采摘机器人关键技术
采摘机器人关键技术
•4 目标的探测与定位技术：
•对作业对象的正确识别和定位是任何农业机 器人正常工作所必需的前提。
5自主导航与路径规划：
自主导航是具有开放式结构农业机器人应具备 的重要认知特性。
6 苹果采摘机器人末端执行器 如下图：
• 1 发展
目前，大部分果蔬采摘机器人还处于研究阶段，离 实用化和商品化还有一定的距离。其主要原因是：1机器 人智能化程度没有达到农业生产的要求。农业生产的非结 构性和田间工作的不确定性要求采摘机器人具有较高的的 智能和柔性于图像处理时间较长，以及机器人的自 由度多，对其控制需要话费较长时间。3机器人的制造成 本较高，而且其应用的季节性较强，使用效率较低。
• 目前，农业机器人额适应性和通用性不足，智能化程度仍 旧不够高等使得难以适应复杂多变的农业生产环境；再者， 现在农业机器人的生产成本高、效率低。这两方面的原因 使得农业机器人尚不合适走出实验室进行广泛的推广使用。 随着各国对农业机器人发展的不断重视，同时对农业机器 人的开发研究在资金和人力上的不断支持，相信农业机器 人会得到一个长足的发展，并最终会走出应用，为农业发 展做出自己的贡献。随着我国民经济的高速发展，农业产 业结构的调整以及新技术的应用，机器人也定会广泛的应 用到我国农业生产中。
• 4 日本冈山大学研制的葡萄采摘机器人 采用5自由度的极坐标机械手。视 觉传感器一般采用彩色摄像机。该机器人的特点是,为了提高使用效率 ,开发了多种末端执行器,除了能完成采摘作业,更换其他的末端执行器 还可以完成喷雾、 套袋和修剪枝叶等作业
• 5 甜瓜收获机器人以色列和美国联合研制了一台甜瓜采摘机器人。该 机器人主体架设在以拖拉机牵引为动力的移动平台上 ,采用黑白图像 处理的方法进行甜瓜的识别和定位 ,并根据甜瓜的特殊性来增加识别 的成功率。试验表明 ,该机器人可以完成 85%以上的田间甜瓜的识别 和
智能农业中的农业机器人技术
智能农业中的农业机器人技术在过去的几十年里，随着科技的不断进步，农业领域也经历了巨大的变革。
智能农业作为一种新兴的农业生产方式，利用现代信息技术、自动化技术和物联网技术等手段，实现了对农业生产过程的智能化管理和控制。
其中，农业机器人技术作为智能农业的重要组成部分，正逐渐改变着传统农业生产方式，提高农业生产效率和产品质量。
本文将详细介绍智能农业中的农业机器人技术，探讨其在我国农业发展中的应用和前景。
农业机器人技术的分类与应用1. 采摘机器人采摘机器人是农业机器人技术中最常见的一种类型，主要用于水果、蔬菜等农产品的采摘。
采摘机器人可以通过视觉系统识别和定位作物，利用机械臂或夹具完成采摘作业。
此外，采摘机器人还可以根据作物的成熟度和品质进行筛选，提高农产品的市场价值。
在我国，采摘机器人已经在柑橘、苹果、葡萄等水果生产中得到广泛应用。
2. 植保机器人植保机器人主要用于农作物的病虫害防治，通过搭载的喷雾装置进行精准喷洒。
与传统的人工喷洒相比，植保机器人具有喷洒均匀、药剂利用率高、作业效率高等优点。
此外，植保机器人还可以通过搭载的多光谱相机、无人机等设备，实现对作物生长状况的监测，为农业生产提供科学依据。
3. 施肥机器人施肥机器人主要用于农田的施肥作业，通过搭载的传感器检测土壤的养分含量，实现精准施肥。
施肥机器人具有施肥均匀、减少化肥浪费、降低农业生产成本等优点。
此外，施肥机器人还可以根据作物生长的需求，实时调整施肥策略，提高肥料利用率。
4. 收割机器人收割机器人主要用于小麦、稻谷等粮食作物的收割。
通过搭载的视觉系统和传感器，收割机器人可以准确识别作物和秸秆，实现精准收割。
此外，收割机器人还具有作业速度快、降低人力成本等优点。
在我国，收割机器人已经在部分地区的粮食生产中得到应用。
农业机器人技术的发展前景随着科技的不断进步，农业机器人技术在我国农业领域中的应用将越来越广泛。
