菠萝采收机械低成本双目视觉平台搭建与田间试验

摘要：视觉系统是菠萝采摘机械的关键部件之一,可为采摘终端提供待采果实的位置导航信息。考虑到菠萝果形较大,易于识别,以及系统应用于农业领域,需尽可能降低成本。该研究选取双目视觉技术,采用低成本的CMOS视觉传感器,辅以三脚架、双目云台,以及计算机、软件系统,搭建低成本双目视觉标定平台;研究了标定模型及流程,并基于C++和OpenCV v1.1环境以及Matlab标定工具箱的软件环境平台,采用张正友标定算法,分别对视觉传感器进行标定试验,选取了适合本平台的标定方法。基于此平台和开发的菠萝果实识别算法,在湛江菠萝田间进行果实深度测量试验发现,果实测试距离小于1 m时,深度误差在6～8 cm范围内,经软件算法校正后,误差控制在2～3 cm范围内,该平台试验结果良好,表明低成本试验平台具有可行性。该研究可为菠萝采摘机器人视觉系统的开发提供参考。     

自然场景图像中的重叠蜜柚识别及试验

重叠蜜柚目标的准确分离和蜜柚果梗的定位是实现采摘自动化必须解决的两个关键问题。现有的苹果、柑橘等重叠果实分离方法不适用于重叠蜜柚,且无果梗定位功能。针对以上问题,该研究提出了一种结合渐进式中心定位的重叠蜜柚分离方法和果梗定位方法。首先利用主成分分析方法提取蜜柚区域、滤除背景并对图像中的重叠蜜柚进行初步分离;接着,对重叠蜜柚区域采用渐进式中心定位方法得到各个蜜柚的中心;然后,利用区域边缘点到其相应的不同中心点的距离大小的变化规律实现重叠蜜柚的分离;最后,利用前述的中心点结合蜜柚的形状特征,定位出遮挡程度较小的蜜柚果梗。在50张自然场景下的图像上进行试验,结果表明在有阴影、小目标、遮挡和重叠等复杂环境下,该方法的平均识别率为94.02%。同时,对于果梗未被遮挡且离摄像头较近的蜜柚,也给出了准确的果梗区域。在利用蜜柚模型搭建的识别自动化试验平台上进行试验,结果表明采摘机器人能够有效识别并分离重叠蜜柚、定位果梗。该研究可为蜜柚采摘机器人准确识别重叠果实提供参考。     

苹果四臂采摘机器人系统设计与试验

针对鲜食苹果智能化高效采收需要,该研究设计了四臂并行采摘的“采-收-运”一体式机器人系统,以代替人工采收作业。以中国矮砧密植高纺锤果树为对象,根据树冠内果实空间分布特征,提出了四臂并行采摘执行部件的作业方式;建立了基于多任务深度卷积网络的果实可见区域识别模型,实现受遮挡果实离散区域语义分割及其归属关系的端到端判别;在此基础上,根据果实表面局部点云信息对其质心进行空间定位;提出了基于时间最优的四臂协同采摘任务规划方法,以实现机械臂对树冠内不同区域的高效遍历。最后在采摘机器人关键部件集成的基础上,在矮砧密植标准果园进行生产试验。试验结果表明,机器人对树冠内可见果实的识别率为92.94%,被识别果实中定位精度满足机器人采摘操作要求的比例为90.27%;机器人平均采摘效率为7.12 s/果,其中四臂协同采摘效率约为单臂采摘效率的1.96倍;对可见果实采摘成功率为82.00%,对树冠内全部果实的采收率为74.56%,枝叶遮挡干涉是造成采摘失败的主要原因。该研究可为鲜果智能化采摘模式的探索应用提供技术支撑。     

番茄果实串采摘点位置信息获取与试验

针对番茄收获机器人在采摘过程中果实串采摘点位置难以确定的问题,提出了基于果梗骨架角点计算方法,并利用该算法对番茄果实串果梗采摘点进行位置信息获取:首先采用最大类间方差分割法进行目标果实串分割,通过形态学方法和阈值法去除干扰,提取出目标果实串分割图像;根据果实串的质心和果串的轮廓边界确定果梗的感兴趣区域,采用快速并行细化算法提取果梗的骨架,利用Harris算法检测得到果实串第一个果实分叉点与植株主干之间果梗骨架角点,通过计算获得采摘点位置信息。然后进行验证试验,利用双目视觉图像采集系统采集了60组果实串图像并获取果梗采摘点位置信息,结果表明,采摘点位置成功率为90%,为采摘机器人提供准确的采摘位置信息。     

