
農(nóng)俠會(huì):三農(nóng)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)社群(資源對(duì)接、案例分享、線上課程、線下活動(dòng))
01 番茄采摘機(jī)器人
日本番茄分為壟作和高架栽培兩種,前者因?yàn)槌杀镜停瞧胀ㄞr(nóng)戶的首選,而后者因其標(biāo)準(zhǔn)化程度高而更利于智能農(nóng)業(yè)采收裝備的工作。日本番茄采收機(jī)器人主要研究團(tuán)隊(duì)分布于京都大學(xué)、東京大學(xué)、立命館大學(xué)、松下株式會(huì)社等。番茄采收機(jī)器人主要包含五大模塊:自走移動(dòng)系統(tǒng)、機(jī)械臂、末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)、圖像處理和制定采收決策。
自走移動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)依賴于溫室大棚的作業(yè)環(huán)境,主要有輪式、履帶式和軌道式三種。圖1所示為一種設(shè)置了軌道系統(tǒng)的番茄種植溫室,因番茄種植于高架苗床上,高處番茄的采收需要移動(dòng)工作平臺(tái)與軌道來(lái)確保采收工作的安全穩(wěn)定。
圖1 一種設(shè)置了軌道系統(tǒng)的典型番茄種植溫室
機(jī)械臂的差異主要是自由度(Degree of Freedom)不同,更高的自由度可以完成更為復(fù)雜的采收姿態(tài)。Takuya等在機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot Operating System,ROS)的基礎(chǔ)上提出了一種基于模塊化設(shè)計(jì)的番茄采收機(jī)器人設(shè)計(jì)系統(tǒng),并以此開(kāi)發(fā)了不同番茄采收機(jī)器人的作業(yè)模式,通過(guò)多種采收工作細(xì)分模塊的試驗(yàn)對(duì)比,使用3軸機(jī)械手收獲一個(gè)番茄的時(shí)間為29s,較6軸機(jī)械手縮短14s。而更多的研究普遍采用成熟工業(yè)機(jī)械臂以縮短研發(fā)周期。
番茄是一種薄皮易破蔬菜,在采收過(guò)程中需保證機(jī)械臂和末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)的運(yùn)行可以避開(kāi)葉子、莖和未成熟番茄等障礙物。常見(jiàn)的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)有氣吸式、剪切式和旋轉(zhuǎn)式三種。氣吸式由吸取機(jī)構(gòu)和切除機(jī)構(gòu)構(gòu)成,它可以將目標(biāo)果實(shí)與番茄簇分離,切除機(jī)構(gòu)切割目標(biāo)果實(shí)的果梗,隨后番茄通過(guò)氣吸通道進(jìn)入托盤(pán)中。剪切式末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)通過(guò)在夾取機(jī)構(gòu)上方并行放置切割機(jī)構(gòu),切割果柄的同時(shí)夾取該果柄。小番茄往往成串采收,因?yàn)槊恐晷》训墓麑?shí)密度很高,比番茄采收更費(fèi)力,因此剪切式可以應(yīng)用于大小番茄的采收。旋轉(zhuǎn)式末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)抓取番茄后旋轉(zhuǎn)果實(shí),通過(guò)拖拽的方式分離番茄與果柄,該末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)單個(gè)番茄采收時(shí)間約為23s,其中一半時(shí)間用在拖拽番茄的過(guò)程中,三種末端執(zhí)行器主要機(jī)構(gòu)如表1所示。
表1 三種番茄采收機(jī)器人的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)
在圖像處理和采收決策制定方面,早期由于計(jì)算機(jī)處理能力的限制,無(wú)法很好地考慮到障礙物等實(shí)際問(wèn)題。20世紀(jì)80年代,由京都大學(xué)研發(fā)成功日本第一臺(tái)番茄采收機(jī)器人,通過(guò)移動(dòng)相機(jī)位置進(jìn)行兩次圖像輸入以完成立體攝影,以此獲得番茄的三維位置信息。該研究驗(yàn)證了番茄采收機(jī)器人的可行性,揭示了基于色彩信息進(jìn)行番茄定位的技術(shù)原理。Kondo等合作開(kāi)發(fā)了小番茄成串采收機(jī)器人,通過(guò)識(shí)別和提取可見(jiàn)光的光譜反射率來(lái)識(shí)別小番茄,并使用雙目視覺(jué)技術(shù)確定每串小番茄的采摘點(diǎn)。機(jī)器人每完成一次采收,將根據(jù)新獲取的圖像和機(jī)械手位置更新下一個(gè)目標(biāo)水果的位置,試驗(yàn)結(jié)果顯示這種基于視覺(jué)反饋控制的收獲方法有效且成功率為70%。Ikeda等通過(guò)改進(jìn)圖像處理算法,提出了一種基于番茄形態(tài)學(xué)特征與圖像分割技術(shù)的圖像處理方法,可為機(jī)械臂提供避開(kāi)障礙物的路線。
