荔枝采摘裝置研究現狀與發展趨勢

摘 要： 隨著農業科技的不斷進步，農作物采摘裝置的研究日益受到關注。荔枝作為一種熱帶水果，具有較脆嫩的果實和復雜的樹冠結構，傳統的人工采摘方式存在效率低和勞動強度大等問題。開發高效、智能的荔枝采摘裝置對于提高采摘效率、減輕勞動負擔具有重要意義。綜述了荔枝采摘裝置研究現狀，并對發展趨勢進行了展望。

關鍵詞：荔枝；采摘裝置；收獲機械；智能化；水果收獲；機器視覺；機械臂

中圖分類號：S225 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1795（2024）09-0023-04

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.004

0 引言

荔枝具有豐富的營養價值和獨特的口感，廣受消費者喜愛。無論是種植面積還是產量，我國荔枝均居世界首位，尤其是廣東省、廣西壯族自治區和海南省等省（自治區）的農戶依靠荔枝種植實現了增收致富、鄉村振興[1-4]。然而，荔枝的采摘過程需要大量人工參與，勞動強度大且效率低。傳統的荔枝采摘方式主要依靠人工爬樹和使用長竹竿進行摘果，存在許多問題，如工作效率低、勞動強度大、易損壞果實等。因此，急需研發一種高效、智能的荔枝采摘裝置。

1 研究現狀

目前，荔枝采摘裝置研究主要集中在機械臂、機器視覺、智能算法、圖像處理和定位技術等方面。

1.1 機械臂

機械臂是荔枝采摘裝置的核心組成部分，負責實現精準的采摘動作。機械臂研究主要包括機械結構設計、運動控制、力覺傳感器和末端執行器等方面。設計合理的機械結構和靈巧的運動控制算法，可以使機械臂準確地定位并采摘荔枝果實。同時，力覺傳感器可以實現對果實的觸摸力反饋，確保采摘過程中不會損壞果實。謝石璞[5] 為優化調節農業采摘機械臂結構尺寸，降低機械臂功耗，提高采摘效率及續航能力，搭建了采摘機械臂機構優化模型，并采用哈里斯鷹算法對農業采摘機械臂結構最優尺寸進行了求解，可為機械臂后續的設計工作提供指導。張志紅[6] 設計了一種6 自由度、關節運動靈活且可更換的采摘機器人機械臂。董文[7] 設計了一種能夠在特定環境中使用的4 自由度果蔬采摘機器臂。胡宏康[8] 提出了一種剪叉式可伸縮采摘機械臂，適用于高掛水果的采摘工作。賀敬梓[9] 使用3ds Max 創建了荔枝采摘機器人的機器臂、末端執行器，以及雙目視覺攝像頭和Kinect 設備的幾何模型。

1.2 機器視覺

機器視覺技術在荔枝采摘裝置中起到了關鍵作用，主要用于荔枝果實的檢測和定位。通過采集攝像頭圖像，結合圖像處理技術，可以實現對果實的特征提取和識別。同時，機器視覺也用于對果實的成熟度和質量進行評估，以確保采摘的果實品質。李志海等[10] 針對荔枝采摘器各組成部分進行分析，指出在視覺系統中，荔枝果實和果梗的準確識別和精準定位是一大難題，需要合理選擇相機、鏡頭，并合理布置其位置，同時不斷改進識別和定位算法。李伯陽[11] 基于機器視覺的梳擺式荔枝采摘機研究，如圖1 所示，驗證試驗結果表明，所提出的果實識別模型可以適應果園復雜環境的識別要求。王新科等[12] 將計算機視覺處理技術有效應用至采摘機器人設計改進，為類似農業采摘與收獲裝備開發研究提供創新及借鑒思路。李臣杰[13] 為了解決采摘機器人識別目標果實難的問題，提出了一種基于機器視覺及深度學習的采摘機器人目標識別技術，試驗結果證實了該方法的可行性，對采摘機器人研究具有一定的參考價值。焦迎雪等[14] 在采摘機器人體系結構的基礎上，提出了一種基于機器視覺的夜間識別與定位方法，通過仿真驗證了該方法的可行性。

