设施农业采摘机器人研究进展

设施农业采摘机器人研究进展

打开文本图片集

智能化果蔬采摘机器人是现代设施农业发展的迫切需要。概述了国内外设施农业果蔬采摘机器人的研究现状，通过分析目前典型的采摘机器人的功能、工作原理和关键参数，指出目前采摘机器人研究应用过程中的主要难点和制约因素，以及采摘机器人的未来研究方向。

果蔬采摘是果蔬生产过程中最为耗时、耗力、实效性强的生产环节之一，所需投入的劳动力约占整个生产种植过程的40%～50%。随着社会发展，特别是工业化发展进程使得农业劳动力逐渐减少，农业劳动力成本逐渐增加。依靠人工劳作的生产形式已不能满足现代农业发展的需求。依靠机器人、智能化装备开展农业生产成为现代农业发展的迫切需要，是在农业机械化、自动化基础上提出的新的要求和发展趋势。

果蔬采摘机器人是农业机器人的一种，是机器人技术在农业中应用和创新，集中了机械、电子、信息、计算机、农学和生物等多学科领域知识。采摘机器人将在减轻劳动强度，解决劳动力短缺，保障采摘作业的适时性，提高农业生产效率，提高果蔬质量等方面具有巨大的潜力和市场需求。

20世纪60年代，一些研究学者开始尝试采用机器人技术进行果蔬的收获，到90年代出现了一个发展的高峰。日本、荷兰、美国、西班牙等农业发展国家出现了一批果蔬收获机器人样机。涉及到的研究对象主要有柑橙、苹果、番茄、樱桃、黄瓜、葡萄、甘蓝、生菜、马铃薯、草莓等。随着近年的发展，依据采收对象和采收方式的区别，农业采收机器人逐渐呈现3 种不同的发展类型：果树采收类、大田采收类及设施农业采收类。

由于设施农业具有栽培模式结构化程度高，果蔬采摘频率高等特点，尤为适合发展机器人化的采摘。同时，设施农业环境下又受到空

间相对狭小、密闭的限制，传统的大型农业机具难以直接改造应用。因此，设施农业采摘机器人从发展之初就形成了以专用的小型化运动平台以及采用微小型工业机器人为鲜明特点的发展模式。目前，日本、荷兰、英国等国家相继开发了番茄、草莓、黄瓜、蘑菇、葡萄等多种果蔬的采摘机器人。

国内外研究现状

番茄采摘机器人

番茄采摘机器人是研究的较早的一种设施农业采摘机器人。日本的Kondo[1，2]等人20世纪90年代研制的番茄收获机器人是较为典型样机。该采摘机器人由移动平台、机械手、末端执行器、视觉系统和控制部分组成。其中，移动平台采用四轮结构，可行走于番茄垄间。采摘机械臂采用7自由度的工业机器人。为了减少果实损伤，机械手的末端执行器由两个带有橡胶的机械手指和一个气动吸嘴组成。机器人利用彩色CCD摄像机采集番茄图像并判别果实是否成熟，然后通过双目立体视觉定位果实三维信息。对满足采摘条件的果实，吸嘴把果实吸住后机械手的腕关节转动把果实拧下。该番茄采摘机器人从识别果实到采摘完成，每个果实约需要15 s，成功率约为70%。但该机器人无法完成避障采摘，因此处于叶茎相对茂密的地方的成熟番茄无法采摘。

中国农业大学李伟等针对现代连栋温室研制了番茄采摘机器人。如图1所示，采用温室内的加温管道作为导轨，使机器人的导航更为简约可靠。采摘机械臂采用4自由度的轻型专用机械臂，经双目立体视觉判别并定位成熟果实后，通过末端气动式手指加持番茄果柄，在加持的过程中，手指上的刀片完成对果柄的切割。采摘成功率为90%。

