□ 衛(wèi)泓宇 □ 李日輝 □ 劉冠靈 □ 謝愛(ài)倍 □ 李德榮

廣東海洋大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院 廣東湛江 524088

1 設(shè)計(jì)背景

我國(guó)是全世界排第三的菠蘿種植大國(guó)，其中以廣東湛江地區(qū)菠蘿種植面積規(guī)模最大。據(jù)農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計(jì)，2014年我國(guó)菠蘿收割面積約6萬(wàn)公頃，年總產(chǎn)量約150 萬(wàn) t［1］。

當(dāng)前，菠蘿的采摘仍以人工采摘為主。我國(guó)的菠蘿有四個(gè)集中成熟季節(jié)，每次收獲的高峰期通常只有半個(gè)月左右，短時(shí)期內(nèi)需要大量人力來(lái)完成采摘作業(yè)，勞動(dòng)力占了整個(gè)生產(chǎn)成本的50%～70%［2］。人工作業(yè)模式勞動(dòng)強(qiáng)度高、效率低、成本高、難度大，單純依靠人工采摘已嚴(yán)重限制了菠蘿種植行業(yè)的發(fā)展。現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外僅針對(duì)菠蘿的收集開(kāi)發(fā)了大型輸送機(jī)，而專(zhuān)門(mén)用于菠蘿采摘的機(jī)械化設(shè)備極少，研發(fā)滯后。

為解決上述問(wèn)題，結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)裝備自動(dòng)化的發(fā)展需求，筆者設(shè)計(jì)了一種機(jī)電一體化的自動(dòng)菠蘿采收機(jī)，用于規(guī)?；⒆詣?dòng)化的菠蘿采收。

2 基本結(jié)構(gòu)

自動(dòng)菠蘿采收機(jī)主要由履帶驅(qū)動(dòng)總成、采收裝置、平移裝置、輸送收集系統(tǒng)、支撐底盤(pán)、識(shí)別及定位系統(tǒng)等部分組成，整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。自動(dòng)菠蘿采收機(jī)功能樣機(jī)如圖2所示。

▲圖1 整體結(jié)構(gòu)

3 工作流程

自動(dòng)菠蘿采收機(jī)的工作流程如下：

（1）采收機(jī)沿著菠蘿田的溝畦界線向前移動(dòng)；

（2）識(shí)別及定位系統(tǒng)采集圖像，獲取菠蘿果實(shí)的坐標(biāo)，上位機(jī)發(fā)送坐標(biāo)信息至履帶驅(qū)動(dòng)總成，使采收機(jī)到達(dá)預(yù)定位置；

（3）采收裝置運(yùn)動(dòng)，將菠蘿果實(shí)與果柄分離；

（4）平移裝置將果實(shí)移動(dòng)到輸送收集裝置，果實(shí)下落至輸送帶，并輸送到收集箱中，與此同時(shí)，采收裝置和平移裝置復(fù)位；

▲圖2 自動(dòng)菠蘿采收機(jī)功能樣機(jī)

（5）重復(fù)上述操作。

自動(dòng)菠蘿采收機(jī)工作原理框圖如圖3所示。

▲圖3 自動(dòng)菠蘿采收機(jī)工作原理

4 控制系統(tǒng)

自動(dòng)菠蘿采收機(jī)各組成部分的控制由STM32F407主控芯片完成，各類(lèi)輸入輸出指令在下位機(jī)與上位機(jī)之間進(jìn)行通信，控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示［3］。

上位機(jī)的編程采用基于圖形化編程思想的Lab View軟件，以提高編程效率和軟件平臺(tái)的工程有效性。采用基于BSD許可發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)Open CV軟件，便于實(shí)現(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的算法。下位機(jī)采用STM公司的F4系列芯片，既能保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定、高效，又具有價(jià)格優(yōu)勢(shì)。

5 采收裝置設(shè)計(jì)

