于豐華 周傳琦 楊 鑫 郭忠輝 陳春玲

(1.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院， 沈陽(yáng) 110866； 2.遼寧省農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心， 沈陽(yáng) 110866)

0 引言

設(shè)施農(nóng)業(yè)是典型的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，即使在設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域擁有高度自動(dòng)化作業(yè)的發(fā)達(dá)國(guó)家，其作物采摘環(huán)節(jié)仍依賴大量人工來(lái)完成[1-2]。人工采摘費(fèi)時(shí)費(fèi)力，實(shí)現(xiàn)溫室自動(dòng)化采摘已成為當(dāng)下設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要需求。

隨著電子信息技術(shù)、人工智能技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)的逐漸成熟，日本、荷蘭、英國(guó)、法國(guó)、美國(guó)等從20世紀(jì)80年代中期就開展了采摘機(jī)器人研究，采摘對(duì)象包括蘋果、蘆筍、草莓、葡萄、甘藍(lán)、黃瓜、番茄、蘑菇等。

而我國(guó)對(duì)于農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的研究較晚，且目前仍處于起步階段[3]。王順溈等[4]設(shè)計(jì)了一款通過(guò)震動(dòng)使果梗分離、通過(guò)仿雨傘機(jī)構(gòu)收集果實(shí)的采摘機(jī)械臂。但此機(jī)械臂會(huì)由于果梗柔韌性過(guò)大而發(fā)生漏采現(xiàn)象，且在收集過(guò)程中無(wú)法避免果實(shí)間的碰撞，這將嚴(yán)重影響采摘覆蓋率與果實(shí)品質(zhì)。馬廷輝[5]設(shè)計(jì)了四自由度機(jī)械手，采用空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)適應(yīng)能力草莓采摘機(jī)器人的研制，但自由度限制了機(jī)械臂靈活度[6]。邵堃[7]通過(guò)將采摘機(jī)器人的機(jī)械臂擴(kuò)展到五自由度，在9個(gè)不同高度和不同方向的目標(biāo)點(diǎn)采摘中，最大距離偏差僅為6.71 mm。但其采用的履帶式底盤由于行駛速度慢、需要大量的轉(zhuǎn)向空間等問(wèn)題，無(wú)法在日光溫室內(nèi)運(yùn)行。此外，湯亞?wèn)|[8]通過(guò)雙目視覺(jué)、機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)仿真等構(gòu)建了番茄采摘機(jī)器人樣機(jī)，并完成了復(fù)雜環(huán)境下的番茄采摘測(cè)試，但因其剛性抓手的使用導(dǎo)致無(wú)傷采摘成功率僅為76.3%。王曉楠等[9]通過(guò)使用真空吸附裝置、柔性氣囊裝置、旋擰電機(jī)等，實(shí)現(xiàn)了番茄的無(wú)傷采摘。但是由于枝干、葉片等會(huì)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)生干擾，從而導(dǎo)致機(jī)器人的采摘精準(zhǔn)度下降。劉芳等[10]運(yùn)用改進(jìn)型多尺度YOLO算法，從不同角度、不同光照強(qiáng)度等環(huán)境下對(duì)番茄進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。朱明秀[11]基于K-means聚類算法，配合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙目視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了采摘機(jī)器人的水果檢測(cè)與定位。胡慧明[12]使用雙目視覺(jué)技術(shù)，為采摘機(jī)器人獲取了果蔬的三維坐標(biāo)，為溫室環(huán)境下的果蔬機(jī)器人采摘奠定了基礎(chǔ)。

本研究以北方日光溫室中的番茄為采摘對(duì)象，設(shè)計(jì)并制作一款適用于日光溫室、可以巡檢并識(shí)別采摘成熟番茄果實(shí)的移動(dòng)機(jī)器人。

1 采摘機(jī)器人系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

采摘機(jī)器人系統(tǒng)分為底盤四輪驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、采摘系統(tǒng)、可升降平臺(tái)系統(tǒng)、圖像識(shí)別系統(tǒng)和風(fēng)機(jī)系統(tǒng)。其中底盤驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)包括4個(gè)麥克納姆輪及其驅(qū)動(dòng)電機(jī)、底盤懸掛結(jié)構(gòu)和底部巡線攝像頭等。采摘系統(tǒng)包括柔性手爪和滑軌型機(jī)械臂?？缮瞪掀脚_(tái)系統(tǒng)包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)及上平臺(tái)鋁板，并附有機(jī)械臂滑軌和圖像識(shí)別系統(tǒng)、風(fēng)機(jī)系統(tǒng)等安裝支架。