在未来，农业机器人技术将朝着以下几个方向发展：1.智能化：农业机器人将具备更强大的感知和决策能力，能够适应复杂的农田环境，完成各种农业生产任务。
苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势
苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展
趋势
苹果采摘机器人是一种应用于农业领域的自动化设备，目的是提高采摘效率和减轻劳动负担。
以下是苹果采摘机器人关键技术的研究现状和发展趋势：（1）视觉识别技术：通过图像识别、深度学习等技术，使采摘机器人能够准确识别成熟的苹果，并确定最佳的采摘位置和角度。
（2）机械臂技术：采摘机器人需要具备精准的机械臂动作，以实现对苹果的准确抓取和采摘。
机械臂的设计要考虑到灵活性、力量控制以及对树干和果实的轻柔处理。
（3）智能路径规划：采摘机器人需要能够有效地规划采摘路径，以覆盖果园中所有苹果树并最小化移动距离。
智能路径规划可以借助传感器、地图导航和算法等技术实现。
（4）环境感知技术：为了适应复杂多变的果园环境，采摘机器人需要能够感知和适应不同的地形、光线条件以及天气变化。
传感器技术在实现环境感知方面发挥重要作用。
（5）数据分析与优化：通过对果园数据的收集和分析，可以优化采摘机器人的工作效率和苹果品质。
数据分析可以帮助农民进行农业管理决策，从而提高果园的产量和质量。
未来，随着技术的不断进步和创新，苹果采摘机器人有望实现更高效的采摘速度和更精确的操作。
同时，通过与大数据、人工智能等技术的结合，可以进一步提升机器人的智能化水平，使其更好地适应不同果树品种和果园环境的需求。
采摘机器人关键技术研究
采摘机器人关键技术研究苹果采摘是果园管理中的重要环节，每年需要大量的人力资源。
为了提高采摘效率和降低成本，研究者们开始苹果采摘机器人的研发。
本文将围绕苹果采摘机器人的关键技术进行探讨，旨在为机器人的进一步研究和发展提供参考。
苹果采摘机器人的研究可以追溯到20世纪末。
随着计算机技术、传感器技术、机器人技术的不断发展，越来越多的研究者投入到这一领域。
目前，国内外对于苹果采摘机器人的研究主要集中在感知技术、机器人技术、人工智能等方面。
其中，感知技术是机器人的“眼睛”，能够帮助机器人识别和定位苹果；机器人技术是机器人的“身体”，负责执行采摘操作；人工智能则是机器人的“大脑”，负责规划和管理采摘流程。
苹果采摘机器人的感知技术主要包括视觉和触觉。
视觉传感器可以通过图像识别技术识别苹果的形状、颜色、大小等特征，同时结合深度学习算法提高识别准确率。
触觉传感器则可以通过触摸感知苹果的软硬、光滑度等物理特征，帮助机器人判断苹果是否成熟。
苹果采摘机器人的机器人技术包括机械设计、运动控制、导航系统等。
机械设计需要设计出适合采摘苹果的机械臂和夹具，能够准确无误地抓住苹果并避免对苹果造成损伤。
运动控制则需要实现机器人在果园中的移动和定位，同时实现机械臂的精确运动。
导航系统则需要利用GPS、激光雷达等传感器实现果园地图的构建和导航。
苹果采摘机器人的人工智能技术包括机器学习、路径规划、任务调度等。
机器学习可以帮助机器人从大量数据中学习并提高采摘准确率；路径规划则可以通过搜索算法和启发式方法实现机器人最优路径的规划；任务调度则可以通过贪心算法和遗传算法等实现多个机器人之间的协作和任务分配。
本文采用文献调查和实验研究相结合的方法，通过搜集和阅读相关文献了解苹果采摘机器人的研究现状和发展趋势，并通过实验研究探讨感知技术、机器人技术、人工智能等关键技术在苹果采摘机器人中的应用效果。
通过实验研究，我们发现机器人在识别苹果方面取得了较好的效果，但在采摘过程中存在一定的误差。
机器人辅助果园自动化收获
机器人辅助果园自动化收获一、机器人辅助果园自动化收获概述随着科技的不断进步，农业自动化已成为现代农业发展的重要趋势。