采收裝置由夾果機(jī)構(gòu)、旋轉(zhuǎn)擰斷機(jī)構(gòu)、滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)、驅(qū)動(dòng)裝置等組成，各組成零件如圖5所示。滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)的內(nèi)圈可轉(zhuǎn)動(dòng)，與旋轉(zhuǎn)軸法蘭盤(pán)固定連接。滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)外圈與升降連接板固定連接。由于兩根圓導(dǎo)軌限制了升降連接板的五個(gè)自由度，因此整個(gè)采收裝置只能在豎直方向做上下移動(dòng)。

▲圖4 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

▲圖5 采收裝置

夾果機(jī)構(gòu)整體采用空間搖桿機(jī)構(gòu)原理，主要由舵機(jī)、底座、限位轉(zhuǎn)盤(pán)、夾緊爪等組成。夾果機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)器采用大扭矩舵機(jī)，安裝方便，控制簡(jiǎn)單，扭力大，成本低，旋轉(zhuǎn)角度可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)定。夾緊爪上端通過(guò)銷(xiāo)軸與夾緊爪支座連接，夾緊爪中端通過(guò)銷(xiāo)釘鉸接在中間桿上。工作時(shí)，舵機(jī)輸出軸帶動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)旋轉(zhuǎn)，并帶動(dòng)中間桿產(chǎn)生水平位移，進(jìn)而推動(dòng)夾緊爪做出開(kāi)合動(dòng)作，完成對(duì)菠蘿的夾緊。

為保證工作過(guò)程中夾果機(jī)構(gòu)不僅能夾緊菠蘿果實(shí)，而且能不損傷菠蘿表皮，夾果機(jī)構(gòu)采用了三個(gè)均布的夾緊爪。夾緊爪采用仿生弧形包覆式設(shè)計(jì)，與菠蘿表皮接觸部分設(shè)有彈性橡膠。經(jīng)多次測(cè)量后，得出菠蘿果實(shí)縱向高度較長(zhǎng)，約為22.76 cm，橫向直徑約為17.98 cm，單個(gè)果實(shí)的平均質(zhì)量為1.32 kg。相關(guān)測(cè)量數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

表1 菠蘿測(cè)量數(shù)據(jù)

根據(jù)上述測(cè)量結(jié)果，經(jīng)計(jì)算后得出夾緊爪的長(zhǎng)度取200 mm最合適，夾果機(jī)構(gòu)中部空間最大可容納體積為 770 cm2。

旋轉(zhuǎn)擰斷機(jī)構(gòu)由扭轉(zhuǎn)電機(jī)、聯(lián)軸器、滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)等組成。旋轉(zhuǎn)擰斷機(jī)構(gòu)整體通過(guò)連接螺桿固定連接在滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)內(nèi)圈上。扭轉(zhuǎn)電機(jī)固定在升降連接板上，其輸出軸通過(guò)聯(lián)軸器、連接板與滾珠轉(zhuǎn)盤(pán)內(nèi)圈連接。扭轉(zhuǎn)電機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩大，工作時(shí)，當(dāng)夾果機(jī)構(gòu)夾緊菠蘿后，扭轉(zhuǎn)電機(jī)帶動(dòng)旋轉(zhuǎn)擰斷機(jī)構(gòu)快速將菠蘿擰斷，從而實(shí)現(xiàn)果實(shí)與果柄的分離。與人工采摘使用掰斷脫果的方式相比，旋轉(zhuǎn)擰斷脫果方式更易實(shí)現(xiàn)機(jī)械化，同時(shí)使機(jī)構(gòu)更為緊湊，空間利用率更高，在實(shí)際測(cè)試中取得了良好的效果。

這一采收機(jī)在豎直空間上對(duì)菠蘿進(jìn)行脫果，相比于水平橫向的脫果方式，可減少對(duì)菠蘿側(cè)生芽的傷害，同時(shí)針對(duì)不同的菠蘿品種，夾緊力的大小可調(diào)，符合實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)的需求。采收機(jī)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單緊湊，質(zhì)量輕，有利于提高采收效率。

6 履帶式驅(qū)動(dòng)平臺(tái)設(shè)計(jì)

履帶式驅(qū)動(dòng)平臺(tái)由履帶驅(qū)動(dòng)總成、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、蓄電池、支撐底盤(pán)等部分組成，如圖6所示。

