资源描述：
SDNJH 2025 04 件后面安装压扁辊 可实现对牧草茎秆的压扁功能 以减少牧草的晾干时间 三 发展建议 一 深入推进农机装备研发 补齐高端机械化短板 目前全省普遍使用的割草机以旋转式割草机为 主 依靠三点悬挂与拖拉机相连 而国外广泛使用的 自走式割草机在国内虽有生产 但市场保有量较低 尚未普及 另外国内割草机市场需求较小 自主品牌 产品以出口为主 全球80 的需求在美国和欧洲 因 此亟须大力发展适合我省饲草种植场地的高端大型 割草机械 破解机械需求不足难题 二 强化质量监管 制定适合我省省情的作业 标准或规范 机械化收获标准或规范的制定 可以科学指导 饲草收获的各环节 对大面积机械化作业提供技术 支撑 有利于饲草产量提升 目前现行标准有NY T 4251 2022 牧草全程机械化生产技术规范 NY T 2461 2013 牧草机械化收获作业技术规范 基本是 针对内蒙古 甘肃等地区 况且标准在机械化收获方 面描述较简单 故而起草适合我省的地方标准或行 业规范势在必行 三 加大财政补贴 提升生产企业研发制造能力 农业农村部办公厅财政部办公厅关于印发 2024 2026年全国通用类农业机械中央财政资金 最高补贴额一览表 的通知以及 山东省2024 2026 年农机购置与应用补贴机具补贴额一览表 第一 批 中都已取消割草机的补贴 而在大部分外省中 依然有补贴 因此可以通过增加山东省财政补贴 对 相关企业加大扶持力度 提升其智能化研发和制造 能力 设计制造出更加适合山东乃至全国的饲草收 割机械 作者单位 李家涛 屈克君 胡付浩 王洪波 杨 文静 山东省章丘鼓风机股份有限公司 孙晓文 山 东省农业机械技术推广站 一 引言 我国是重要的蔬菜和水果产地 蔬菜种植面积 常年稳定在2 10 7 hm 2 以上 年产量达8 10 8 t 规模 居世界第一 水果年产量达3 10 8 t以上 人均产量 远超世界平均水平 山东作为农业大省 蔬菜水果产 量均居全国前列 近年来 随着人口老龄化加剧以 及农村人口流失 农村适龄劳动力大幅下降 而果蔬 成熟期较为集中 用工量大 用工成本高 导致果蔬 采摘时节劳动力短缺 过早过晚采摘均易导致果蔬 品质的下降 因此研究应用替代人工的农业采摘机 器人迫在眉睫 随着工业化水平和人工智能的不断 发展 农业采摘机器人进入了快速发展时期 在机械 结构 感知系统 控制系统以及通讯等方面不断尝试 创新 各类农业采摘机器人正逐渐从试验阶段进入 生产应用阶段 本文分析了农业采摘机器人的国内 外发展现状 总结了农业采摘机器人的关键技术 结 合实际应用效果提出了农业采摘机器人存在的主要 问题 明确了未来发展方向 二 国内外研究现状 农业采摘机器人主要是由动力行走装置 采摘 机械臂 末端执行器 感知系统 控制系统以及通讯 定位系统等组成 是一个复杂度高 精度要求高的智 能农业装备 众多国内外专家学者在农业采摘机器 人领域进行了深入研究和广泛的应用尝试 日本 美 国 欧洲等国家从20世纪80年代起 就着手开展农 业采摘机器人的相关研究工作 农业采摘机器人技 农业采摘机器人应用与发展现状 赵永才 调查研究 23 DOI 10 15976 ki 37 1123 s 2025 04 016 2025 04 SDNJH 术较为成熟 应用场景和采摘品类较多 随着我国 对智能农业装备的重视 农业采摘机器人技术及其 实际应用发展迅速 目前农业采摘机器人已经在苹 果 柑橘 草莓 番茄 甜椒等蔬果类作物的采摘方 面得到了初步应用 日本冈山大学的Kondo 等设计的番茄采摘机 器人 可以实现不同品种的番茄采摘 应用场景为 温室大棚环境 