在这一背景下，机器人辅助果园自动化收获技术应运而生，旨在提高果园作业的效率和准确性，降低人力成本，同时确保收获的品质。
本文将探讨机器人在果园自动化收获中的应用，分析其重要性、挑战以及实现途径。
1.1 机器人辅助技术的核心特性机器人辅助技术在果园自动化收获中的核心特性主要包括以下几个方面：- 高效率：机器人能够连续工作，不受天气和时间的限制，大大提高了收获的速度。
- 精确性：通过先进的传感器和算法，机器人能够准确识别成熟果实，减少遗漏和损伤。
- 适应性：机器人可以根据不同类型的果树和果实进行调整，适应不同的收获环境。
1.2 机器人辅助技术的应用场景机器人辅助技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 果实识别与定位：机器人利用图像识别技术，快速定位成熟果实的位置。
- 果实采摘：机器人通过精确控制的机械臂，轻柔地采摘果实，避免损伤。
- 果实分选与包装：机器人根据果实的大小、颜色和成熟度进行自动分选和包装。
二、机器人辅助技术的发展历程与关键技术机器人辅助技术的发展历程是一个不断探索和创新的过程，需要农业、机械工程、计算机科学等多学科的共同努力。
2.1 机器人辅助技术的发展阶段机器人辅助技术的发展可以分为以下几个阶段：- 初始研发：研究机器人的基本功能，如移动、识别和采摘。
- 技术完善：不断优化机器人的性能，提高其适应性和稳定性。
- 应用推广：将成熟的机器人技术应用到实际的果园收获中，进行大规模推广。
2.2 机器人辅助技术的关键技术机器人辅助技术的关键技术包括以下几个方面：- 机器视觉：利用摄像头和图像处理算法，使机器人能够识别和定位果实。
- 机械臂控制：开发高精度的机械臂，使机器人能够灵活地进行采摘操作。
- 智能算法：运用机器学习和算法，提高机器人的决策能力和适应性。
随着技术的发展，未来的机器人辅助技术将朝着以下几个方向创新：- 自主导航：机器人能够自主规划路径，避开障碍物，提高作业效率。
基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法
基于视觉的采摘机器人采摘定位与导航方法随着农业科技的发展，采摘机器人已逐渐走入农田，为农民朋友们提供高效的农作业解决方案。
其中，基于视觉的采摘机器人被广泛认可为一种较为有效的采摘技术。
本文将介绍基于视觉的采摘机器人的采摘定位与导航方法，带您了解这一先进技术的原理与应用。
一、视觉感知技术在采摘机器人中的应用随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉感知技术在采摘机器人中得到了广泛的应用。
采摘机器人通过视觉传感器获取作物的外形、颜色、纹理等特征信息，并通过图像处理与分析算法进行处理。
基于视觉感知技术，机器人能够准确地辨别和定位目标作物，为后续的采摘操作提供基础。
二、基于视觉的采摘机器人的采摘定位方法1. 特征提取与识别基于视觉的采摘机器人首先需要对目标作物进行特征提取与识别。
通过图像处理与分析算法，从目标作物的图像中提取出与种类、体积、成熟度等因素相关的特征信息。
这些特征信息可以是形状、颜色、纹理等，通过模式识别算法与数据库匹配，实现对目标作物的准确识别。
2. 目标位置定位定位是采摘机器人的核心任务之一。
基于视觉的采摘机器人通过分析目标作物的图像，结合机载传感器的数据，通过三维重建算法确定目标位置的具体坐标。
同时，机器人还可以通过计算机视觉技术实现目标位置的实时跟踪，保持对目标的准确定位。
三、基于视觉的采摘机器人的导航方法1. 地图构建与更新基于视觉的采摘机器人可以通过视觉传感器获得周围环境的图像信息，通过图像处理与分析算法进行处理，并实现地图的构建与更新。
机器人可以基于地图信息规划最优路径，实现自主导航，避免障碍物和不可通行区域。