▲圖6 履帶式驅(qū)動(dòng)平臺(tái)

履帶驅(qū)動(dòng)總成由履帶總成、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、姿態(tài)傳感器、蓄電池等部分組成，場(chǎng)地適應(yīng)性好，附著力強(qiáng)，可在多石、濕軟的地表上行駛，并有較好的越障能力，能夠適應(yīng)菠蘿種植地形的正常坡度要求［4］。由MPU6050六軸傳感器和單片機(jī)反饋實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可對(duì)履帶的行走速度及方向進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)姿態(tài)修正與差速轉(zhuǎn)向。

由于整車(chē)尺寸相對(duì)較小，履帶底盤(pán)的尺寸有限，為提高履帶式驅(qū)動(dòng)平臺(tái)的抗側(cè)翻性能，需要使整車(chē)質(zhì)量分布均勻合理。支撐底盤(pán)采用梯形梁設(shè)計(jì)，這一設(shè)計(jì)抗振、緩沖能力較強(qiáng)，抗側(cè)傾能力好，能夠維持采收機(jī)的質(zhì)心穩(wěn)定。

支撐底盤(pán)采用ASTM A36鋼材料，取安全因數(shù)為3，限定載質(zhì)量為200 kg，滿(mǎn)載時(shí)支撐底盤(pán)受力為2 kN。支撐底盤(pán)的材料參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 支撐底盤(pán)材料參數(shù)

使用Solid Works Simulation有限元分析軟件，得出支撐底盤(pán)的應(yīng)力分析結(jié)果，如圖7所示。

▲圖7 支撐底盤(pán)應(yīng)力分析結(jié)果

支撐底盤(pán)受到的屈服力為250 MPa，大于局部最大應(yīng)力（46.07 MPa）。根據(jù)應(yīng)力分析，得出支撐底盤(pán)的最大位移量為0.898 1 mm，符合適度的變形條件，并得出最小安全因數(shù)為5.4，大于選定的安全因數(shù)（3），進(jìn)而得出結(jié)論：履帶式驅(qū)動(dòng)平臺(tái)中支撐底盤(pán)的設(shè)計(jì)校核安全。

7 識(shí)別及定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

識(shí)別及定位系統(tǒng)采用Lab View與Open CV混合編程，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和定位。LabView軟件具有快速采集圖像的特點(diǎn)，用于對(duì)菠蘿進(jìn)行圖像采集［5］。OpenCV軟件具有豐富的圖像處理函數(shù)，用于對(duì)菠蘿進(jìn)行識(shí)別和定位。

7.1 圖像采集

采用兩個(gè)無(wú)畸變廣角攝像頭，一個(gè)安裝在平移裝置的移動(dòng)平臺(tái)上，用于對(duì)菠蘿果實(shí)在X軸和Y軸方向上的定位。另一個(gè)安裝在上部框架的內(nèi)側(cè)，用于對(duì)菠蘿果實(shí)在Z軸方向上的定位，組成雙目視覺(jué)定位系統(tǒng)。在Lab View中利用NI-MIAQ函數(shù)進(jìn)行采集圖像，以便后期處理。

7.2 圖像分割

在計(jì)算機(jī)圖像處理中，常采用RGB模型和HSV模型。RGB模型基于人類(lèi)視覺(jué)的三原色。由于三原色分量高度相關(guān)，且是一種不均勻的顏色空間，因此RGB模型主要作為一種面向硬件設(shè)備的色彩空間模型使用。HSV模型基于人的視覺(jué)感知特性建立色彩空間，具有兩個(gè)重要的特點(diǎn)：其一，亮度分量與圖像的彩色信息無(wú)關(guān)；其二，色度分量、飽和度分量與人感受顏色的方式緊密相連。因此，?；贖SV模型的色度分量或飽和度分量進(jìn)行圖像色彩的運(yùn)算處理［5］。

在HSV空間中對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，具體步驟如下。

（1）圖像預(yù)處理。由于采集的圖像包含有噪聲干擾［6］，因此先在Open CV中進(jìn)行圖像預(yù)處理。

①進(jìn)行高斯濾波處理。高斯濾波器是一個(gè)低通濾波器，適合進(jìn)行平滑濾波處理，可以消除高斯噪聲，而且邊緣小細(xì)節(jié)保留得較好［7］。