光照条件良好可控 该番茄采摘机 器人由自走式底盘 单机械臂 末端执行器 视觉感 知系统 控制系统等组成 工作时 视觉系统检测识 别到成熟番茄后 将位置信息发送给控制系统 控 制末端执行器对番茄进行剪切和吸取 该机器人采 摘成功率为70 单果采摘时间为15s 其设计思路 为后续的农业采摘机器人的研制提供了重要参考 依据 美国Abundant Robotics公司设计的苹果采摘 机器人 其世界级的视觉系统采用了深度相机 并 配有真空吸管吸取苹果 机械臂采用并行结构 采 摘速度快 识别准确率高 果实损伤程度低 但仅适 用于V型果园 树冠内部的果实难以实现准确采 摘 英国剑桥大学研制的生菜采摘机器人 由双机 位摄像头 机械臂 气动切割式末端执行器 移动平 台 控制系统等组成 可在大田环境使用 该采摘机 器人利用软夹头对生菜进行夹持 避免对生菜头部 造成损伤 田间测试识别准确率达82 单株采摘时 间为32s 采摘速度较低 中国农业大学张铁中等研制的草莓采摘机器 人 应用对象为温室内高架栽培模式的草莓 主要 由机械臂 末端执行器 视觉识别系统 控制系统 等组成 其末端执行器为气动夹爪 具有可靠的夹 持和切断作用 采摘成功率达88 单果采摘时间 为19s 江苏大学刘继展等研制的番茄采摘机器人 其末端执行器采用新型真空吸盘对番茄实现有效 吸取 再由执行机构后退或激光切割等形式 完成 番茄果实与果柄的有效分离 西北农林科技大学 李子旭等设计的猕猴桃采摘机器人 由末端执行 器 Core XY 式结构机械臂 视觉感知系统 移动 平台 控制系统等组成 其末端执行器采用电动夹 持 气动剪切的方式实现对猕猴桃的稳定夹持与 切割 通过建立阻抗控制系统降低对猕猴桃的抓 取损伤 三 农业采摘机器人关键技术 农业采摘机器人的基本组成包括末端执行器 机械臂 移动平台 视觉感知系统和控制系统等模 块 工作时由视觉感知系统对作物进行识别定位 由 末端执行器将作物与茎秆分离 因此作物采摘的成 功与否关键在于如何准确的对作物进行识别和定 位 分离过程尽可能减少对作物的损伤 主要包括三 个关键技术 即作物识别技术 作物定位技术和作物 分离技术 一 作物识别技术 作物识别技术是指对相机 采集的图像进行分割识别 以实现对成熟果实 非成 熟果实以及非果实物体的精确区分 一般以机器视 觉作为主要感知系统 多光谱及红外感知系统作为 补充 算法方面主要包括两类 即传统机器视觉算法 和深度学习目标检测模型 传统机器视觉算法是基于作物的外部特征进行 区别的算法 包括对作物的形状轮廓 颜色 纹理等 特征进行识别 利用阈值分割 色彩空间分割 边缘 分割等方法实现图像分割并完成特征提取 其过度 依赖图像质量 易受到外部因素的影响而造成识别 率不稳定的情况 在自然条件下进行作物采摘时 光 照情况随着日出日落及气象等原因不均匀 同时作 物易受到枝叶遮挡 作物重叠遮挡 枝叶与作物色系 相近等因素干扰 导致识别不准确现象 深度学习目标检测模型可以针对复杂干扰条件 下的作物进行准确识别 通过对干扰条件下的图像 进行深度学习训练 使得复杂环境下的作物识别也 能达到较高的准确率 该模型需要大量不同情况下 的作物图像作为数据集 同时通过对深度学习算法 不断的改进和优化 以提高模型的学习效率和训练 精度 不同算法对不同作物的适应性也不同 需要经 过对比试验来不断进行算法选择和优化 以期达到 较高的识别准确率 二 作物定位技术 作物定位技术是实现作物 精准采摘的关键技术之一 作物被识别后需要获取 其准确的位置信息 以便实现最终的准确分离和收 调查研究 24 SDNJH 2025 04 集 