使用低成本的商業(yè)化產(chǎn)品是實(shí)現(xiàn)采收機(jī)器人商業(yè)化的要求之一。相對(duì)于早些年間使用昂貴的高光譜傳感器區(qū)分番茄與莖葉,近年來(lái)的研究主要側(cè)重于通過(guò)低成本的彩色相機(jī)或RGBD(紅色、綠色、藍(lán)色和深度)相機(jī)提供的點(diǎn)云圖來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)番茄的采收。RGBD相機(jī)除了可以提供傳統(tǒng)相機(jī)的色彩圖,還可以提供標(biāo)定后的深度圖像,圖像中像素點(diǎn)的值代表相機(jī)到物體的距離。深度圖像可以獲取果蔬的形狀、大小、位置信息,并有助于視覺(jué)系統(tǒng)區(qū)分果蔬與其背景。Fujinaga等使用RGBD相機(jī)獲取的點(diǎn)云圖成功區(qū)分莖、果柄、未成熟番茄與成熟番茄,預(yù)實(shí)驗(yàn)顯示識(shí)別成功率約60%,識(shí)別時(shí)間1.0±0.2s。Yoshida等使用點(diǎn)云圖識(shí)別番茄,并在農(nóng)場(chǎng)識(shí)別目標(biāo)番茄花序梗上的切割點(diǎn),單個(gè)采摘點(diǎn)的識(shí)別約0.4s左右,采摘成功率提升至90%以上。此外,Yoshida等通過(guò)構(gòu)建用于分割體素的層,重建了番茄的體積像素,以此識(shí)別成熟番茄及采收切割點(diǎn)位。東京大學(xué)開(kāi)發(fā)了一款基于雙RGBD相機(jī)的雙機(jī)械臂番茄采收機(jī)器人,位于頭部的RGBD相機(jī)提供番茄的大致位置信息,機(jī)械臂上的RGBD相機(jī)近距離多角度判斷多個(gè)番茄的空間位置信息,并以此判斷切割果柄的正確坐標(biāo)和先后順序。但是,目前RGBD相機(jī)的應(yīng)用也面臨著溫室內(nèi)自然強(qiáng)光的干擾,隨著技術(shù)的提升,該干擾有望被逐漸減弱。采收機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)在機(jī)器人工作的同時(shí),還可以針對(duì)未成熟番茄形成生長(zhǎng)狀態(tài)分布圖,用以量化番茄在溫室內(nèi)的空間分布并指導(dǎo)采收機(jī)器人今后的其他作業(yè)安排,達(dá)到一機(jī)多功能的效果。
自2013年起,日本每年由九州工業(yè)大學(xué)、西日本工業(yè)大學(xué)、長(zhǎng)崎縣立大學(xué)等高校輪流舉辦番茄采收機(jī)器人競(jìng)賽。在比賽中,機(jī)器人必須自走至收割點(diǎn),然后開(kāi)始3個(gè)階段的作業(yè)。第1階段,接近一個(gè)番茄果實(shí)(不需要收獲);第2階段,從多個(gè)番茄果實(shí)簇中采收單個(gè)番茄;第3階段,從真正的番茄植株中采收番茄。包含在每個(gè)階段的場(chǎng)地內(nèi)移動(dòng)時(shí)間在內(nèi),比賽時(shí)間限制為10min。該比賽不僅激勵(lì)科研團(tuán)隊(duì)對(duì)番茄采收機(jī)器人進(jìn)行投入,還可以激發(fā)學(xué)生對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的興趣,并驗(yàn)證采收機(jī)器人在接近于自然條件下的工作情況。這些采收機(jī)器人的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)往往使用機(jī)器人操作系統(tǒng),機(jī)械臂選取商業(yè)化產(chǎn)品,并增加單獨(dú)設(shè)計(jì)的末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)。
日本松下株式會(huì)社開(kāi)發(fā)并商業(yè)化銷(xiāo)售了一款番茄采摘機(jī)器人(圖2),售價(jià)約合30萬(wàn)元人民幣。其單個(gè)番茄采摘速度約為6s。雖然相對(duì)于人工采摘速度慢了3s多,但其視覺(jué)和照明系統(tǒng)保證了機(jī)器人可以全天候工作,彌補(bǔ)了采摘速度不足帶來(lái)的效率低下的問(wèn)題。視覺(jué)系統(tǒng)還可以根據(jù)番茄顏色判斷成熟度等外表品質(zhì)信息。單個(gè)溫室內(nèi)每年總工作時(shí)間約為160,000h,其中35,000~60,000h用于采摘。該機(jī)器人的引入,一年可以減少約20%的番茄種植溫室人工作業(yè)時(shí)間,目前已成功在多個(gè)溫室作業(yè)。
圖2 松下生產(chǎn)的番茄采收機(jī)器人。圖片來(lái)源:松下株式會(huì)社