基于多目标识别的葡萄果串采摘点定位方法

为减少采摘点定位不当导致末端碰撞损伤结果枝与果串，致使采摘失败及损伤率提高等问题，该研究提出了基于深度学习与葡萄关键结构多目标识别的采摘点定位方法。首先，通过改进YOLACT++模型对结果枝、果梗、果串等葡萄关键结构进行识别与分割；结合关键区域间的相交情况、相对位置，构建同串葡萄关键结构从属判断与合并方法。最后设计了基于结构约束与范围再选的果梗低碰撞感兴趣区域(region of interest, ROI)选择方法，并以该区域果梗质心为采摘点。试验结果表明，相比于原始的YOLACT++，G-YOLACT++边界框和掩膜平均精度均值分别提升了0.83与0.88个百分点；对单串果实、多串果实样本关键结构从属判断与合并的正确率分别为88%、90%，对关键结构不完整的果串剔除正确率为92.3%；相较于以ROI中果梗外接矩形的中心、以模型识别果梗的质心作为采摘点的定位方法，该研究采摘点定位方法的成功率分别提升了10.95、81.75个百分点。该研究为葡萄采摘机器人的优化提供了技术支持，为非结构化环境中的串类果实采摘机器人的低损收获奠定基础。     

基于偏好人工免疫网络多特征融合的油茶果图像识别

为提高油茶果采摘机器人机器视觉的识别率,该文提出了基于偏好人工免疫网络识别的油茶果多特征融合识别方法。在对油茶果图像进行处理的基础上,提取待识别目标区域的颜色特征、形态特征、纹理特征进行聚类,并提取典型油茶果多特征作为偏好抗体,使多特征参数在偏好免疫算法中进行有效融合。仿真试验结果表明,多特征融合的识别方法对油茶果果实的识别率在晴天时达到了90.15%,阴天时达到了93.90%。而时间复杂度基本不变,取得了较好的识别效果,该研究可为下一步油茶果采摘机器人智能采摘提供参考。     

苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势

目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义。由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发展。目标识别、定位与果实分离是苹果采摘机器人的关键技术,其性能决定了苹果采摘的效率及质量。该文概述了具有市场化前景的苹果采摘机器人发展和应用现状,综述了在复杂自然环境光照变化、枝叶遮挡、果实重叠、夜间环境下以及同色系苹果的识别方法,介绍了多种场景并存的复杂环境下基于深度学习的苹果识别算法、遮挡、重叠及振荡果实的定位方法,并对采用末端执行器实现果实与果树的分离方法进行了分析。针对现阶段苹果采摘机器人采摘速度低、成功率低、果实损伤、成本高等问题,指出今后苹果采摘机器人商业化发展亟需在农机农艺结合、优化识别算法、多传感器融合、多臂合作、人机协作、扩展设备通用性、融合5G与物联网技术等方面开拓创新。     

采摘机器人振荡果实匹配动态识别

为解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题,对采摘机器人在果实振荡状况下的匹配动态识别方法进行了研究。首先介绍了振荡果实的动态识别流程,确定出采摘目标果实作为后续匹配识别的模板;然后引入去均值归一化积相关匹配识别算法,采用FastInverseSquareRoot算法和快速哈特莱变换对其进行加速优化,同时借鉴以往旋转无关匹配识别算法进行抗旋转改进;试验结果表明,加速优化后的匹配识别算法能够进行采摘目标果实的匹配识别,单幅平均匹配识别时间为0.33s,经过抗旋转等改进的匹配识别算法在[-55°,60°]较大范围内旋转无关,可以准确识别振荡果实,加上模板适时更新,能够满足实际需求。该研究可为果蔬采摘的动态识别提供参考。     