目前，日光溫室內(nèi)機(jī)器人常用的作業(yè)方式有：地面自由移動(dòng)式、懸掛導(dǎo)軌移動(dòng)式、地面導(dǎo)軌移動(dòng)式等。鑒于日光溫室需要對(duì)光能的直接性利用[13]，安裝懸掛導(dǎo)軌會(huì)占用大量日光溫室內(nèi)的上層空間，這將嚴(yán)重影響日光溫室的透光率，導(dǎo)致對(duì)光能利用率下降；地面導(dǎo)軌的安裝占用溫室內(nèi)大量種植面積，影響土地利用率，且不利于后期大棚改造升級(jí)。故本研究采用了麥克納姆輪地面導(dǎo)軌移動(dòng)式機(jī)器人作業(yè)方式。麥克納姆輪四驅(qū)移動(dòng)平臺(tái)相對(duì)于傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)移動(dòng)平臺(tái)更加靈活，通過(guò)控制各個(gè)輪系的轉(zhuǎn)速和方向即可組合出任意方向的移動(dòng)[14]，可以在狹窄的溫室內(nèi)不改變自身狀態(tài)完成采摘任務(wù)。

日光溫室內(nèi)的番茄主要采用架棚、作床的培育模式，列式分布、垂直生長(zhǎng)種植方式。番茄果實(shí)縱向生長(zhǎng)于植株上。故底盤的設(shè)計(jì)綜合考慮了以上因素，采用擺式懸掛結(jié)構(gòu)，此結(jié)構(gòu)可以增加機(jī)器人的地形適應(yīng)能力，保證機(jī)器人行駛時(shí)底盤的貼地性，提升了行駛時(shí)底盤的穩(wěn)定性與控制精確度[15]。日光溫室番茄栽培模式如圖1所示。

圖1 番茄栽培模式Fig.1 Patterns of tomato cultivation

采摘機(jī)器人工作時(shí)，機(jī)械爪的作用是抓緊果實(shí)以便進(jìn)行果梗分離[16-17]，考慮到成熟番茄果實(shí)表皮的力學(xué)特性[18]，機(jī)器人采摘機(jī)構(gòu)采用柔性手爪，柔性手爪由注塑工藝的橡膠材質(zhì)制作。該柔性手爪采用三指抓取，由42步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，手爪動(dòng)作部分長(zhǎng)95 mm，夾取直徑為10～120 mm，抓取頻率小于40次/min，相鄰兩指(可動(dòng))間距H1長(zhǎng)8～100 mm，柔性手爪總長(zhǎng)H2為152.5 mm，驅(qū)動(dòng)器安裝部分高度H3為40 mm，其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 柔性手爪結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of flexible gripper

此外，在抓手的內(nèi)壁還貼有如圖3所示的薄膜壓力傳感器，控制器可以通過(guò)與之連接的AD轉(zhuǎn)換電路[19]獲得抓手內(nèi)部的壓力數(shù)據(jù)，進(jìn)一步精準(zhǔn)控制番茄的采摘力度，從而防止番茄因發(fā)生機(jī)械損傷而導(dǎo)致的皺縮、品質(zhì)降低、快速腐爛[20]等。薄膜壓力傳感器的響應(yīng)時(shí)間小于1 ms，形變恢復(fù)時(shí)間小于15 ms，可以在-20～60℃的環(huán)境中工作。測(cè)試中隨機(jī)讀取25次柔性手爪采摘番茄時(shí)的壓力傳感器數(shù)據(jù)，繪制曲線如圖4所示。

圖3 柔性手爪實(shí)物圖Fig.3 Physical picture of flexible gripper1.薄膜壓力傳感器 2.抓手柔性手指 3.抓手驅(qū)動(dòng)電機(jī)