2. 导航控制基于视觉的采摘机器人的导航控制主要包括路径规划、避障和自主定位等。
通过图像处理与分析方法，机器人可以实现对周围环境的感知，并根据环境信息进行路径规划和避障决策。
此外，机器人还可以通过视觉定位方法实现自主定位，保证采摘操作的准确性和效率。
四、基于视觉的采摘机器人的应用前景基于视觉的采摘机器人在农业生产中具有广阔的应用前景。
机器人自动化采摘方案
机器人自动化采摘方案
机器人自动化采摘方案是一个应用于农业领域的创新技术，旨在提高农作物采摘的效率和质量，并解决人工采摘的劳动力短缺问题。
该方案基于机器人技术和人工智能算法，实现了全自动的农作物采摘过程。
该方案的实施包括以下几个关键步骤。
首先，利用3D摄像技术对农作物进行扫描和建模。
通过分析色彩、形状和大小等特征，机器人能够准确地识别出成熟的农作物，并确定最佳采摘时间。
接下来，机器人使用先进的机械臂和夹爪来执行采摘任务。
机械臂具有精确的控制能力，可以在不损坏作物的情况下进行精准的采摘动作。
同时，夹爪的设计考虑到了不同类型的作物，从而能够适应各种采摘需求。
为了提高采摘效率，机器人配备了智能路径规划系统。
该系统基于地图导航和传感器数据，能够确定最佳的采摘路线，并及时避开障碍物。
这样一来，机器人能够高效地在农田中移动，并快速完成采摘任务。
此外，机器人采摘方案还具备数据分析和远程监控功能。
通过智能算法对采摘数据进行分析，可以提取出有关农作物生长和产量的有价值的信息。
而远程监控系统则允许农民或农场管理者随时随地监控机器人的工作状态和采摘情况，从而保证作物的质量和数量。
总之，机器人自动化采摘方案是一个具有潜力和前景的创新技术。
它能够提高农作物采摘的效率和质量，解决人工采摘的劳动力短缺问题，并为农业领域带来更大的发展机遇。
采摘机器人简介
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目录
1摘要 2果树采摘机器人的特点 3国内外采摘机器人的研究进展 4采摘机器人的结构组成 5果蔬采摘机器人的主要问题和关键技术
6参考文献
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1采摘机器人的特点
①作业对象娇嫩、形状复杂且个体状况之间的差 异性大，需要从机器人结构、传感器、控制系统 等方面加以协调和控制； ②采摘对象具有随机分布性，大多被树叶、树枝 等掩盖，增大了机器人视觉定位难度，使得采摘 速度和成功率降低，同时对机械手的避障提出了 更高的要求； ③采摘机器人工作在非结构化的环境下，环境条 件随着季节、天气的变化而发生变化，环境信息 完全是未知的、开放的，要求机器人在视觉、知 识推理和判断等方面有相当高的智能；
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3．2机械手
机械手又称操作机，是指具有和人手臂相似的动作功 能，并使工作对象能在空间内移动的机械装置，是机 器人赖以完成工作任务的实体。在收获机器人中，机 械手的主要任务就是将末端执行器移动到可以采摘的 目标果实所处的位置，
直角坐标
圆柱坐标
极坐标
球坐标
多关节 （类人）
其工作空间要求机器人能够达到任何一个目标果实。 相比其它结构比较起来，要求更加灵活和方便。机械 手的自由度是衡量机器人性能的重要指标之一，它直 接决定了机器人的运动灵活性和控制的复杂性。
西红柿
葡萄
目对于西瓜等作物的藤茎在地面上的果实，使用上述两 种行走装置显然不适合。移动机构的设计必须要保证机 器人运动平稳和灵活避障。荷兰开发的黄瓜收获机器人 以铺设于温室内的加热管道作为小车的行走轨道。日本 等尝试将人形机器人引入到移动式采摘机器人中；但这 种技术目前还不成熟，有待进一步的研制开发。采用智 能导航技术的无人驾驶自主式小车是智能采摘机器人行 走部分的发展趋势。
杭白菊采摘机器人关键技术研究