苹果采摘机器人对振荡果实的快速定位采摘方法

为解决由于果实振荡影响采摘机器人采摘效率的问题,该文研究了苹果采摘机器人在果实振荡状况下的快速采摘方法。首先对振荡果实进行动态连续采集,其次对所采集的图像进行振荡果实识别并提取其二维质心坐标,然后由FFT建模,求取果实的振荡周期,在测得振荡果实的深度距离后,计算出采摘机器人直动关节的行程速度,随即开始采摘,抓取时果实正处于平衡位置。最后通过试验可知,采摘成功率达到84%,对于果实静态状况下采摘速度较快的采摘机器人来说,采摘振荡果实,该研究方法明显优于以往采摘方法,能够显著提高采摘机器人果实采摘的整体速度。此外,该采摘方法简单、通用性好,可满足苹果等类球状果实采摘机器人的需要,对实现其实用化和商品化提供参考。     

基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位

针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法。首先通过改进掩膜区域卷积神经网络（Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN）模型对果梗进行识别与粗分割;然后结合阈值分割思想对果梗的色调、饱和度、亮度（Hue Saturation Value,HSV）色彩空间进行分段式提取,取每段色彩平均值作为该段果梗基准颜色阈值,利用区域生长算法对果梗进行精细化分割;最后计算果梗图像区域的质心,并以临质心点最近的果梗水平两侧中心作为最终采摘点。试验结果表明,在不同天气光照下该方法对葡萄果梗的检测精确率平均值为88%;在果梗成功识别后最优采摘点定位准确率达99.43%,单幅图像的果梗采摘定位平均耗时为4.90 s,对比改进前Mask R-CNN检测耗时减少了0.99 s,F1-得分提高了3.24%,检测效率明显提升,该研究为葡萄采摘机器人提供了一种采摘点定位方法。     

双排交替齿形筛菠萝输送机构设计与试验

针对拨杆喂入式菠萝采收机所存在采摘后的菠萝果实在输送过程中容易堵塞、堆积,并在接果板与挡板输送链之间的间隙中挤压损坏导致的输送成功率低、输送损伤率较高的问题,该研究设计了一种双排交替齿形筛输送机构作为输送过程中的缓冲过渡机构。阐述了双排交替齿形筛输送机构工作机理,并根据运动特点确定了其结构参数,如杆件长度和角度、齿形筛板排列间距等。建立齿形筛板各齿端的运动方程和菠萝果实与齿形筛板的接触力学模型,求解了菠萝果实临界碰撞损伤及临界输送弹跳时双排交替齿形筛输送机构转轴的工作角速度分别为23.13和10.56 rad/s,并确定了接果板倾角、采摘装置转轴转速和输送机构转轴转速为影响该输送机构输送效果的3个主要参数。将这3个参数作为试验因素,以果实输送成功率和果实滞留数作为试验指标,依据Box-Behnken试验原理开展了三因素三水平台架试验,建立了试验指标与各影响因素之间的回归模型,并利用回归模型求得了最优参数组合。田间试验结果表明,接果板倾角为14°、采摘装置转轴转速为27 r/min、输送装置转轴转速为70 r/min时果实平均输送成功率为94.87%、平均果实滞留数为2个,输送作业过程中均无果实受损,可满足菠萝果实输送工作需求,提高菠萝果实采收效率。     

多柔性指滚筒菠萝采收机构工作原理及设计

菠萝机械化收获的研究目前处于初期阶段。该研究设计了一种多柔性指滚筒菠萝采收机构,模拟人工采收方式形成折断力矩使水果与植株分离。首先,提出一种通过两组柔性指与菠萝作用形成折断力矩使菠萝花萼处脱落层断裂的采收方法,并测量了该采收方法下脱落层的折断力矩;其次基于柔性指与菠萝作用时产生大变形的特点,确定了以伪刚体模型表征柔性指大变形的方法;根据采收机构模型和菠萝物理、力学特性建立了采收力学模型,确定了菠萝临界损伤条件下的收获评价函数,并基于所建立的模型求出了采收机构的最佳结构参数和收获可能性区域。最后,结合理论分析试制了样机进行台架试验,试验结果表明：当菠萝处于收获可能性区域内时,两滚筒相对倾角为35°,左侧柔性指长度为120 mm、相邻两指间隙为30 mm,右侧柔性指长度为150 mm、相邻两指间隙为10 mm的采收机构能成功采收菠萝,收获率为85%,损伤率为5%,单个果实平均采收时间约为1 s。该研究结果可用于指导双柔性指滚筒菠萝采收机构的开发。     

