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設施蔬菜生產機器人技術進展、挑戰與趨勢

2025-01-14 17:04:44

[ 導讀 ] 設施蔬菜生產機器人技術進展、挑戰與趨勢。

設施蔬菜生產機器人技術進展、挑戰與趨勢

01、產業背景

中國是世界最大的蔬菜生產國和消費國，規模和產值均居全球首位。2018年以來，中國設施蔬菜種植面積穩定在6 000萬畝（400萬公頃）以上，占蔬菜總產量的38%，年產值超過9 800億元，占農業總產值的17.9%，已經成為發展現代設施農業、全面推進鄉村振興的支柱產業。歷經多年發展，中國設施蔬菜生產技術裝備已經逐步得到改善，生產管理自動控制、新型水肥一體化、生物生長動態監測等設備正在加快普及應用。

但是整體來看，目前中國設施蔬菜生產仍處于粗放式管理的狀態，整體生產水平不高，生產效益正在逐年下降。一是機械化、智能化生產水平偏低。當前，中國設施蔬菜綜合機械化率僅為30%左右，不足大田作物的50%，大部分生產管理依靠人工，應用于栽培、收獲、灌溉施肥等環節的輕簡化、適應性強的專用機械裝備較為缺乏。二是人工成本連年增長。以設施番茄為例，根據《全國農產品成本收益資料匯編2022》數據顯示，2021年，人工成本已由1991年的每天10元增加至120元，但是單產增幅遠小于生產成本增幅。三是“水-肥-藥-境”管控仍以手動或半自動化操控為主，光、溫、濕度、土壤pH等生產環境智能化調控技術應用不足，灌溉、施肥、施藥的精準度不夠，肥料農藥過量施用，資源利用率較低，單位產量效益提升面臨壓力，綠色生產水平不高。面對城鄉居民對于高品質蔬菜日益增長的需求，以及產業發展對于產量、品質和效益提升的綜合要求，亟需研制與應用設施蔬菜機器人，對“水-肥-藥-境”進行精準調控，實現機械化、自動化、少人化生產。

02、設施蔬菜生產機器人前沿進展

設施蔬菜機器人是用于日光溫室、連棟溫室等設施生產環境下，應用于育苗/秧、生產管理、采摘等復雜場景的智能化、自主化作業裝備。目前設施蔬菜機器人的類型主要包括育苗移栽機器人、嫁接機器人、采收機器人等。以先進工業機器人技術為支撐，世界農業強國如荷蘭、日本、以色列等國的設施蔬菜生產機器人技術和市場已經較為成熟，已經實現了部分設施蔬菜生產機器人的產業化應用。在工廠化蔬菜育苗方面，荷蘭走在世界前列。以威斯康集團（Viscon Group）為例，該公司研制的水培蔬菜工廠化生產系統代表了水培蔬菜的世界先進水平，該系統配置有智能播種、立體催芽、移栽育苗、水肥管理、水循環控制、收割輸送系統等，適于生菜、小白菜等綠葉類蔬菜育苗與移栽；在生產管理方面，荷蘭ISO Group公司面向茄果類種苗研制的蔬菜嫁接機器人Graft 1200，配備有秧苗機器視覺識別系統和秧苗輸送系統，精準獲取秧苗子葉和莖部參數，采用圖像處理器分析夾持爪上的激光投影位置來確定上苗高度，嫁接效率到達了1 050株/h，成功率為99%。在采收機器人方面，荷蘭瓦赫寧根大學和以色列本古里安大學在歐盟“地平線2020”計劃資助下研制了甜椒采摘機器人Sweeper（見圖6）。機器人系統由一個六自由度機械臂、末端執行器、RGB-D相機、帶圖形處理單元的計算機、可編程邏輯控制器和儲存裝置構成。通過激光雷達確定自己巡視的路徑，借助計算機視覺技術從遠距離和近距離判斷甜椒的位置和成熟度，利用震動刀切割果梗實現采摘作業，在商業溫室試驗狀態下，收獲一枚甜椒平均僅需24 s，通過提高機器人底盤運動速度，可將收獲時間降低到15 s，準確率超過60%，是全球第一臺具有商業化應用性能的甜椒采摘機器人。西班牙Agrbot Robotics公司研制了一款具有24個機械臂協同作業的草莓采摘機器人（見圖1），適用于高壟栽培和架式栽培草莓。該機器人的24個機械臂均安裝了內置短距離集成色彩、紅外深度傳感器和圖像處理單元，能定位、識別和判定草莓及其成熟度，末端執行器采用非接觸式斷莖夾持方式采摘，避免了果實損傷，并使用激光雷達監測周圍作業環境，可實現精準避障和自主作業，目前該機器人已經在美國加州的農場投入使用。為了應對勞動力短缺的難題，日本早在20世紀80年代就開始設施蔬菜機器人技術的研發，涌現了一批低成本番茄采摘機器人等面向產業化應用的產品。日本松下株式會社研制的小番茄采摘機器人，使用3D相機和圖像傳感器從遠距離和近距離檢測和定位果實分布，根據圖像獲取的番茄顏色評估果實成熟度，制定和規劃采摘路徑和姿態，以切割果梗方式進行無損采摘。其單個番茄采摘速度約為6 s，雖然相對于人工采摘速度較為緩慢，但其視覺和照明系統可保證機器人全天候工作，每年可減少約20%的人工費用支出，每臺售價約合30萬元人民幣，目前已成功在多個溫室作業。