杭白菊采摘机器人关键技术研究樊俊;荀一;鲍官军;吴君亮;杨庆华【摘要】针对杭白菊采摘机械化水平低和人工成本高的问题,研究了杭白菊采摘机器人的本体结构、视觉系统、运动控制系统等方面,设计了一种新型的杭白菊采摘机器人.同时针对杭白菊果实识别的问题,研究了杭白菊的颜色特点和纹理特征,采用了一种基于S分量快速FCM算法的杭白菊果实识别方法,对在顺光和逆光两种不同光照条件下拍摄的杭白菊图像进行了试验.研究结果表明,该方法能够较好地从复杂自然环境中将杭白菊目标快速分割出来,为杭白菊采摘机器人的研制提供了重要参考.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2016(033)007【总页数】6页(P909-914)【关键词】杭白菊;硬件构成;末端执行器;图像分割【作者】樊俊;荀一;鲍官军;吴君亮;杨庆华【作者单位】浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江杭州310032;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江杭州310032;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江杭州310032;上海沃施园艺股份有限公司,上海200072;浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江杭州310032【正文语种】中文【中图分类】TP242;TH122杭白菊作为茶类饮品的一种，颇受欢迎，在我国的种植面积也在逐渐扩大。
由于杭白菊采摘量大、花期短、品质要求高，导致杭白菊采摘成为杭白菊生产过程中用工量最大，也是实现机械化难度最大的一项作业。
目前还没有专用的采摘机械，全部采用人工采摘，劳动强度大、效率低[1]。
国内外涉及杭白菊采摘机器人的研究成果非常少。
在国外，Kondo等[2]较早提出利用葡萄的光谱特性对目标进行识别定位；Arefi等[3]将番茄图像在RGB颜色空间下利用R-G方法去除背景，然后利用形态学特征定位番茄目标；Bac等[4]使用辅助线作为视觉提示环绕在甜辣椒茎秆上以便对目标进行识别定位；Zou等[5]提出了一种基于交互式的花卉识别系统；Hong等[6-7]提出了一种利用颜色聚类和领域知识的花朵分割算法；Angelova等[8]提出一种用于细粒度图像的花卉检测和分割方法。
西红柿采摘机器人目标识别 定位与控制技术研究
定位技术
定位技术是实现西红柿采摘机器人的关键之一，其主要目的是确定西红柿在 空间中的位置。在定位技术方面，常采用的技术包括全球定位系统（GPS）、惯 性导航系统（INS）、激光雷达等。GPS可以提供较为准确的绝对位置信息，但信 号质量会受到遮挡物的影响；INS可以提供较为准确的相对位置信息，但需要进 行复杂的卡尔曼滤波和数据融合；
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参考内容二
摘要
目标识别与定位是采摘机器人在农业领域中的关键技术之一。本次演示旨在 综述基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法的研究现状，并探讨未来的发展 方向。本次演示首先介绍了视觉技术在机器人领域中的应用现状和重要性，然后 对采摘机器人目标识别与定位的相关技术进行了归纳、整理及分析比较。
接着，本次演示介绍了目前采摘机器人目标识别与定位的研究现状，包括机 器人定位算法、图像处理技术等，并分析其优缺点。最后，本次演示总结了前人 的研究成果和不足，指出了该领域的研究空白和需要进一步探讨的问题，为该领 域的研究提供参考。