分次施氮对菠萝产量和品质的影响

针对果农对施肥次数比较困惑的现状,开展分次施氮对菠萝产量和品质的影响研究。试验选用巴厘品种,采用农民传统施氮量N 400 kg/hm2作为固定水平,根据菠萝生长阶段,设计缓慢生长期1次性全部施入, 缓慢生长期和加速生长期2次均施, 缓慢生长期、 加速生长期和快速生长期3次分别施N 80、 200和120 kg/hm2, 缓慢生长期、 加速生长期、 快速生长期和催花前4次分别施N 80、 70、 150和100 kg/hm2 4个处理和不施肥（对照）,研究了大田种植条件下分次施氮对果重、 产量和果实品质的影响。结果表明,施肥2次以上可显著提高菠萝叶片叶绿素和类胡萝卜素含量,增加叶片和植株重量,提高菠萝单果重和产量,且随着分施次数的增加,菠萝的单果重和产量均有升高的趋势。施肥2次以上,单果增重达10%以上,分4次施肥比1次性施肥显著提高单果重和菠萝产量。但对果实的品质而言,随施肥次数增加,可滴定酸、 含糖量和Vc含量呈下降趋势,其中Vc含量下降最为明显,降幅可达14%~26%。因此,如果要提高菠萝产量,氮肥最少需要分2次施用,而要保持较好的品质,施肥次数不要超过2次。     

拨杆喂入式菠萝采收机构设计与试验

为解决菠萝采收效率低、成本高等问题，该研究根据菠萝果实的几何特征和花萼结合处易折断、茎秆较脆等生物学特性设计了一种拨杆喂入式菠萝采收机构，分析了影响收获效率的主要因素，包括：拨禾轮半径、拨禾轮转速、履带行走机的前进速度等，并确定了关键部件的结构和运动参数。在对菠萝果实与茎秆分离的运动学和动力学分析的基础上，确定了菠萝果实在花萼与茎秆连接处或在靠近花萼的茎秆处断裂的力学依据，其中成熟度较高时，菠萝花萼处的脱落区结合强度较小，受切应力作用而断裂；成熟度较低时，茎秆较细处因弯曲过大而断裂。建立采收过程的多体运动学仿真模型，分析了收获过程中菠萝植株的力学和动力学特征，求解不同运动情况下拨杆接触果实时的接触力峰值。两因素五水平正交台架试验表明，菠萝收获效果最佳的参数组合为前进速度0.4 m/s、拨禾轮转速22.8 r/min。最优参数组合的田间试验结果表明：拨杆喂入式菠萝收获机进行收获作业时工作顺畅，采收后的植株生长状态良好；菠萝果实收获成功率为84%，损伤率为9.53%，综合评价指标为85.94%。研究结果可为菠萝采收机械的研究提供参考。     

适宜1-MCP处理保持采后菠萝常温贮藏品质

为了探索1-MCP处理对采后菠萝生理及品质的影响,为菠萝贮藏保鲜措施提供理论依据。以‘巴厘’品种的菠萝果实为试材,采用适宜0.45μL/L体积分数的1-MCP对菠萝进行处理,置于25℃条件下贮藏,采用气相色谱定期测定乙烯释放量,并采用常规理化分析方法测定菠萝品质及相关生理指标。结果表明,1-MCP处理能延缓果实贮藏过程中乙烯的合成速率,与相同贮藏条件下的对照(未处理)果实相比,乙烯释放高峰推迟4 d;1-MCP处理可以延缓果实丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量的快速升高,同时对脂氧合酶(lipoxygenase,LOX)酶活性起到抑制作用;与对照相比,1-MCP处理推迟了过氧化物酶(peroxidase,POD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)等酶活性高峰的出现,并使POD、CAT、过氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)等保持较高的活性,可以有效延缓菠萝在贮藏期间的衰老进程,在贮藏14 d时,分别比对照高出22.30%、32.35%、36.67%,差异显著(P0.05);1-MCP还可减缓果实可滴定酸、维生素C等含量的下降,有助于保持果实的良好品质。1-MCP处理可抑制菠萝贮藏期的果实衰老进程,有利于保持果实品质,提高贮藏效果。研究结果将为菠萝贮藏保鲜措施提供参考。     

Aflatoxigenic potential of dried figs, apricots, pineapples, and raisins.