圖4 采摘番茄的手爪壓力變化曲線Fig.4 Claw pressure change curves for picking tomatoes

為了使機(jī)械臂摘取番茄更為靈活[21]，支撐手爪的機(jī)械臂采用6自由度設(shè)計(jì)。其中單個(gè)關(guān)節(jié)舵機(jī)在8.4 V標(biāo)準(zhǔn)工作電壓下的扭力為52 kg/cm，機(jī)械臂底座直徑L1為110 mm，底座高L2為81.5 mm，機(jī)械臂第1段關(guān)節(jié)長(zhǎng)L3為105 mm，第2段關(guān)節(jié)長(zhǎng)L4為77.5 mm，第3段關(guān)節(jié)長(zhǎng)L5為58 mm，整體活動(dòng)半徑為513 mm。且經(jīng)過(guò)分析與討論黃國(guó)偉等[22]關(guān)于番茄果實(shí)與莖稈分離力的研究，確定了旋擰摘下的采摘方案，并設(shè)計(jì)了可以連續(xù)旋轉(zhuǎn)180°的末端關(guān)節(jié)。由此，在采摘?jiǎng)幼鞣桨傅脑O(shè)計(jì)時(shí)便可使機(jī)械手在0°時(shí)深入番茄植株中，在抓取穩(wěn)定后的0.8 s內(nèi)，末端關(guān)節(jié)快速旋轉(zhuǎn)180°，使番茄梗與莖稈呈遠(yuǎn)離90°角的方向受力，以實(shí)現(xiàn)使用最小的力使果實(shí)與莖稈分離。手爪采摘示意圖如圖5所示。

圖5 采摘示意圖Fig.5 Picking diagram1.柔性手爪 2.番茄 3.番茄果梗 4.手爪旋轉(zhuǎn)方向

生長(zhǎng)過(guò)程中，番茄果實(shí)位置并不固定，成熟番茄果實(shí)容易被四周枝葉所遮擋，導(dǎo)致攝像頭無(wú)法準(zhǔn)確判斷甚至無(wú)法識(shí)別出成熟的番茄。因此，在上平臺(tái)添加了帶有二自由度云臺(tái)的風(fēng)力補(bǔ)償裝置，其裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖6a所示。機(jī)器人在壟道間巡檢過(guò)程中，風(fēng)力裝置向機(jī)器人的預(yù)識(shí)別區(qū)域吹風(fēng)，枝葉被吹開后，即可使枝葉后面的成熟果實(shí)暴露于攝像頭視角下，實(shí)現(xiàn)被遮擋果實(shí)的識(shí)別。

考慮到番茄并不是處于固定高度，故設(shè)計(jì)時(shí)采用Z軸(垂直于地平面的方向)升降結(jié)構(gòu)，升降結(jié)構(gòu)采用絲桿控制，通過(guò)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)上平臺(tái)的升降，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同高度番茄的采摘。且相對(duì)于機(jī)器人，番茄生長(zhǎng)的深度(番茄果實(shí)與壟間中線水平距離)不同，故在機(jī)器人上平臺(tái)上安裝一由絲桿控制的可水平移動(dòng)的X軸(水平面內(nèi)垂直于機(jī)器人行進(jìn)方向)滑軌結(jié)構(gòu)?？刂破魍ㄟ^(guò)深度相機(jī)等傳感器獲取番茄深度數(shù)據(jù)后，將自身坐標(biāo)與機(jī)械臂坐標(biāo)通過(guò)

AR=RB

式中A——機(jī)器人視覺(jué)坐標(biāo)系

R——視覺(jué)坐標(biāo)系與機(jī)械臂坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣

B——機(jī)器人機(jī)械臂坐標(biāo)系

換算，計(jì)算得出相較于絲桿平臺(tái)中心位置的番茄深度數(shù)據(jù)，通過(guò)絲桿驅(qū)動(dòng)電機(jī)與測(cè)距傳感器負(fù)反饋調(diào)節(jié)的配合，使機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)到正確的位置后，手爪再深入抓取番茄果實(shí)。X、Z軸驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖6a、6b所示。其中X、Z軸結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)如表1所示。

表1 底盤升降平臺(tái)結(jié)構(gòu)硬件參數(shù)Tab.1 Hardware parameters of chassis lifting platform structure