作物定位技术主要包括二维信息和三维信息的 获取 二维信息的获取方法主要为质心定位法和圆 形包围定位法 质心定位法通过计算分割后作物图 像的像素分布重心 确定几何中心 可以实现简单 快速的实时定位 适用于无遮挡及形状规则的作物 定位 圆形包围定位法通过拟合略大于作物最大轮 廓的外接圆 利用圆心和半径来进行作物的定位 适用于圆形或近圆形轮廓的作物 对少量遮挡的作 物也能实现较为准确的定位 为完成末端执行器精 确移动至作物采摘位置的任务 仅获取作物二维信 息无法实现 需要获取作物的三维信息 以实现空 间定位 三维信息的获取方法主要包括立体视觉法 结 构光法和使用TOF相机等方法 立体视觉法通常 为双目或多目视觉 通过多台相机从不同角度拍摄 利用视差计算像素深度 构建三维点云 结构简单 成本低 适用于自然光照条件下进行定位 结构光法 是通过主动投射图案到作物表面 利用相机获取投 射图案变形信息计算深度 投射距离较近时深度精 度高 适用于温室或室内光照条件较好的场景 TOF相机通过发射红外光脉冲并测量光往返时间 来计算距离 以获取深度信息 实时性强 精度高 适 用于户外采摘作业场景 三 作物分离技术 作物分离技术是指通过末 端执行器来实现作物果实与茎叶分离的技术 在作 物果实被识别定位后 由末端执行器实现作物果实 分离 农业采摘机器人的采摘对象一般为蔬菜和瓜 果等表皮较为薄脆易于损伤的作物 因此与作物果 实直接接触的末端执行器的结构以及工作方式 对 作物果实损伤情况有直接影响 末端执行器一般执 行两部分功能 即实现作物果实的抓取和作物果实 分离 根据抓取和分离的方式不同 可以将末端执行 器分为手抓式 真空式和剪切式三大类 无论哪种 方式的末端执行器均需要注意与作物果实直接接触 的部件尽量使用柔性及弹性的材料 避免作物果实 表皮划伤或因为拉拽等分离方式造成的作物振动碰 撞损伤 四 存在的问题 一 采摘成功率低 自然环境复杂以及作物植 株特性等原因 导致田间采摘时出现自然光照不均 匀 遮挡 目标晃动等情况 造成识别及定位不准 确 进而导致采摘失败 冠层内部的作物果实 由于 枝叶阻挡 识别定位及运动路径不通畅 均会导致 采摘失败 二 采摘速度慢 农业采摘机器人的采摘速度 跟机械结构和识别定位能力有关 由于自然环境复 杂 作物识别定位需要大量计算 而机器人自身计算 处理能力有限 导致识别定位能力受限 每次采摘机 械臂和末端执行器均需要执行一系列动作 累计时 间较长 三 作物果实损伤率高 由于农业采摘机器人 针对的作物为蔬菜和瓜果等表皮薄脆品类 机械采 摘过程中容易造成作物果实的损伤 末端执行器接 触和分离作物果实的过程均易造成机械损伤 五 未来展望 针对农业采摘机器人存在的主要问题 未来可 以在以下几个方面开展研究工作 一 加强农机农艺融合 针对农业采摘机器人 对作物采收过程中存在的冠层遮挡 作物互相遮挡 等问题 可以通过农机农艺融合的方法 对种植农艺 进行改进 实现标准化种植 例如果蔬可以进行V 架型种植 降低采摘机器人的识别和分离难度 提高 识别准确率和采摘速度 二 优化识别算法 针对自然环境下 农业采摘 机器人识别过程中存在的干扰因素较多的情况 可 以通过增强数据集 优化深度学习算法模型等方式 提高作物识别准确率和识别速度 三 开发多臂协同作业 农业采摘机器人的 采摘速度与机械臂的数量有较大的关系 目前的 采摘机器人多为单机械臂采摘 作物果实被识别 后需要等待上一个采摘过程完成 才能进行下一 个采摘过程 采摘速度受限 通过增加机械臂的数 目 提高机械臂协同作业能力 可以显著提升采摘 效率 作者单位 鄄城县农业技术推广中心 调查研究 25
展开阅读全文