Spores from 3 aflatoxigenic strains were applied to the surface of dried figs, pineapple slices, apricots, and raisins. Half of the samples of each foodstuff was autoclaved (cooked) before inoculation. All 3 strains produced some toxin but not in all of the foodstuffs. No aflatoxins were found in any of the raisin cultures. The overall potential for toxin production in the dried fruit was apricot greater than fig greater than pineapple greater than raisin. Among the cooked substrates, the order was apricot greater than pineapple greater than fig=raisin. For the raw dried fruits, the ranking was fig greater than pineapple greater than apricot greater than or equal to raisin. Pineapple was considered the best broad spectrum substrate of the foodstuffs evaluated in the study.     

Effects of wax treatment on the physiology and cellular structure of harvested pineapple during cold storage

Pineapple (Ananas comosus (L.) Merr. cv. 'Paris') is sensitive to low temperature and highly susceptible to blackheart during cold storage, which causes serious fruit decay. This work investigated the effect of wax treatment (Sta-Fresh 2952, 60 g/L) on blackheart of pineapple under chilling stress. Wax treatment significantly reduced blackheart symptoms after 14 days of storage and markedly delayed changes in firmness and flesh color during the whole period of storage. The weight loss of wax-treated fruit (2.6%) was less than the control (3.1%) at the 24th day of storage. The treatment decreased the activities of PG and EGase for maintaining cell wall stability during the later period of storage. In the control fruit, the structure of flesh cells was significantly damaged under chilling stress, with looser cell wall, absence of middle lamella, loss of membrane integrity, and many cells near the vascular tissue collapsed. The subcellular elements could be barely observed in the control after storage. These destructive symptoms were significantly alleviated in the wax-treated fruit. The results suggest that wax treatment could reduce blackheart of pineapple under chilling stress via maintenance of cell integrity.     

Phosphorus Fertilizer use in Pineapple Cultivation with in situ Residues Burning on Organic Soils

Abstract

In Malaysia, pineapples are grown on peat soils, but most phosphorus (P) fertilizer recommendations are made without due quantification of P uptake; the distribution of P in roots, stem, leaves, peduncle, fruit, and crown; or loss through leaching even though P retention in peat soils is low. This study was conducted to determine applied P‐use efficiency under a conventionally recommended fertilization regime in pineapple cultivation with in situ residues burning before replanting. Results showed that most of the P uptake in pineapple can be found in the fruit, stem, leaves, and crown, but the general trend of P distribution was in the order of fruits>leaves>stem>crown>peduncle>roots. Phosphorus recovery in pineapple cultivation was about 40%, and this low recovery was attributed to leaching. Hence, fertilizer recommendations need to take into consideration P loss through leaching. This will help to increase P‐use efficiency because it is not possible to build up P content of peat soils. As a result, the need to assess the possibility of side‐dress applications of phosphatic fertilizers on peat soil is necessary.     

菠萝采摘机械手的设计与试验

摘要：为实现菠萝自动化收获,以减轻劳动负担、降低收获成本、提高收获效率,该文根据菠萝的生长特性,确定采用2个步骤将菠萝摘取的方案：首先,手爪从水平方向将菠萝抓稳,然后通过旋转将菠萝掰断。按照本方案,设计的菠萝自动采摘手爪包括手部抓取机构,手部驱动机构和手部旋转机构3部分,分别实现对菠萝的抓取和掰断功能,并设计了以AT89C51单片机为核心的控制系统,控制2个步进电机。通过采摘试验,表明该机构和控制系统能够实现对菠萝的采摘,确定手部旋转机构的旋转角度为180°,抓取时间为21～24 s。该研究可为田间菠萝采摘机器人关键部件研发提供参考。     

滴灌施肥对菠萝产量、品质及经济效益的影响

通过在徐闻县对当地普遍种植的巴厘种菠萝展开不同管理方式的对比研究,探讨了滴灌施肥与常规施肥对菠萝产量、 品质以及经济效益的影响。试验设3个处理, 空白对照、 常规施肥和滴灌施肥。结果表明,与常规施肥相比,在菠萝上使用滴灌施肥技术,产量可达到81405 kg/hm2,增产39.04%,果实内在品质无下降,但商品品质得到大幅度提高,商品果率为95.73%,较常规处理高11.51%。净收入较常规施肥处理高69670 Yuan/hm2 ,增长92.07%,节省用工成本1125 Yuan/hm2,产出投入比由2.00∶1上升到2.97∶1。N、 P2O5分别节省42.84%、 52.67%。滴灌施肥对菠萝的产量、 商品品质以及经济效益提高有积极影响。