農業機械自動化技術在果園管理中的應用分析

馮 瑩

（江蘇省江都中等專業學校，江蘇 揚州 225200）

隨著人工成本的不斷提高，傳統的人工果園管理方式逐漸顯露出更多問題。為了降低成本和提高管理效率，農業部門開始逐步采用農業機械自動化技術來實現智能化和信息化的果園管理。農業機械自動化是應用各種自動控制及檢測技術，實現農業生產機械設備的智能化和無人化操作[1]。這些技術可以實現果樹修剪、果實采摘、病蟲害防治等果園作業的自動化，大大降低了勞動強度，提高了工作效率和質量。

1 農業機械自動化技術的工作原理

農業機械自動化技術主要涉及機器視覺、傳感技術、執行機構技術和農業專用機器人等方面。機器視覺技術通過攝像頭、圖像傳感器等設備獲取作物和環境的視覺信息，然后經過圖像處理和分析，實現對目標的識別和定位。常用的算法有卷積神經網絡、語義分割等深度學習算法[2]。例如，可以訓練出識別果實熟透程度的視覺模型，根據果實顏色區分成熟和未熟水果。通過此類視覺感知技術，機器人可以準確抓取成熟的水果進行自動采摘。傳感技術則主要通過聲音、溫度、濕度等不同類型的傳感器獲取環境參數信息。如在溫室大棚中布置溫濕度傳感器，實時監測大棚內溫度、濕度和光照變化情況，以便及時調節通風系統和灌溉系統，確保作物生長環境處于最佳狀態。另外，通過聲音傳感器監測機械設備的異音，可以實現設備的故障預測和診斷。執行機構主要包括機械手、傳動系統等，可實現對作物和環境的操作。如修剪機械手根據視覺分析結果，可以精確識別需要修剪的樹枝位置，并通過電機驅動修剪刀進行剪除[3]。液壓系統、氣動系統等也廣泛應用于農業機械的動力執行系統。農業專用機器人是整合上述多種技術的智能系統，可根據環境感知結果，進行自主規劃和導航，實現各種農業作業的自動化。現已研發出適用于果園管理的多種專用機器人，如樹上運動的果園修剪機器人、地面自主巡航噴霧機器人等。

2 傳統果園管理方式存在的問題

我國果園管理長期以來主要依靠大量人工進行操作，這種傳統的管理方式存在很多問題，如表1所示。

表1 傳統果園管理方式存在的問題

綜上所述，依靠大量人工進行果園管理，效率低下、成本高、質量參差等問題突出。這亟需引入自動化技術來實現智能化、信息化的現代化果園管理。

3 農業機械自動化技術在果園管理中的應用

3.1 果樹修剪自動化

果樹修剪的自動化主要可以通過兩類機器人實現，一是地面移動式修剪機器人，二是可以在樹上活動的枝條式修剪機器人。地面式修剪機器人需要集成視覺識別系統、修剪執行機構和自主導航系統[4]。視覺識別系統通過深度學習算法分析樹木三維結構，識別需要修剪的老枝，并規劃修剪路徑。執行機構則為類似人手的機械手，使用剪枝鉗進行精確修剪。導航系統讓機器人可以在果園間自動行走和避障。相比人工修剪，這樣的地面式機器人可以大幅提高修剪效率[5]。某研究測試表明，該機器人系統的自動修剪速度可達每小時0.33 hm2，是有經驗工人修剪速度的2 倍。枝條式修剪機器人由多模塊組成，并安裝可黏附樹干的結構，這樣就可以直接在樹上活動和工作。例如，具備兩個自由度的機械臂，配合高清相機，可以準確識別樹冠內需要修剪的枝條位置，進行三維空間修剪，這避免了地面機器人的遮擋問題。測試結果顯示，此類機器人修剪精度可達95%以上。無論哪種機器人，都實現了果樹修剪過程的智能化、精準化和自動化，相比人工修剪更高效、更精準，并且可以進行數字化管理。

3.2 果實采摘自動化

傳統的人工采摘存在勞動強度大、采摘效率低的問題。應用機器視覺和機械手技術可以實現果實采摘過程的自動化。采摘機器人一般由視覺系統、機械手系統和運動系統組成[6]。視覺系統利用RGB 相機、深度相機等設備拍攝樹上的果實，并利用圖像處理算法判斷果實成熟情況以確定采摘目標。例如可以設計出基于深度學習的果實檢測與成熟度評估模型，輸入果樹圖像后可以定位每個果實并判斷其是否成熟。機械手系統則模擬人手設計，使用真空吸盤抓取和傳感器精確定位，進行果實的采摘。運動系統使機器人可以在樹籬間自主導航和工作。目前采摘機器人主要分為地面式和樹上式兩類。地面式采摘機器人通過節肢式機械手可以達到一定高度進行采摘，但因受到身體高度限制，難以抓取較高位置的果實。樹上式采摘機器人則可通過特殊的樹行結構，直接爬到樹上進行全方位采摘，無高度限制[7]。研發的某樹上式蘋果采摘機器人采摘效率可達每小時800～1 000 個果實，是熟練工人的3～4 倍，采摘質量也較為均勻。綜上所述，采摘機器人的應用實現了果園采摘作業的自動化、高效化和智能化。