番茄由于其種植面積大,采收時(shí)間長(zhǎng),吸引了眾多研究機(jī)構(gòu)參與研發(fā),并由企業(yè)推出了商業(yè)化產(chǎn)品。高校針對(duì)科學(xué)問(wèn)題的研究主要集中于使用新型消費(fèi)級(jí)深度相機(jī),如Intel Realsense系列相機(jī),通過(guò)建立空間模型識(shí)別番茄簇的采收點(diǎn)位。此外,企業(yè)側(cè)重于在保持現(xiàn)有工作效率的基礎(chǔ)上,通過(guò)優(yōu)化采收機(jī)器人的五大模塊降低單臺(tái)采收機(jī)器人的成本,讓更多農(nóng)民可以接收采收機(jī)器人的價(jià)格成本。
02 茄子采摘機(jī)器人
日本在單個(gè)溫室內(nèi)茄子生產(chǎn)年總工時(shí)約為200h,其中采收工作占總工時(shí)的40%左右。為保證茄子口感,日本采收茄子以大小為標(biāo)準(zhǔn),長(zhǎng)度一般不超過(guò)13cm。茄子采收機(jī)器人可以根據(jù)茄子的生長(zhǎng)、市場(chǎng)趨勢(shì)、品種特征等制定智能采收決策。Hayashi等開(kāi)發(fā)了一款茄子采收機(jī)器人樣機(jī),采用傾角種植模式使茄子采摘更容易與莖葉區(qū)分。此外,為實(shí)現(xiàn)無(wú)損采收,該團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一種軟體執(zhí)行末端,可以根據(jù)茄子的大小調(diào)整機(jī)械手形狀,并保持抓握力約為0.7N,在抓取茄子之后通過(guò)機(jī)械臂頂端的剪切機(jī)構(gòu)切除茄子梗,收獲成功率62.5%,采收失敗的主要原因是受視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)限制。
茄子種植面積僅為番茄種植面積的1/7,因其高架栽培模式與番茄青椒等作物相似,近年來(lái),日本研發(fā)的采收機(jī)器人包括茄子在內(nèi)具有一機(jī)多目標(biāo)品種的采摘潛力,與番茄采收機(jī)器人研發(fā)趨勢(shì)相似。
03 青椒采摘機(jī)器人
青椒的采收期每年約為9個(gè)月,在溫室內(nèi)的采收需要在豎直空間內(nèi)完成,農(nóng)民采收過(guò)程中不斷蹲下站起對(duì)腰部有較大負(fù)荷。AGRIST株式會(huì)社推出了兩款基于RGBD相機(jī)和AI技術(shù)的青椒采摘機(jī)器人,2021年推出的第一款總重16kg,單臺(tái)機(jī)器人每日青椒采收量約為40kg。整套系統(tǒng)初期售價(jià)約合10萬(wàn)元人民幣(圖3),其余費(fèi)用則由公司以每月青椒銷(xiāo)售額的10%收取。采收機(jī)器人在溫室內(nèi)的移動(dòng)依靠懸掛于壟間的導(dǎo)軌完成(圖3(a)),通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)區(qū)分青椒與莖葉(圖3(b)),采收效率為2顆/min。采收后的青椒被暫時(shí)儲(chǔ)藏在機(jī)器人下方(圖3(c)),在經(jīng)過(guò)預(yù)先設(shè)置的托盤(pán)上方時(shí),會(huì)將儲(chǔ)存于機(jī)器人內(nèi)部的青椒通過(guò)機(jī)器人底部的出口輸送至儲(chǔ)存青椒的托盤(pán)中(圖3(d))。2022年AGRIST株式會(huì)社推出的第二款采收機(jī)器人增加了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)模塊支持5G通訊,實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程遙控、夜間采收、病蟲(chóng)害檢測(cè)等功能,同時(shí)支持農(nóng)戶通過(guò)應(yīng)用軟件標(biāo)記青椒,以提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別成功率。
圖3 青椒采收機(jī)器人。圖片來(lái)源:AGRIST株式會(huì)社
日本青椒采收機(jī)器人以初創(chuàng)公司AGRIST株式會(huì)社為代表,實(shí)現(xiàn)了單日40kg的采收量,并且可以全年全天24h工作。通過(guò)商業(yè)化導(dǎo)入實(shí)際生產(chǎn)作業(yè),不斷優(yōu)化并推出采收機(jī)器人。此外,該采收機(jī)器人在豎直空間內(nèi)作業(yè)范圍大,有采收其他在豎直空間分布的蔬菜的潛力。
本文節(jié)選自:黃梓宸, SUGIYAMA Saki. 日本設(shè)施農(nóng)業(yè)采收機(jī)器人研究應(yīng)用進(jìn)展及對(duì)中國(guó)的啟示[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2022, 4(2): 135-149. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202008
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