009（10）：4.

[4] 王佳桐，胡敏，朱甜甜，等.國際社會(huì)創(chuàng)業(yè)研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及趨勢(shì)—基于VOSviewer的科學(xué)知識(shí)圖譜分析[J].安徽行政學(xué)院學(xué)報(bào).2019（6）：15-22.

[5] 姬江濤，鄭治華，杜蒙蒙，等.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J].農(nóng)機(jī)化研究.2014，36（2）：1-4+9.

Bibliometric Analysis of Agricultural Picking Robot Based on CNKI Database

MIAO Yu1， WANG Feng2

（1. Liaoning Academy of Agricultural Sciences， Shenyang 110161， China; 2. Party School of the CPC Liaoning Provincial Committee ， Shenyang 110004， China）

Abstract： In CNKI database from 1995 to 2022， the 618 articles published in the literature as the agricultural research analysis object， using bibliometric methods and knowledge graph technology in the field of agricultural picking robot journal distribution， high-impact authors， high-impact institutions， research hotspot， trend， measurement analysis and visual display， this paper analyzes the research situation of agricultural picking robot in China， development dynamics and future trend， and provides reference for related research.

Key words： CNKI database; agriculture; picking; robot; bibliometric analysis; knowledge graph