3.3 果園病蟲害檢測和防治自動化

病蟲害的及時檢測和有效防治對確保果園產量和質量至關重要。應用農業機器人和傳感器可以實現這一過程的自動化[8]。首先，可以使用多光譜相機、近紅外線傳感器等設備采集果樹葉片、果實圖像，然后輸入預訓練的檢測模型，實現對病蟲害的自動識別與定位。這類模型可以采用卷積神經網絡、支持向量機等算法，根據圖像特征判斷葉片是否存在炭疽病、蚜蟲等病蟲害。例如，一個針對蘋果黑星病的卷積神經網絡模型，可實現對病斑的檢測精度達到96%。模型訓練完成后，檢測過程可完全自動化，并可給出病害發生位置與損傷面積等定量結果。相比人工檢查，機器視覺檢測更為精確和高效。檢測完成后，噴霧機器人可以自動對病樹進行防治。該機器人整合定位系統、噴霧執行機構等，根據檢測結果自主導航到病害聚集區域，使用氣動噴嘴或者超聲波原子化噴霧技術對病樹定向噴灑農藥。相比傳統大范圍、非定向噴淋，這種機器人噴霧方式藥液利用率高，對環境污染小[9]。測試表明機器人噴藥的殺蟲率可達90%以上，是手工噴藥的2～3 倍。通過集成應用檢測技術和執行機器人，可以實現對果園病蟲害的全自動監測與防治，既提高了工作效率，也減少了農藥用量和污染。這對促進綠色防治、實現精準農業具有重要意義。

3.4 果園灌溉和施肥自動化

合理的灌溉和施肥對果樹生長和產量至關重要，而這通常需要根據土壤濕度、養分含量等數據進行調控，較難僅靠人工經驗進行精準操作。應用傳感器和執行機器人可以實現對這一過程的自動化。可以在果園不同位置布設土壤濕度傳感器、土壤電導率傳感器等，實時監測土壤水分和養分變化。這些傳感器采集的數據會傳輸到中央控制系統，系統綜合分析后可以判斷不同區域的土壤狀態，并按需自動控制灌溉量或施肥量[10]。例如，在一處土壤過濕的區域減少灌水時間，而在養分不足的區域增加施肥量等。這樣就可以實現對整個果園灌溉和施肥方案的動態、精準調控。在執行環節，可以使用自主導航的灌溉機器人，搭載高精度噴灌系統對果樹進行定向灌溉。機器人可以根據不同樹木的實際需水情況變更灌水量，避免人工灌溉可能存在的漏水、多澆、少澆情況。另外，施肥機器人搭載肥料儲存倉和機械手臂，能夠根據控制指令準確完成對不同區域果樹的定量施肥操作。自動監測和精準執行的結合，可以科學指導果園的灌溉和施肥工作，使之更加合理、精確，達到節肥增效的目的，提高產量和質量。這種自動系統還可以生成每次操作的詳細記錄，為后期果園管理決策提供數據支持。

4 實驗設計與結果分析

4.1 實驗設計

為了全面地驗證和評估農業機械自動化技術在果園管理中的效果，本實驗采取如下設計方案：選擇2 塊條件相近的蘋果園作為試驗地，每個園區面積為10 畝，其中1 塊蘋果園采用傳統的人工管理模式作為對照組，另1 塊蘋果園則在管理過程中引入智能機械設備作為試驗組。在試驗組果園內配置1 臺智能修剪機器人、1 臺果實采摘機器人、1 臺病蟲害監測機器人、1 臺帶有土壤傳感器的自主灌溉機器人和1 臺施肥機器人。所有這些智能機械設備需要通過本地無線網絡連接到中央控制計算機，由計算機統一進行調度和命令下達。在整個蘋果生長周期內，對照組繼續采用人工進行修剪、采摘、病蟲防治、澆水施肥等傳統果園管理工作。而試驗組則由中央計算機自動命令調度各項管理任務，使智能機械設備可以自動完成果園的修剪、采摘、監測、灌溉等全部作業。當蘋果生長周期結束后，需要對對照組和試驗組的管理效果進行統計比較，如修剪效率、采摘速度、病蟲發生率、土壤濕度數據、產量質量情況等，觀察自動化管理與傳統管理的差異。同時，還要收集和匯總試驗組中各智能設備的具體運行數據，對設備運行狀態進行檢測。綜合分析試驗結果，評估農業機械自動化技術在提高果園管理效率、質量、產量等方面的效果，檢驗自動化設備是否運轉穩定可靠，分析該技術在果園管理中的應用前景，為進一步優化這些智能系統提供依據。

4.2 實驗效果分析

通過對試驗組采用智能機械設備進行自動化果園管理和對照組采用傳統人工管理進行對比，驗證結果表明自動化管理在效率、質量、成本等方面均優于傳統管理。在工作效率方面，自動化管理可以大幅提高工作效率。質量方面，機器視覺和傳感器的引入可以實現精準操作。在降低成本方面，試驗組自動化管理大幅減少了人力成本。具體數據如表2所示。

表2 自動化管理與傳統管理效果對比

此外，試驗組中的智能設備運行穩定，故障率低于5%，驗證了自動化系統的可靠性。通過本次實驗驗證，農業機械自動化技術應用于果園管理中，可以顯著提升工作效率、質量和效益，具有廣闊的應用前景，是實現現代化、智能化果園管理的重要途徑。

5 結語

隨著社會發展和科技進步，傳統的人工果園管理方式逐步顯露出低效率、高成本、質量參差等問題。引入智能技術實現自動化果園管理，是現代農業發展的必然趨勢。本研究通過分析農業機械自動化技術的工作原理，提出可以將自動化技術應用于果樹修剪、果實采摘、病蟲害防治以及灌溉施肥等過程，構建自動化的智能果園系統。總之，推進智能技術在農業領域的深度融合，是促進農業現代化的重要途徑之一。相信隨著相關技術的不斷發展，自動化和智能化的果園管理模式必將得到廣泛應用，為我國果業的可持續發展提供有力支持。