基于視覺技術的菠蘿采摘機器人設計

楊娜，李秀平，張艷來，方弄玉，吳楚珊

（1.廣東農工商職業技術學院，廣州 510507；2.廣東輕工職業技術學院，廣州 510300）

我國是菠蘿的主要生產和消費國，近年來，隨著農業經濟產業結構調整優化，我國菠蘿種植面積持續增加。但菠蘿種植全程機械化程度較低，特別是在菠蘿采摘環節。由于菠蘿植株和果實的特殊結構[1]，采用傳統的機械化采摘容易損傷菠蘿及其植株，會降低銷售量，因此目前主要采用人工采摘，但采摘費用高，且時間比較集中。菠蘿表面帶有芒刺，人工采摘容易損傷手部，且菠蘿植株本身具有較高的經濟價值，菠蘿葉中的纖維可做天然殺菌性能的紡織材料[2]，菠蘿葉提取物可用于心血管藥物的研究，葉渣和莖稈可制作飼料、沼氣等。因此，在實現菠蘿自動化采摘過程中，應盡量降低菠蘿植株的損壞，防止經濟價值損失，提高采摘效率。因此，研究基于視覺技術的菠蘿采摘機器人非常具有現實意義。

自美國成功研制第一臺西紅柿采摘機器人后，采摘機器人的研發取得了很大的進展[3]，國外學者對菠蘿采摘機器人技術進行了廣泛研究。日本京都大學的Noboru Kawamura 等[4]研制了五自由度關節型機械手，印度學者Krishnamurthy Bhat 等[5]對基于8051 微控制器的采摘機械手進行了研究，利用夾持器手指和底端鋸片圓盤完成菠蘿的采摘。但國外現有的菠蘿采摘設備較難在我國山地丘陵引進并推廣應用。

我國許多學者和機構在水果采摘方面進行了研究和探索，其中菠蘿采摘效率得到了很大提升。李斌等[6]提出利用機器視覺識別田間菠蘿果實方法；Xia Hongmei 等[7]提出基于雙目機器視覺的菠蘿田間定位與采摘運輸方法；李道義等[8]設計了菠蘿采摘機械手；張西成等[9]設計了一款純機械式手持菠蘿機械采摘手；陳章恒等[10]設計出一種菠蘿采摘車；崔冰艷等[11]完成了菠蘿采摘機的改進設計；施俊俠等[12]、胡杰文等[13]、張日紅等[14]分別設計出不同結構的菠蘿自動采摘機。以上研究為菠蘿的自動化采摘提供了良好的支撐，意義重大，對我國農業機械化將起到很大推動作用。

1 菠蘿采摘機器人總體結構設計

按菠蘿種植地具體地形設計一種基于視覺技術的菠蘿采摘機器人，采用輪式行走機構。適用于載重且路程短、路況較差的緩丘陵地帶，結合超聲波傳感器實現機器人自主導航行走。用兩臺CCD 相機構成雙目視覺系統，借助圖像分割來識別菠蘿果實并定位。利用ARM9 處理器進行算法處理，驅動夾持器夾緊菠蘿，驅動剪切機構完成菠蘿柄的剪切，夾持器將菠蘿放入存儲箱。本系統的研發為實現全自動采摘菠蘿提供依據。

1.1 機械結構設計

基于視覺技術的菠蘿采摘機器人的機械結構見圖1，主要由機器人底盤、存儲箱、控制器、夾持器、剪切機構等組成。為保證機器人能在路況較差的緩丘陵地帶靈活行走，本設計采用具有普適性的輪式機構。機械結構越簡單，行走越靈活，因此機器人結構應盡可能簡單、輕盈、緊湊。

圖1 菠蘿采摘機器人的機械結構

1.2 關鍵結構設計

1.2.1 驅動移動平臺

機器人行走設計主要考慮以下功能：能在菠蘿種植地面穩定移動、轉向、掉頭等；能承受存儲箱、夾持器、剪切機構及各種傳感器、控制板重量；能通過電池或電纜提供作為動力的電力。

菠蘿采摘機器人應能在菠蘿地中自動行走，因此需設計符合需求的機器人底盤。當今適合山地丘陵的行走機構主要有履帶式、半履帶式、輪式及車輪履帶式4 種類型。履帶式行走機構具有爬坡能力強、操作簡單、承載能力大、運行穩定等特點，適用于各種復雜地形，如山地、沼澤、河灘、沙漠、水田等，但缺點是成本較高、重量大、運動慣性大、運輸速度較慢；半履帶式行走機構裝有履帶、車輪或滑撬，適用于雪地或沼澤地帶；輪式行走機構具有移動平穩，能耗小，有載重能力，靈活性較強，價格較低及易控制移動速度和方向等優點，因此得到普遍應用，但其爬坡度較?。卉囕喡膸叫凶邫C構適用于地形復雜的丘陵山地，應用范圍廣，兼具輪式和履帶式行走機構的優點，但其結構復雜。綜合各方對比，本設計采用輪式行走機構形式[15]（見圖2），可提高菠蘿采摘機器人的地形可通過性及行走安全性。

