三臂多功能棚室农业机器人的运动学分析及试验

果蔬培育过程涉及采摘、喷雾、剪枝等多种作业内容,为此该文提出了一种三臂多功能农业智能机器人,各机械手臂具有不同的作业功能,同时每2条手臂之间又可实施协同作业;建立该机器人的运动学模型是实现该系统多功能作业的前提,为此该文采用D-H方法建立了机器人连杆坐标系,分别推导了视觉系统、剪切执行器、采摘执行器、喷洒执行器的运动学方程,实现了运动学正解;采用代数方法得到了封闭形式的运动学方程逆解,求解了在采摘和喷洒模式下的各末端执行器包络空间,选取包络空间中的若干特征点作为试验样本,并为该机器人系统搭建了用以检验其执行精度的三维坐标系。试验结果表明,该机器人系统的运动模型能够指导各末端执行器完成指定动作且最大误差仅为8 mm,误差远远小于末端执行器的开度,能够满足要求。     

采摘机械手对扰动荔枝的视觉定位

为了解决采摘机器人在自然环境中对扰动状态荔枝的视觉精确定位问题,该文分析机械手采摘过程中荔枝产生扰动的因素,设计制造了模拟荔枝振动的试验平台,该试验平台通过改变方向、振频、振幅等振动条件来模拟采摘过程中的扰动环境;结合振动平台运动参数,提出了双目立体视觉系统采集扰动状态的荔枝图像方法,在HSI颜色空间中对预处理后荔枝图像利用模糊C均值聚类法(FCM,fuzzyC-means)分割荔枝果实和果梗,然后利用Hough变换算法进行直线拟合确定有效的果梗采摘区域和采摘点,对多帧图像中采摘点坐标取平均值,然后进行三维重建确定空间采摘点坐标。荔枝扰动状态的视觉定位试验结果表明,空间定位深度值误差小于6cm,荔枝采摘机械手能实现有效采摘,该研究为机械手实际作业提供指导。     

机械手采摘黄瓜的振动特性试验

为研究黄瓜在被采摘时的振动特性，减少采摘机械手对黄瓜造成的振动损伤，选择中国普遍种植的华北型刺黄瓜，模拟采摘机械手抓握黄瓜的姿态进行黄瓜弯曲振动试验，得到不同外形黄瓜的共振频率和振动变形量的试验数据。分析了试验参数之间的相关性，拟合了黄瓜的受力与变形之间的对应关系曲线。结果表明，以1～1000 Hz的频率范围对模拟弹性机械手爪采摘的状态的新鲜黄瓜激振，能检测到二阶共振频率，且两阶共振频率之间显著相关。黄瓜体长与二阶共振频率皆呈显著负相关；瓜柄长与第一阶共振频率呈显著负相关；而黄瓜质量与第二阶共振频率呈显著负相关。黄瓜的弯曲变形表现出明显的非线性特性。     

移动式采摘机器人研究现状与进展

采摘机器人是21世纪精准农业的重要装备之一，是未来智能农业机械的发展方向。移动式采摘机器人由机械手、末端执行器、移动机构、机器视觉系统以及控制系统等构成。机械手的结构形式和自由度直接影响采摘机器人智能控制的复杂性、作业的灵活性和精度。移动机构的自主导航和机器视觉系统解决采摘机器人的自主行走和目标定位，是整个机器人系统的核心和关键。该文对移动式采摘机器人的研究现状进行综合，提出目前采摘机器人技术发展中面临的技术难题及相应的对策，包括采用开放式控制系统。     

小型智能化家禽低内脏破损率净膛流水线设计

针对目前国内家禽屠宰净膛作业中自动化程度低、设备配套性差、净膛破损率较高等问题,设计了一套小型智能化家禽低内脏破损率净膛流水线系统。系统由家禽净膛流水线装置、夹取式净膛机械手、触觉系统、光电传感器和PLC控制器组成,可实现家禽屠宰过程中的自动化净膛。以光电传感器的触发信号作为家禽的到位信号,通过PLC控制系统发出的高速脉冲信号控制净膛流水线的运动和精确定位、机械手爪的张合以及机械臂的往复运动;利用EM235模块将实时采集到的机械手爪内壁压力传感器上的压力信号传输到PLC中,一旦压力值达到压力阈值8.22 N时,机械手爪即反转一定角度后再掏膛,从而降低内脏破损率。试验结果表明:单个机械手的净膛效率约为100只/h;平均净膛率为86.95%,内脏平均破损率为20%。该系统能够实现智能化地低内脏破损率家禽净膛,且性能稳定,操作简单。     