1.3 智能算法

智能算法是荔枝采摘裝置中的關鍵技術之一，在荔枝采摘裝置中主要用于路徑規劃和運動控制優化。路徑規劃算法可以根據荔枝樹枝的分布，確定最優采摘路徑，以提高采摘效率。運動控制優化算法可以提高機械臂的定位精度和運動穩定性，以確保果實的安全采摘和機械裝置的可靠運行。使用智能算法，可以實現對荔枝果實成熟度、大小和位置的準確判斷，并實現自動化的采摘控制。劉力維[15] 基于RRT 算法研究了對采摘機械臂運動軌跡的控制方法，構建了采摘機械臂運動控制與目標抓取系統。莫宇達等[16] 使用基于Sylvester 方程變形的手眼標定方法標定的視覺荔枝采摘機器人，如圖2 所示，在野外環境下，總體采摘成功率達到76.5%，視覺系統成功識別、定位采摘點的情況下，采摘成功率達92.3%。楊旭海等[17] 介紹了近年來國內外具有代表性的采摘機械臂路徑規劃算法，重點分析各類路徑規劃算法應用在采摘作業時的優缺點，通過對比，系統地總結各類算法的可行性、適用性及局限性。王娜等[18] 為了提高采摘機器人機械手移動的自動化程度，使其在移動過程中有效避開障礙物，將基于PID 控制器的避障系統引入機械手的設計上，并采用遺傳算法和模糊算法對控制器進行優化，提高了機械手移動的準確性和平穩性。隨著5G 技術的發展和應用，基于數字孿生技術的虛擬果園成為智慧果園管理的新模式。姚書杰等[19] 通過虛擬試驗平臺設置不同的采摘場景，仿真分析獲取優化的采摘決策，可預測采摘機器人的真實作業性能，降低采收作業成本。

1.4 圖像處理

圖像處理是機器視覺的核心技術之一，用于對采集的圖像進行預處理和分析。圖像預處理可用于去除噪聲、增強圖像對比度和亮度等，以提高果實的檢測和定位精度。而圖像分析則通過邊緣檢測、圖像分割和形態學處理等技術，對果實的形狀、大小和顏色等特征進行提取和分析。田鑫裕[20] 進行了基于計算機視覺的荔枝果樹檢測及樹冠分割方法研究。熊俊濤等[21]研究了夜間自然環境下荔枝采摘機器人識別技術，該算法對夜間荔枝的識別有較好的準確性和實時性，為荔枝采摘機器人的視覺定位方法提供了技術支持。黎施欣等[22] 分析了果蔬成熟度自動監測對發展智慧農業的重要意義，對圖像處理與識別技術在監測果蔬成熟度領域的研究與應用現狀進行綜述、總結與展望 。

1.5 定位技術

定位技術是荔枝采摘裝置中的另一個重要組成部分。精準的定位可以確保機械臂準確地抓取荔枝果實。常用的定位技術包括全局定位系統（GPS）、慣性導航系統（INS）、激光測距和視覺定位等。通過結合不同的定位技術，可以實現對果實的精確定位，從而提高采摘的準確性和效率。

陳燕等[23] 研究了大視場下荔枝采摘機器人的視覺預定位方法，滿足大視場下采摘機器人的視覺預定位要求，為其他果蔬在大視場下采摘的視覺預定位提供參考。熊俊濤等[24] 針對靜止、微擾動的荔枝，利用改進的FCM 模糊聚類方法進行果實、果梗的圖像分割，利用Hough 直線擬合確定果梗上有效采摘區域，實現了荔枝采摘點的空間視覺定位，并通過虛擬現實技術進行了機械手采摘擾動目標的仿真。鐘景潤[25] 針對荔枝在野外環境下的果實檢測和采摘點的定位進行了一系列研究，為夾持式采摘機器人研發奠定基礎。金何[26]為了解決采摘機器人目標定位偏差大的缺陷，提出基于立體視覺匹配的采摘機器人目標定位方法，測試結果顯示，應用該方法獲得的采摘中心點匹配精度更高，采摘機器人目標定位誤差最小值1.0%，降低了目標定位偏差，應用性能較佳。

2 發展趨勢

（1）自動化和智能化。引入自動化控制系統和智能算法，可以實現對整個采摘過程的自動化控制，提高采摘效率和減輕勞動強度。未來的荔枝采摘裝置將更加智能化，能夠根據果實的成熟度和位置，自動選擇最佳的采摘策略[27]。

（2）精準定位和采摘。引入高精度的定位技術，如激光測距和攝像頭定位，可以實現對荔枝果實的準確定位和精確采摘。未來的荔枝采摘裝置將更加注重定位技術的研究和應用，以提高采摘的準確性和效率[28]。

（3）多功能性和適應性。不同種植場地和環境條件下的荔枝樹具有不同的樹冠結構和果實形狀，因此，荔枝采摘裝置需要具備適應不同場地和條件的能力。未來的荔枝采摘裝置將更加靈活和多功能，能夠適應不同種植場地和環境條件下的采摘需求[29]。

（4）輕量化和便攜化。傳統的荔枝采摘裝置通常體積龐大、質量較大，不便于攜帶和移動。未來的荔枝采摘裝置將更加輕量化和便攜化，使得裝置更加靈活和易于攜帶。這將有助于降低對植株和果實的損傷，并提高采摘效率和質量[30]。

3 結束語

荔枝采摘裝置的研究已取得一定的進展，但仍存在一些挑戰和待解決的問題。未來的發展應關注自動化和智能化、精準定位和采摘、多功能性和適應性及輕量化和便攜化等方面。通過不斷的研究和創新，荔枝采摘裝置有望提高采摘效率、降低勞動強度，并推動荔枝產業的可持續發展。

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