②進(jìn)行中值濾波處理。由于中值濾波算法將中心像素的正方形鄰域內(nèi)每個(gè)像素值用中間像素值替換，因此可以在去除脈沖噪聲和椒鹽噪聲的同時(shí)保留圖像邊緣細(xì)節(jié)［8-9］。

兩種濾波器的互補(bǔ)性在圖像最大化并減少噪聲影響的同時(shí)保留了圖像細(xì)節(jié)。

（2）顏色空間轉(zhuǎn)換。RGB模型轉(zhuǎn)換到HSV模型的算法［10］為：

在Open CV中轉(zhuǎn)換前后的對(duì)比如圖8所示。

（3）分割圖像處理。根據(jù)采摘菠蘿成熟程度選取不同的皮膚模板，作為圖像分割的顏色模板，定義采集到的圖像顏色為 C1=｛H1，S1，V1｝，模板的圖像顏色為C2=｛H2，S2，V2｝，兩者之間的距離 D 定義為：

▲圖8 圖像轉(zhuǎn)換對(duì)比

選取另外三個(gè)顏色模板分別為C2、C3、C4，取D=［D（C1，C2）+D（C1，C3）+D（C1，C4）］/3。由于色度分量的范圍是0～360°，飽和度分量和亮度分量的范圍歸一化為［0，1］，因此在HSV顏色空間中采集到的圖像顏色與模板圖像顏色的距離最大值為。定義兩顏色相似度，設(shè)定閾值，相似度大于閾值時(shí)，圖像像素為0；小于閾值時(shí)，圖像像素為255。經(jīng)過(guò)閾值處理后得到的圖像如圖9所示。

▲圖9 閾值處理后圖像

由于葉子的遮擋使部分菠蘿果實(shí)識(shí)別不出，但不影響整體。與此同時(shí)，還有部分葉子被識(shí)別為菠蘿果實(shí)。針對(duì)這一情況，用輪廓面積函數(shù)設(shè)定閾值進(jìn)行過(guò)濾，用輪廓縱橫比函數(shù)設(shè)置閾值同樣進(jìn)行過(guò)濾，再利用凸包函數(shù)畫(huà)出多邊形。

7.3 圖像標(biāo)定

考慮到方便性、準(zhǔn)確率、魯棒性等問(wèn)題，在Open CV中用標(biāo)定法［11］對(duì)相機(jī)進(jìn)行建模。平面標(biāo)定法是介于傳統(tǒng)標(biāo)定法和自標(biāo)定法之間的一種方法，既避免了傳統(tǒng)方法設(shè)備要求高、操作煩瑣等缺點(diǎn)，又較自標(biāo)定法精度高。平面標(biāo)定法需要確定模板上點(diǎn)陣的物理坐標(biāo)，以及圖像和模板之間點(diǎn)的匹配。

7.4 目標(biāo)識(shí)別

獲得經(jīng)凸包函數(shù)處理的圖像后，利用最小面積包圍圓函數(shù)，得到圓心坐標(biāo)。為了不損傷側(cè)生芽，將返回坐標(biāo)調(diào)整到合適的值，加上部分葉子對(duì)圖像處理的遮擋，使夾緊爪夾取位置可以遠(yuǎn)離側(cè)生芽。

8 結(jié)論

在國(guó)內(nèi)外果園采摘機(jī)械化迅速發(fā)展的環(huán)境下，菠蘿采摘作業(yè)的研究多以采摘末端或機(jī)械手為主，缺少集采摘與運(yùn)輸于一體的機(jī)械化裝備。筆者設(shè)計(jì)的自動(dòng)菠蘿采收機(jī)具有采收運(yùn)輸一體化、采摘效率高、自動(dòng)化程度高等特點(diǎn)，對(duì)緩解勞動(dòng)力短缺、穩(wěn)定采收作業(yè)質(zhì)量、減輕勞動(dòng)強(qiáng)度、提高生產(chǎn)效率具有重要意義。