圖6 番茄采摘機(jī)器人結(jié)構(gòu)圖Fig.6 Pictures of tomato picking robot1.滑塊 2、19.測(cè)距傳感器 3.機(jī)械臂底座 4、15、26.機(jī)械臂 5、23.果籃 6.攝像頭支架 7、28.攝像頭 8、16.絲桿 9、18.步進(jìn)電機(jī) 10.風(fēng)扇 11、14、22.機(jī)器人底盤上平臺(tái) 12.二自由度云臺(tái) 13.機(jī)器人底盤下平臺(tái) 17.車輪 20.麥克納姆輪 21.擺式懸掛底盤 24.水平導(dǎo)軌 25.風(fēng)機(jī) 27.柔性手爪 29.升降驅(qū)動(dòng)軸 30.巡線相機(jī)

2 采摘機(jī)器人系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

圖7 上平臺(tái)坐標(biāo)系示意圖Fig.7 Schematics of upper platform coordinate system1.機(jī)械手爪 2.風(fēng)機(jī) 3.二自由度云臺(tái) 4.水平導(dǎo)軌 5.可升降上平臺(tái) 6.攝像頭

設(shè)偏移矩陣

Δ=[dxdyd]T

則

(1)

且易知

OArm=Ocam-Δ

(2)

式中dx——偏移矩陣中相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在X軸方向的距離

dy——偏移矩陣中相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在Y軸方向的距離

d——偏移矩陣中相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在Z軸方向的距離

Yx——實(shí)際測(cè)量相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在X軸方向的距離

Yy——實(shí)際測(cè)量相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與小車原點(diǎn)在Y軸方向的距離

Yz——實(shí)際測(cè)量相機(jī)坐標(biāo)原點(diǎn)與機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在Z軸方向的距離

Δz——實(shí)際測(cè)量小車原點(diǎn)與運(yùn)動(dòng)中的機(jī)械臂坐標(biāo)原點(diǎn)在Z軸方向的距離

采用圖漾FM810-HD型深度相機(jī)，配合Raspberry Pi 4B使用。此外，在相機(jī)和機(jī)器人上平臺(tái)連接處采用減震球連接，這樣可以使相機(jī)在底盤遇到震動(dòng)時(shí)保持平穩(wěn)，減少番茄位置信息的誤報(bào)，提升采摘準(zhǔn)確度。攝像頭擺放位置如圖6a所示。

番茄識(shí)別主要由基于RGB圖像的目標(biāo)檢測(cè)以及圖像數(shù)據(jù)處理兩部分構(gòu)成。獲取到的RGB圖像經(jīng)過(guò)R-FCN目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算出番茄所在的矩形框，然后將深度信息與目標(biāo)檢測(cè)產(chǎn)生的二維信息融合，最終計(jì)算出番茄的點(diǎn)云中心位置。整體算法流程圖如圖8所示。

圖8 圖像算法流程圖Fig.8 Flowchart of image algorithm

R-FCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet101、RPN網(wǎng)絡(luò)、ROI pooling層以及最后的投票決策層構(gòu)成，其結(jié)構(gòu)如圖9所示。圖像輸入之后，經(jīng)過(guò)卷積層ResNet進(jìn)行特征提取后傳給區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)RPN，經(jīng)過(guò)計(jì)算之后生成候選區(qū)，將候選區(qū)加入位置特征，之后進(jìn)入池化層和分類層，從而得到番茄的具體位置。R-FCN算法主要采用ResNet網(wǎng)絡(luò)和RPN區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，ResNet的具體結(jié)構(gòu)如表2所示，RPN區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)由512個(gè)卷積核為3×3、邊界填充為1、滑動(dòng)步長(zhǎng)為1的卷積核組成的卷積層。R-FCN處理速度在大量試驗(yàn)中比Faster RCNN更快[26-28]。

表2 ResNet結(jié)構(gòu)參數(shù)Tab.2 ResNet structure parameters

圖9 R-FCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.9 Structure diagram of R-FCN convolutional neural network