草莓采摘机器人

日本的Kondo等2021年前后研制的草莓采摘机器人。如图2所示，该机器人的果实目标视觉识别系统由3个VGA彩色相机和4个带有偏正滤光片的卤素灯组成。两个相机构成立体视觉获取草莓的颜色和距离信息。由于草莓的果柄直径较小，不易被固定的双目视觉系

统检测到，因此在机械臂末端上安装了另外一个相机，引导机械手获取果柄的位置信息。偏正滤光片安装在摄像机的镜头上，用于减少光照在果实表面产生的光晕。试验表明，采摘成功率75%，每完成一次采摘平均耗时17.9 s。

日本的Hayashi等人设计了另外一款适合夜间作业的草莓采摘机器人。该机器人由3自由度液压式机械臂、视觉控制单元、末端执行器、果实收集筐及行走单元组成。该机器人的视觉系统同样由3 个相机构成，不同的是3 个相机平行安装于机械手上。首先，两侧相机获取草莓图像，确定果实位置，然后视觉系统接近采摘目标并停于距离目标280 mm的位置，此时中间相机获取近景图像，识别草莓花萼和果柄的倾斜角，确定切割位置。随后末端执行器气管口吸住草莓，通过剪刀式手指剪断果梗，最后机械臂将草莓运送至草莓收集筐上方，对准凹槽位置释放果实。试验证明，该机器人视觉系统果梗定位成功率为60%，采收成功率为41.3%，单个草莓采摘耗时11.5 s。

黄瓜采摘机器人

黄瓜采摘机器人方面，较早的有日本的Arima[5，6]等于20世纪90 年代研制了黄瓜采摘机器人。如图3所示，该机器人主要由视觉传感器、6 自由度机械臂、末端执行器和移动装置组成。该机器人在相机前加了850 nm的滤光片，可以根据黄瓜的光谱反射特性来识别黄瓜。同时，末端执行器上装有果梗检测传感器、机械手指和切割器。采摘时由机械手指抓住黄瓜，果梗检测传感器定位到果梗，然后由切割器将其切断。采摘成功率约60%。另外，为了便于采摘，黄瓜采用65°的倾斜式栽培，使黄瓜尽量和叶片分离开来。

荷兰的Henten等[7，8]等研制的黄瓜采摘机器人如图4所示。该机器人适合对斜拉线模式种植，没有叶片遮挡干扰的0.8m～1.5m 高度范围黄瓜进行采摘。该机器人以温室供热管道为轨道，行驶速度达0.8 m/s。机器人通过单目相机在不同位置采集850 nm和970 nm 黄瓜近红外图像形成立体视觉，实现对黄瓜的目标识别和果梗采摘点定位。采摘机械臂采用三菱6自由度工业机械臂，采用夹持方式夹紧

果实后，用高压电极烧断果梗，有利于防止细菌感染。采摘成功率约80%，单根黄瓜采摘平均耗时45 s。

国内中国农业大学的袁挺等[9，10]2021年研制了国内第一台黄瓜采摘机器人。如图5所示，机器人采用履带式移动底盘和机器视觉导航。目标识别则使用双目立体视觉，为了更好地区分同为绿色的叶片和果实，加设了830 nm的近红外带通滤波。目标识别定位后，由4自由度轻型机械臂带动双指式机械手抓持目标，然后由摆动气缸带动刀片实现对瓜柄的切割。其中机械手指采用气动伸缩结构的柔性手指，加持过程平缓，力度柔和，很好地保护了黄瓜表皮。机器人采摘成功率达85%，单根黄瓜采摘耗时28.6 s。

其他采摘机器人

各国的研究者还针对设施农业中其他一些常见的果蔬研究了采摘机器人。如英国的Noble等研制了蘑菇采摘机器人，可自动测量蘑菇的大小、位置，并选择性地采摘，采摘成功率约为75%。