圖2 菠蘿采摘機器人的輪式行走機構

本設計的驅動移動平臺主要由前后主動輪、轉向輪、電源、控制器、超聲波傳感器幾部分組成（見圖2、圖3）。驅動移動平臺是整個機構的動力裝置,前后主動輪、轉向輪、電源、控制器、超聲波傳感器均固定其上。菠蘿采摘機器人工作時，前后主動輪控制其前進或后退。前后主動輪的存在使得機器人的工作效率大大提升，不需要通過轉向輪360°轉向來實現掉頭。轉向輪是為了配合相機更好地定位菠蘿的位置，提高夾持器和剪切機構的定位精度。電源模塊及控制器安裝在驅動移動平臺上，極大限度地利用了菠蘿采摘機器人的空間資源配置，超聲波傳感器的安裝位置應考慮機器人的整體高度。為保證菠蘿采摘機器人在運動過程中不會撞到菠蘿地周圍物體，驅動移動平臺的前后左右都安裝了超聲波傳感器，保證了運動時的安全性。

圖3 驅動移動平臺

由于驅動移動平臺的四周安裝有超聲波傳感器，因此菠蘿采摘機器人可以實現避障功能。菠蘿地形多為山地、丘陵或者平地，移動驅動平臺應具有承載能力強、穩定性高、轉向精度高等特點。綜合考慮各方問題，此驅動移動平臺采用六輪差動轉向式，可較易實現轉彎和避障，能靈活在菠蘿地行走，每個電機可以控制驅動移動平臺的對應車輪，鋰電池可作為平臺電源，采用不同的電源處理器及穩壓模塊，將適合的電壓和電流提供給所需的機械結構，完成能源的驅動。

1.2.2 夾持器

由于菠蘿果實在上、果柄在下的特殊生長方式，在采摘其果實時，需要夾持器進行夾緊，否則易掉落損壞。圖4 為夾持器結構。

圖4 夾持器

夾持器主要完成對菠蘿的夾緊與松開，在工作過程中如果夾持器不穩定、夾不緊或者松不開，將嚴重影響菠蘿采摘效率。夾持器通過連桿與夾緊手指共同作用，可以穩定并可靠地完成菠蘿的夾緊動作。通過控制器發送信號，使旋轉電機旋轉，可以調整夾持機械手的方向，調整伸縮推桿至菠蘿位置，并且推動圓柱銷。由于可伸縮推桿與連桿一體相連，圓柱銷帶動連桿分別向內側運動，連桿通過固定銷與夾緊手指連接，從而帶動夾緊手指向內側運動。在夾緊機構處設置力傳感器，當檢測到壓力到達一定程度時，代表夾緊，當剪切機構剪切菠蘿果柄后，夾持器把菠蘿放入存儲箱，此時，夾持器再松開，從而實現夾持器夾緊與松開菠蘿的動作。夾緊手指上的緩沖橡膠可以對手指起緩沖作用，防止手指磨損，力傳感器可以檢測手指夾緊菠蘿力度大小，防止力過大損傷菠蘿。此結構簡單方便、可靠，可將菠蘿采摘與收集融為一體。此外，夾持器的旋轉軸電機可以調整夾持器向上或向下運動，并可根據菠蘿的高矮調整夾持器的工作高度。

1.2.3 剪切機構

在采摘過程中，將菠蘿從樹上剪切下來是一個關鍵步驟，通過安裝在夾持器下方的剪切機構來完成。剪切手指通過類似剪刀的方式連接，結構如圖5 所示。在菠蘿采摘過程中，控制器發送指令，驅動剪切機構至菠蘿果柄位置，控制器等待夾持器發出定位完成的信號后，執行剪切指令,驅動可伸縮推桿動作, 帶動連桿動作，由于連桿的兩端與剪切刀片相連，從而帶動剪切刀片動作, 完成對菠蘿果柄的剪切。此外，剪切機構的旋轉軸電機可以調整剪切機構向上或向下運動，可以根據菠蘿的高矮調整剪切機構的工作高度。