基于触觉感知的家禽净膛机械手及其控制系统的设计

针对机械手净膛过程中家禽内脏易破损的问题,该文设计了基于触觉感知的机械手及其控制系统。利用STM32单片机产生脉冲宽度调制PWM(pulse width modulation)信号控制机械臂在X,Y,Z轴方向上的运动,同时控制机械手爪步进电机正转,实现机械手爪的闭合。利用单片机的模数转换器ADC(analog-to-digital converter)模块实时采集安装在手指内侧的压阻式薄膜传感器上的压力,将采集的压力值与试验得到的7.7 N压力阈值进行分析比较,控制机械手爪步进电机反转,从而控制机械手爪的抓紧力度,保证内脏不至于受力太大而破损,也不至于闭合不够内脏脱落。利用Qt Creator开发净膛机械手的控制界面,包括点动和自动两种控制模式。试验结果表明:带触觉系统的机械手爪能明显减小内脏的破损,内脏破损平均得分由4.75分减小到4分,且净膛率为87.4%。该机械手的性能稳定、对内脏的破损小、自动化程度高、人机交互界面友好且易控制,可为后续净膛机械手的设计提供参考。     

杨梅果的机械损伤试验和生物力学特性

为探讨在机械采摘条件下杨梅果的损伤机理与规律,该文依据机械手采摘果实的压缩、夹持、坠落等机械损伤形式,设计了杨梅果的力学特性试验方案,分析了杨梅果实的表型和成熟度等生物特性,应用圆球与平面接触的弹性力学模型理论以及试验数据,推导杨梅果的生物力学参数。分析得出了杨梅果的压缩弹性系数C、最大接触应力q和几种机械损伤杨梅果的力学特性方程和关系曲线。研究结果可为杨梅采摘机械手末端执行器的设计与采摘控制提供参考。     

温室用小型多功能电动履带式作业平台设计

针对温室果蔬管理、采运等作业环节人工劳动强度大、作业效率低,传统油动作业平台污染大、能源利用率低、结构尺寸与温室环境不符等问题,设计了一种温室用电动作业平台。该文阐述了其整体结构与工作原理,通过理论计算和Adams/view仿真分析等方法研究了关键部件结构及参数,并开发了一套具有双操作模式的控制系统,可实现对作业平台的远程和在线操作。通过台架试验及田间试验对作业平台不挂接拖车常规状态下的转弯性能、模拟坡面行驶倾翻性能、爬坡性能和作业续航性能等开展测试,试验结果表明:整机最小转弯半径为0.94 m,最高行驶速度2 km/h,200 kg负载下作业续航时间可达4 h电池电量下降均匀;模拟坡面行驶最大倾翻角分别为:纵向状态30.5°、横向状态20.6°、斜向状态25.6°,最大倾翻角随工作台的匀速升高、负载的均匀加重(高度随之增加)而逐渐减小,同时最大倾翻角还与作业平台和坡面的位置状态相关,纵向状态下平台作业安全系数最高,优于斜向状态和横向状态。田间试验结果表明各项指标均满足设计预期和温室结构农艺要求,该研究可为温室内果蔬管理、采摘及搬运提供参考。     

果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制

为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。     

气动柔性末端执行器设计及其抓持模型研究

针对目前刚性结构的农业果实采摘机械手柔顺性不足而易损伤抓取目标的缺点,设计了一种柔性末端执行器结构。该末端执行器由3个气动柔性弯曲关节作为手指部分、1个气动柔性扭转关节作为腕部,给出了手指部分和腕部的数学模型。分析了该末端执行器抓取圆柱形目标时的夹持模式和抓取球形目标时的抓握模式。仿真分析并试验研究了抓取目标物体重力和半径变化对末端执行器内腔压力的影响。结果表明建立的抓持模型能够反映该末端执行器的基本特性,研制的柔性末端执行器能够应用于农业果实的采摘作业。     