圖1 國外典型的設施蔬菜機器人

Fig. 1 Typical facility vegetable robots abroad

隨著設施種植結構的不斷調整和工業機器人技術的穩步發展，國內部分高校和研究所在嫁接、移栽和采收機器人領域開展了深入的研究，在裝置設計、結構仿真優化等理論方面取得了突破，部分機器人已經在溫室生產中得到了示范應用。作者團隊在國內較早構建了一套番茄工廠化全流程機器人生產系統，開啟了設施蔬菜生產全流程的無人化作業新模式，在北京、山東壽光、山東菏澤等設施蔬菜主產地得到了初步應用。團隊研制的番茄工廠化全流程機器人生產系統涵蓋了采摘、整枝、巡檢、噴藥等多套自主研發的番茄生產機器人裝備。番茄采摘機器人（見圖2（a））采用軌道式移動升降平臺，配置4自由度關節式機械臂，基于結構光視覺的識別定位算法進行果實的識別和定位，末端執行器結構采用吸力式套筒旋擰結構，無損實現果實和果梗分離，在強光和弱光下的采摘成功率分別達83.9%和79.4%；番茄整枝機器人采用基于雙目云臺攝像機的主莖離散區域圖像采集伺服控制方法，通過融合多視角植株圖像特征，可實現番茄主莖的圖像拼接與立體形態測量；利用基于改進YOLOv3的溫室番茄紅果和綠果識別方法，可對自然生長狀態下的番茄果實進行計數估產，總體估產精度達到96.3%。除了番茄生產機器人取得了一定的研究成果，國內在草莓、蘆筍、甜椒等設施蔬菜作物采摘機器人的目標識別、控制裝置、整機設計的理論與試驗也進展較快，如汪小旵等研制了草莓和蘆筍采摘“選擇性收獲機器人”（見圖2（b）），采摘機器人基于機器視覺和深度學習算法，對綠蘆筍和草莓進行自動檢測、成熟度判別、定位、夾持剪切和收集存放。

圖2 國內典型的設施蔬菜機器人

Fig. 2 Typical facility vegetable robots in China

03、面臨的挑戰與亟待突破的關鍵技術

設施蔬菜種植的非結構性環境和栽培作物的表型特征導致當前設施蔬菜生產機器人研制與產業化應用面臨以下三方面的挑戰。一是設施種植環境下光照時空波動較大、視場前景-背景輻射亮度突變情況較為平常，但目前對蔬菜及其果實的識別的大多數是基于光譜特征圖像對目標開展識別分類，果實與果莖的顏色特征、灰度閾值和幾何形狀特性極易受到光照波動的影響，從而導致機器人對莖、葉和成熟果實的定位與識別率過低；二是溫室栽培的蔬菜密度較高、植株叢生密布、姿態各異、相互遮擋，尤其是茄果類蔬菜，還存在果實、果葉、果莖、吊線色系相近的情況，使得機器人在進行圖像特征識別時難以進行判別和分割，對其在目標果實精準定位與識別、摘取路徑設計、自主導航規劃和躲避障礙作業中提出了較大挑戰；三是設施栽培的蔬菜包括葉菜、茄果類、草莓等，每種類型的蔬菜均構造復雜且柔嫩易損，機器人在移栽、嫁接和采收過程中，機器部件與蔬菜組織存在直接或間接的互作過程，極易造成蔬菜果實或其他組織的損失，這就對機器人末端執行器的靈巧性、柔軟性提出了較高的要求。

結合產業背景、前沿進展和客觀挑戰等方面的分析，中國設施蔬菜生產機器人應重點從以下兩個方面開展關鍵核心技術攻關，實現技術創新與突破。一是多波段圖像融合的近色莖稈目標識別。由于微觀成分的差異性，植物莖、葉、果等近色組織在特定波段的光譜特征呈現明顯差異，需要強化特定強反射波段圖像融合，構建多模態圖像融合網絡，提升RGB圖像識別效果，提高光照和遮蓋環境干擾下相近色系目標識別效率；二是基于人-機技能傳遞的復雜任務執行部件設計。構建“視覺+觸覺”信息同步的人工采摘操作示教數據庫，對人工操作信息進行實時捕捉，開展人工動態接觸力度和動態操作軌跡信息的時序編碼，量化人工操作樣本，并開展基于學習的強化模型構建，對采摘技能的核心參數進行強化學習，形成低能耗、高效操作模本。

整體來看，對比全球農業強國，中國農業機器人研發與應用起步晚、發展慢，綜合性能與國外先進產品依然存在較大差距，產業發展與應用依然任重道遠。主要表現在：一是現有農業機器人以單執行器、單機作業為主，多臂協同機器人研制剛剛起步，在多環節一體化作業協同方面性能差、效率低，難以滿足實際生產需求；二是農業機器人機械臂和末端執行器多數來源于工業使用，以剛性操作為主，靈活性、柔順性、功能性較差，極易對作業對象造成損傷；三是農業多源信息感知、農業機器人裝備自主作業等國產化智能專用芯片受制于人，面向感知數據處理、作物表型識別、生長狀態監測、產量和品質指標估測相關的人工智能加速算法與模型缺乏，核心部件成本高；四是人機自然交互的示教協作新方法、“人-機-環境”相交互融的機器人技術研發進展緩慢，制約了農業機器人從粗放、單一向精細、協同的作業模式過渡；五是作業基礎設施建設滯后，“宜機化”程度不高，已有的農業機器人與農藝結合不夠緊密，智能化作業通用性差、效率不高。

本文節選自：

趙春江, 范貝貝, 李瑾, 馮青春. 農業機器人技術進展、挑戰與趨勢[J]. 智慧農業(中英文), 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030

ZHAO Chunjiang, FAN Beibei, LI Jin, FENG Qingchun. Agricultural Robots: Technology Progress, Challenges and Trends[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030

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