首先將預(yù)先拍攝好的番茄圖像標(biāo)注后，按4∶1分為訓(xùn)練集與測(cè)試集輸入R-FCN目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，并轉(zhuǎn)換為NCNN(騰訊開源的移動(dòng)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，部署在Raspberry Pi 4B中。通過(guò)雙目紅外RGB深度相機(jī)獲取圖像，以相機(jī)為坐標(biāo)系構(gòu)建點(diǎn)云地圖，將三維點(diǎn)云信息經(jīng)過(guò)多平面分割、聚類等算法過(guò)濾，再將三維點(diǎn)云信息反投影到二維坐標(biāo)，并與檢測(cè)到的番茄關(guān)鍵幀對(duì)應(yīng)的二維信息匹配，從而得到目標(biāo)番茄對(duì)應(yīng)的三維包圍框，計(jì)算三維包圍框的中心，作為番茄的中心點(diǎn)。圖10為番茄識(shí)別結(jié)果。

圖10 番茄識(shí)別結(jié)果Fig.10 Tomato identification results

傳統(tǒng)的采摘機(jī)器人多自由度機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)采用微分插補(bǔ)法[29]、坐標(biāo)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析[30]等，通過(guò)攝像頭等傳感器得到目標(biāo)的坐標(biāo)、朝向角等信息。控制器通過(guò)采集到的數(shù)據(jù)解算出各個(gè)關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)角，再通過(guò)控制器的脈寬調(diào)制技術(shù)產(chǎn)生控制信號(hào)驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂旋轉(zhuǎn)，把末端執(zhí)行器以正確的角度送達(dá)指定位置以完成采摘任務(wù)。但是由于番茄等作物的生長(zhǎng)方式較為固定，即由于重力作用，均向地心方向生長(zhǎng)。所以如圖11所示的機(jī)械臂模型的末端執(zhí)行器所連接的關(guān)節(jié)DE始終保持與地面平行即可，即末端執(zhí)行器傾角α始終為0°。則機(jī)械臂進(jìn)行逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析的過(guò)程中α便可直接作為已知條件代入，大大減輕了控制器的運(yùn)算強(qiáng)度。此外，由于考慮到機(jī)械臂過(guò)長(zhǎng)，關(guān)節(jié)B所承受力的問(wèn)題，系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過(guò)程中將BC臂與水平面的夾角β3固定為45°，其他關(guān)節(jié)不做限制。經(jīng)過(guò)理論分析滿足

圖11 采摘機(jī)械臂關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖Fig.11 Schematic of joint structure of picking manipulator

(3)

式中δ——上平臺(tái)滑軌可移動(dòng)距離

D——大棚內(nèi)供機(jī)器人行駛的壟間距

β4——機(jī)械臂第2段關(guān)節(jié)與第1段關(guān)節(jié)夾角

β5——機(jī)械臂第3段關(guān)節(jié)與第2段關(guān)節(jié)夾角

在β3與α都已知的情況下，對(duì)于執(zhí)行器將運(yùn)動(dòng)到的番茄目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)信息(Xtmo,Ytmo,Ztmo)，通過(guò)機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)解算分析與化簡(jiǎn)，將番茄相對(duì)于機(jī)械臂原點(diǎn)OArm的高度信息分為4個(gè)階段

y1≤L3sinβ3-L4cosβ3

(4)

L3sinβ3-L4cosβ3

(5)

L3sinβ3-L4cosβ3

(6)

L3sinβ3+L4≤y4

(7)

式中y1、y2、y3、y4——第1～4階段高度

由此得番茄果實(shí)在不同高度段下的深度信息為

(8)

機(jī)械臂各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角為

(9)

(10)

且易知，機(jī)械手末端坐標(biāo)即為番茄坐標(biāo)，故

XArm=Xtmo

(11)

YArm=Ytmo

(12)

最終將機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算過(guò)程與式(1)、(2)和式(4)～(12)寫入控制器中，機(jī)器人即可根據(jù)攝像頭識(shí)別到的番茄坐標(biāo)信息完成采摘?jiǎng)幼鳌?/p>

3 試驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)于2021年4月在沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)后山科研基地21—22號(hào)日光溫室中進(jìn)行。溫室長(zhǎng)60 m，寬10 m，溫室內(nèi)種植28行番茄，行與行壟間距1.2 m，番茄植株平均高度1.9 m，番茄在植株上的分布范圍為0.6～1.5 m，壟道間鋪有防止土壤水分蒸發(fā)的塑料布。