机器人柔性抓取试验平台的设计与抓持力跟踪阻抗控制

为减小机器人在采摘过程中对果蔬的损伤,设计了机器人柔性抓取试验平台,提出了一种适合末端执行器双指抓取果蔬的抓持力跟踪阻抗控制算法,该算法将末端执行器抓持果蔬系统等效为阻抗-导纳模型,使手指力/位控制等效为期望的惯量-阻尼-刚度模型,可按需调节其参数实现抓持力与位置的动态关系。期望抓持力与采集果蔬实际接触力的偏差作为外环力阻抗控制器的输入,控制器生成对内部位置环参考轨迹的校正量。该算法仅考虑沿末端执行器双指夹持果蔬方向,避免了使用多自由度机械臂阻抗控制算法的复杂性,提高了控制的实时性,同时对抓取系统模型的不确定和力扰动具有较强的鲁棒性。机器人抓取试验证明了双指抓持力反馈阻抗柔顺控制算法的有效性,可实现机器人柔性抓取,减小抓取果蔬损伤和保证品质。该研究可为农业机器人无损抓取和采摘提供关键技术。     

苹果采摘机器人柔顺抓取的参数自整定阻抗控制

为了实现苹果机器采摘过程中的柔顺抓取以减小果实损伤,该文在对苹果抓取过程的力学特性变化规律分析的基础上,提出了苹果采摘机器人柔顺抓取的参数自整定阻抗控制方法。首先,利用Burgers黏弹性模型表征苹果的流变特性,将抓取过程分为匀速加载、夹持减速、应力松弛3个阶段,在此基础上求解获得苹果形变量随时间的变化规律和果实接触力与变形量的变化关系。然后,求解出所设计的基于力的阻抗控制系统的期望输入以及抓取环境接触力模型。最后,针对阻抗控制器参数对接触力的影响,构造阻抗参数自整定变化函数,完成改进阻抗控制系统设计。仿真及试验结果表明:依据果实抓取模型及变形规律求解期望位置的方式来模拟末端执行器对苹果的抓取过程是可行的,所建立的抓取环境接触力模型在一定程度上能够避免将环境模型简化为一阶模型而产生的误差。改进阻抗控制得到的期望抓取力更加平顺,其超调量约为2.3%,接触力调节时间减小到0.48 s,接触力的超调量约为2%,较未改进阻抗控制的接触力超调量减小了37.5%。研究结果可为苹果采摘机器人的柔顺控制方法提供参考。     

基于气动无损夹持控制的番茄采摘末端执行器设计与试验

为实现类球形果实采收过程中稳定夹持和无损采摘,该研究以番茄为研究对象,设计了一款全气动吸-夹一体式无损采摘末端执行器。首先设计空间多连杆三爪机构,采用3个夹持爪单元空间轴向均布的方式构成空间多连杆末端执行器主体机构,实现中心吸盘回拉果实和夹持爪夹持果实两个动作由单一主动气缸驱动并实现顺序动作;其次,建立末端执行器夹持爪单元的数学模型,并确定满足夹持爪尖端张开最大范围156 mm和吸盘回拉移动最大距离38.7 mm条件下的末端执行器结构参数,通过ADAMS软件对其进行运动学和动力学仿真分析,获得各部件间运动速度和加速度的相对关系,以及夹持力与气动系统压力和果实尺寸的关系。最后,设计并搭建具有压力负反馈和气压连续调节功能的电气伺服控制系统,通过分析果实在拉动和转动两种情况的滑移试验,提出基于动态标准差波动上升节点的双阈值滑移判别算法和基于滑移判据及损伤极限压力的无损采摘控制策略。204个不同尺寸番茄果实的实地采摘试验表明,末端执行器采摘成功率为96.03%,采摘过程耗时5 s,采摘过程中的直接损伤率为1.58%,72 h褐变率为1.76%。结果表明该采摘末端执行器具有较好的采摘效果,可满足实际工作需求。     

基于颜色及纹理特征的果蔬种类识别方法

为更好地表述果蔬图像纹理特征,提高智能果蔬识别系统识别准确性,提出一种颜色完全局部二值模式纹理特征提取算法。果蔬识别系统模型利用颜色完全局部二值模式提取图像纹理特征,利用HSV颜色直方图、外点/内点颜色直方图提取图像颜色特征,采用匹配得分融合算法将颜色和纹理特征相融合,采用最近邻分类器实现果蔬农产品分类。通过不同光照条件下和不同数量训练样本条件下的试验得出：颜色完全局部二值模式的果蔬图像纹理表述能力明显优于和差直方图等果蔬图像纹理操作子,识别率提升最小在5%以上,更适合果蔬分类;对比其他纹理特征提取算法,采用颜色完全局部二值模式与颜色特征进行融合时,识别率最优,时间开销约为1.1 s。该方法能够应用到智能果蔬识别系统中,提升系统识别准确性。     