日本Monta等开发了图6所示基于激光测距仪的葡萄采摘机器人，采用激光测距的扫描方式获得葡萄串的空间位置。同时，该机器人更换末端执行器后还可以进行其他的葡萄园管理作业。日本的Hayashi等开发了茄子采摘机器人，采用4 个手指2 个吸嘴抓持茄子果实，试验采摘成功率为62.5%，工作速度为64. 1 s/个。可惜受成本和效率等方面的影响，这几类采摘机器人样机在后来并没有得到更深入的发展。

存在问题和发展方向

设施农业采摘机器人从出现至今虽然发展了几十年，但是目前尚缺乏商业化的成熟产品。大部分仍处于研究和样机阶段。采摘机器人直接体现出来的缺点仍比较明显。其中，最直观地体现在以下两个方面：第一，采摘作业效率低：由于大部分的采摘机器人沿用工业机器人的作业模式进行逐个果实采摘，生产节拍低，每个果实的平均采摘耗时动辄几十秒甚至更长，和人工作业效率难以比较。第二，机器人生产制造成本高：采摘机器人是多种先进技术和设备的集成和创新，

这就决定了其自身不菲的价格难于在当前打开格局。

制约农业采摘机器人发展的因素则是多方面的，关键的难点在于采摘机器人的发展是直接套用了工业机器人的模式，而采摘机器人和工业机器人面对的作业对象和环境存在着巨大的区别：（1）对象的多态性：受生物多样性的影响，农产品果蔬个体之间千差万别，和规格化的工业产品具有明显的作业差异。（2）环境的结构化程度：工业机器人一般工作在结构化、可控的环境中，而采摘机器人虽然在设施农业中有一定的结构化环境，但是相对而言仍是比较多样、复杂的环境，比如作业果实对象被作物枝叶的遮挡，环境光照条件不稳定对机器人感知系统的影响等等。（3）末端执行器：果蔬和工业零件相比，对机器人末端执行器最大的挑战是从原来的“刚性”末端执行器变为“柔性”末端执行器。要求末端执行器能对不同位姿的果蔬实施采摘，同时不对果蔬自身和作物主体造成损伤。

针对以上问题，近年来设施农业采摘机器人的发展除了整机的研制外，某些关键技术更是亟待解决，也是将来重点研究的方向。

智能化的果蔬识别定位方法

在非结构环境下对果蔬目标进行准确的识别定位是采摘机器人的关键难题和基础，这包含硬件系统和软件的图像、信息处理方法。目前，识别定位方法除了机器视觉之外，还应用到激光和超声等技术手段。机器视觉从简单的单目相机到双目立体视觉，从固定式视觉系统到移动式视觉系统，从被动式视觉系统到主动式视觉系统都得到广泛的研究。如图7为单目视觉与激光测距方式相结合的识别定位系统；另外还有局部视觉和超声传感相结合的识别定位系统。

采摘机械臂与柔性采摘灵巧手

长期以来，采摘机器人多采用传统的小型工业机械臂，但直接采用工业机械臂经常面临的是小型化、轻量化和大作业范围矛盾的尴尬。因此，未来的农业采摘机器人的发展需要有专门化的轻型采摘机械臂。末端执行器上更是面临更多的挑战，大部分的成熟果蔬很容易造成机械损伤，而且不同的果蔬有不同的大小、形状、硬度和抓持位置，几

乎每种类型的果蔬都要设计专门的柔性灵巧手。目前不少学者针对具体的果蔬设计了专门的采摘末端执行器，如图8所示。

总结

果蔬采摘机器人经过多年的发展，虽然目前尚处于试验的阶段，未能广泛的普及和商品化，但是大量的研究成果一方面已经展示出这一新兴的领域巨大的发展前景，同时也揭示了存在的难点和瓶颈，以及未来的发展方向。在将来的发展中，重点突破复杂环境下的果实目标识别定位、柔性灵巧采摘机械手、适合机器人高效作业的采摘模式以及相应的农艺种植模式等难点，设施农业机器人化的采摘将为现代农业的发展注入新的活力和增长点。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/9tb1.html