首先將溫室地面鋪設(shè)成如圖12所示效果，將機(jī)器人放置于正確位置，將果蔬收集筐置于機(jī)器人上平臺(tái)后，系統(tǒng)開機(jī)運(yùn)行。

圖12 溫室內(nèi)定位膠帶布線效果圖Fig.12 Effect diagram of positioning tape wiring in greenhouse1.番茄種植區(qū) 2.機(jī)器人行駛區(qū) 3.定位線 4.機(jī)器人 5.日光溫室

機(jī)器人巡檢過(guò)程中記錄每次采摘狀態(tài)、采摘效果等；在單次測(cè)試完成后導(dǎo)出每次相機(jī)識(shí)別坐標(biāo)與機(jī)械臂關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)角度等；隨機(jī)抽取當(dāng)天所采番茄約20顆，在室內(nèi)無(wú)光照(約26℃)環(huán)境下觀察其表皮褐變情況與果實(shí)腐爛程度，并與人工采摘番茄對(duì)比。試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖13所示。

圖13 試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)Fig.13 Field experiment diagram1.果籃 2.升降平臺(tái) 3.滑軌 4.定位線 5.風(fēng)機(jī) 6.攝像頭 7.機(jī)械臂 8.柔性手爪

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

番茄采摘機(jī)器人試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。控制器芯片導(dǎo)出數(shù)據(jù)經(jīng)整理得采摘過(guò)程部分坐標(biāo)信息如表4所示。經(jīng)1～28 d觀察與統(tǒng)計(jì)，番茄的表皮褐變與腐爛情況如表5所示。

表3 機(jī)器人采摘效果數(shù)據(jù)Tab.3 Data sheet of robot picking effect

表4 采摘過(guò)程信息數(shù)據(jù)Tab.4 Picking process information data mm

表5 番茄狀態(tài)數(shù)據(jù)Tab.5 Tomato state data

綜上所述，通過(guò)機(jī)器與人工采摘果實(shí)質(zhì)量對(duì)比可知：采摘機(jī)器人在一定程度上不會(huì)對(duì)果實(shí)產(chǎn)生較大損傷，其產(chǎn)生的損傷也在可接受范圍內(nèi)。此外，盡管機(jī)械手爪與定位坐標(biāo)僅有2 cm以內(nèi)的誤差，但是在測(cè)試過(guò)程中如圖14a所示的采摘偏差仍不可忽略，圖14b所示未完全采摘狀況也尚未解決。

圖14 不良采摘狀況Fig.14 Bad picking condition

3.3 誤差分析

經(jīng)分析可知系統(tǒng)誤差主要來(lái)源于攝像頭所在上平面未與地面保持水平，導(dǎo)致攝像頭與機(jī)械臂的坐標(biāo)系與真實(shí)環(huán)境坐標(biāo)系具有一定的旋轉(zhuǎn)角度差異，從而導(dǎo)致采摘誤差。此外，由于預(yù)先設(shè)計(jì)機(jī)械臂時(shí)沒(méi)有考慮到結(jié)構(gòu)強(qiáng)度與彈性變形，導(dǎo)致機(jī)器人工作一段時(shí)間后，機(jī)械臂第2關(guān)節(jié)發(fā)生了變形，從而導(dǎo)致采摘不精準(zhǔn)。還有部分番茄果梗韌性較大，機(jī)械手爪旋轉(zhuǎn)不足以將其摘下，從而導(dǎo)致采摘成功率較低。

4 結(jié)論

(1)設(shè)計(jì)并制作了一種可以在日光溫室內(nèi)自動(dòng)巡檢并采摘成熟番茄果實(shí)的移動(dòng)機(jī)器人。機(jī)器人采用貼有薄膜壓力傳感器的柔性機(jī)械手爪。

(2)在手眼坐標(biāo)系始終相同的前提下進(jìn)行機(jī)械臂逆解、定位，控制的實(shí)時(shí)性得到了有效的提高。風(fēng)力補(bǔ)償裝置對(duì)提高被枝葉遮擋番茄的識(shí)別有積極作用。