改进型环形射流泵输送不同果蔬试验

为了研究果蔬的形状、大小和密度对环形射流泵输送性能的影响,该文采用喉管直径为60 mm的环形射流泵进行了马铃薯、胡萝卜、圣女果和金桔的输送试验,对入口结构、流量比、输送高度和果蔬种类4个因素对输送性能的影响进行了研究,并分析了不同工况对果蔬损伤的影响。结果表明:吸入口结构对输送性能有很大的影响;该环形射流泵输送马铃薯、胡萝卜、圣女果和金桔的最高输送能力分别为3 038.13、2 158.83、2 302.92和1 949.50 kg/h;在相同的面积比和输送高度下,输送能力随工作流体流量的增加而增大;在相同的面积比和工作流体流量下,输送能力随输送高度的升高而降低;在相同的工况下,输送椭球形的果蔬的能力要优于输送长条形果蔬的能力,输送密度较大的果蔬的能力要优于输送密度较小的果蔬的能力。输送单位质量果蔬的能耗在低流量比时变化不明显,在高流量比时有较大提升。马铃薯和胡萝卜在输送过程中损伤很小,损伤原因是与管道或泵内壁或者管道接口处碰撞,马铃薯和胡萝卜的最大质量损失率分别为0.13%和0.21%,最大表面损失率为0.68%和1.20%,圣女果和金桔在所有工况没有损伤。该研究可为今后环形射流泵输送果蔬的深入研究提供参考。     

林果机械化采收技术与装备研究进展

机械化采收技术是制约林果产业发展的重要瓶颈。实现林果机械化采收是林果产业转变发展方式、节本增效、增强国际市场竞争力的重要途径之一,也是林果产业全程机械化和规模化的研究重点和难点。林果机械化采收的技术重点是高效低损采摘,最终目标是实现林果自动化、智能化、无人化采收。该文总结了中国林果种植分布情况现状,将现有林果机械化采收技术与装备系统地划分为一次性联合摘果采收和振动采收后集果捡拾,并对其研究现状和发展动态进行了阐述和剖析。在此基础上,结合林果产业发展要求和应用场景,归纳了国内林果机械化采收技术面临的机会和挑战,并提出兼顾不同需求发展高性能、高效率、高可靠的林果机械化采收装备建议,以期为促进林果业的现代化和高新技术推广提供参考。     

基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验

樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU(intersectionoverunion)阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。     

Effect of a pilot community intervention on fruit and vegetable intakes: use of FACET (Five-a-day Community Evaluation Tool)

BACKGROUND: In 2001 the UK Department of Health funded pilot community-based interventions to improve fruit and vegetable intakes in five economically deprived areas of England. The effectiveness of the programme and the use of a brief tool for evaluating community interventions are reported here. METHODS: Data on intakes of and beliefs about fruit and vegetables were collected by a short postal questionnaire (FACET--Five-a-day Community Evaluation Tool) simultaneously from 810 individuals living in the pilot communities and 270 individuals who were participating in an unrelated observational study (controls). Data were collected before and after a 12-month intervention period. Quantitative dietary data derived from 7-day food diaries available for control subjects were used to assess the ability of the FACET questionnaire to estimate fruit and vegetable intakes. RESULTS: Compared with controls, the intervention group significantly increased their knowledge of the 5-a-day optimum (P<0.01) and reported increased access to fruits and vegetables (P<0.001). Overall, the intervention had no demonstrable effect on total fruit and vegetable intakes as measured by FACET. However, smoking habit strongly predicted change in fruit and vegetable intakes (P<0.01) in the intervention group. Opposite trends were observed in the two groups, with 'smokers' and 'non-smokers' in the intervention and control groups respectively reducing their fruit and vegetable intakes. The FACET questionnaire agreed with food diary estimates of fruit and vegetable intakes in 56% of cases. CONCLUSIONS: Community-based interventions can produce important changes in knowledge of and access to fruit and vegetables. However, in this study change in fruit and vegetable intakes was strongly influenced by smoking habit. This bias needs to be considered in planning future intervention and evaluation programmes. The FACET questionnaire provides acceptable estimates of fruit and vegetable intakes which may be used for grading intake in large community-based projects.