圖5 剪切機構

2 硬件電路結構設計

硬件電路結構如圖6 所示，主要包括控制板、傳感器及底盤電機、夾持器、剪切機構驅動系統等。ARM9 作為電路核心部件，通過串口發送指令至底盤電機驅動系統，完成菠蘿采摘機器人的動作。在機器人底盤四周安裝超聲波傳感器[16]，使用ADC0-ADC7 共8 個AD 通道，可以使機器人在菠蘿行間自動行走。在機器人頂端安裝2 臺CCD相機構成雙目視覺系統，實時采集菠蘿圖像，該雙目視覺系統將圖像傳輸給ARM9 進行菠蘿的識別與定位，當菠蘿到達攝像頭視野內且與攝像頭的距離最小時，控制系統控制電機調節夾持器及其高度，發送命令夾住菠蘿，將信號傳輸給控制芯片ARM9，通過ARM9 計算，發送命令調整剪切機構，使刀片對準果柄處進行采摘。采摘完成后的信號發送給ARM9，ARM9 再次發送控制指令使夾持器將菠蘿放入存儲箱，剪切機構復位，完成菠蘿的自動采摘。在機器人機架上安裝霍爾傳感器，可以實現位移的檢測，利用PID 算法，完成復雜計算，實現菠蘿采摘機器人系統的閉環控制。

圖6 硬件電路結構

2.1 主控制板ARM9

菠蘿采摘機器人有多路傳感器信號和控制對象，ARM9 主控制器接口多，數據處理能力高，使用ARM9 主控制器可以完成視覺技術計算、PID 算法計算，符合本設計需求。

2.2 壓力、超聲波及霍爾傳感器

菠蘿采摘機器人裝有霍爾傳感器，并且在夾持器內部安裝壓力傳感器，系統實時檢測壓力與位移，形成閉環控制。采用PID 控制算法，共同檢測壓力和位置值。夾持器由舵機控制，可以180度自由旋轉，可檢測前方菠蘿，能較好地調整夾持器位置。機器人四周安裝有超聲波傳感器，可以避開障礙物，實現自主導航。

2.3 雙目視覺定位系統

采用2 個CCD 相機構成雙目視覺系統，相機安裝在菠蘿采摘機器人的機架上，方便識別菠蘿果實并定位。雙目立體視覺利用視差測距方法，如果菠蘿從兩個視點均被觀測到，則確定該菠蘿的空間坐標位置為兩條視線的交點[17]。為消除畸變并獲得相機的內外部參數，需要對相機進行標定，可以使用MATLAB 自帶的toolbox_calab 工具箱進行。采用基于閾值分割的圖像分割與目標識別法[18]，識別出菠蘿具體位置[19]，使夾持器到達菠蘿高度并夾緊，控制剪切機械手剪切果柄，從而完成菠蘿的自動化采摘。

3 軟件設計

本項目針對ARM9 控制芯片利用C 語言完成程序編寫，編程效率較高[20]。在菠蘿采摘機器人底盤四周安裝的超聲波傳感器可以主動避開障礙物，并沿菠蘿種植地自主行走，雙目視覺定位系統可以識別菠蘿位置，控制系統調整舵機及可伸縮推桿，夾持器夾緊菠蘿，剪切結構剪切菠蘿果柄，完成采摘后夾持器將菠蘿送至存儲箱，夾持器和剪切機構分別復位，由此完成菠蘿的自動采摘，程序流程如圖7 所示。

圖7 程序流程

4 結論

菠蘿采摘機器人（見圖8）經調試可獨自行走并完成菠蘿采摘。分析機器人視覺系統圖像數據可見其識別及采摘菠蘿的成功率（見表1）。

表1 識別及采摘菠蘿成功率

圖8 菠蘿采摘機器人實物

分析表明，白天識別菠蘿成功率平均值達82.1%，采摘菠蘿成功率平均值達80.9%，夜晚兩者相對較低。原因為夜間光照強度不足，借助光源情況下會降低視覺系統識別菠蘿成功率，同時也會降低采摘成功率。后期需進一步優化和改進菠蘿采摘技術，提高識別和采摘成功率。

在探究菠蘿物理特性的基礎上，針對菠蘿采摘過程中人工菠蘿果實定位法，通過夾持器夾緊菠蘿，避免菠蘿表面損傷，剪切機構完成菠蘿柄的剪切，夾持器將菠蘿放入存儲箱，實現將菠蘿的采摘和收集融為一體，滿足了采摘需求。該系統整體方案合理，結構簡單，靈活性高，安全可靠，降低了生產成本，可取得良好的經濟效益。此外，可繼續對該設備進行實用化改進，繼續開發采菠蘿、摘菠蘿葉一體化的采摘機器人，為菠蘿采摘機器人的優化設計與推廣使用奠定基礎。