目前，番茄采摘机器人的识别与定位技术已经取得了一定的进展。在视觉识 别方面，研究者们通过深度学习和目标检测算法，提高了机器人对番茄的识别精 度。然而，在实际应用中，仍存在一些问题，如复杂背景下的目标干扰、遮挡和 光照变化等。此外，目前的红外线定位和超声波定位方法虽然在一定程度上实现 了对番茄的定位，但精度和稳定性有待进一步提高。
识别与定位技术介绍
番茄采摘机器人的识别与定位技术是其自主行动的基础。一般来说，这种技 术主要依赖于传感器和计算机视觉技术。其中，视觉识别是关键技术之一，通过 图像处理和机器学习算法实现对番茄的识别和定位；此外，红外线定位和超声波 定位等非视觉方法也在番茄采摘机器人的定位中发挥了重要作用。
番茄采摘机器人识别与定位技术 发展现状
采摘机器人技术原理
采摘机器人技术原理
采摘机器人是一种应用于农业领域的机器人技术，主要用于农作物的采摘工作。
其技术原理涉及多个方面：
1. 机器视觉：采摘机器人通过配备的彩色摄像头和图像处理器组成的视觉识别装置，识别目标果实的颜色、形状和成熟度等信息。
2. 机器学习：通过训练和优化算法，采摘机器人可以学习识别不同种类的果实，以及果实的位置和成熟度等信息。
3. 路径规划：采摘机器人需要根据识别到的果实信息，规划出最佳的采摘路径，以便能够高效地完成采摘任务。
4. 机械臂与末端执行器：采摘机器人通常配备有灵活的机械臂和末端执行器，用于抓取和采摘果实。
末端执行器可能包括吸盘、夹爪等装置，以便能够牢固地抓取果实并避免损伤。
5. 控制系统：采摘机器人的控制系统需要实时接收和处理来自视觉识别装置、机械臂和末端执行器等传感器的信息，并根据这些信息控制机器人的动作，以确保采摘过程的顺利进行。
总的来说，采摘机器人的技术原理涉及机器视觉、机器学习、路径规划、机械臂与末端执行器以及控制系统等多个方面。
这些技术的综合运用使得采摘机器人能够高效、准确地完成农作物的采摘工作，从而提高农业生产效率和质量。
智能采摘机器人技术参数
智能采摘机器人技术参数随着智能技术的不断发展和丰富，机器人也逐渐走进了我们的生活中，智能采摘机器人则是其中的一个例子。
智能采摘机器人是一种新型的机器人设备，可以在农场、果园、蔬菜大棚等农田中代替人工采摘，提高劳动效率，减轻工人们的工作负担。
智能采摘机器人的技术参数包括以下几个方面：1. 采摘的精度智能采摘机器人的采摘精度是非常重要的一个参数。
采用高清晰度的相机和精准的导航系统，可以将采摘的准确率提高到非常高的水平。
对于特别脆弱的水果和蔬菜，智能采摘机器人可以实现完美的采摘效果，避免水果和蔬菜出现损损坏等情况。
2. 采摘速度智能采摘机器人的采摘速度非常快，因为它可以同时采摘多个果实和蔬菜。
智能机器人采摘的速度远远高于人工采摘的速度，而且可以24小时不间断地工作，从而可以提高生产效率。
3. 适应性智能采摘机器人具有良好的适应性，可以适应不同的气候、地形和果蔬种植方式。
即使在崎岖不平或者不平整的地形环境下，智能机器人也可以稳定地行驶和采摘。
同时，它还能够适应不同的果蔬品种，如西红柿、草莓、芒果、苹果等，拥有广泛的适应性。
4. 能源及电池寿命智能采摘机器人可以采用太阳能和电池两种形式的能源供应方式。
在没有日光的环境下，它可以通过电池来工作，电池的寿命也得到了有效的延长。
当然，不同机器人的电池容量和寿命也不同，需要根据实际使用情况来选择。
5. 操作便捷性智能采摘机器人的操控非常简单，可以采用遥控器或者地图控制的方式来操作。
其中，地图控制模式最为方便，可以直接输入指令来控制智能机器人，省去了加入遥控器的人工操作成本。
总的来说，智能采摘机器人是一种十分先进、高效、稳定的工业设备，可用于水果、蔬菜的采摘，为大家的生产和生活带来很大的便利。
通过对以上几个技术参数的介绍，相信大家对智能采摘机器人有了全面的了解，未来它将在农业领域中发挥更为重要的作用。
关于花椒采摘机器人的机械系统方案设计及其关键技术的分析
1 花椒采摘环境 本次研究选择甘肃省秦安县千户乡作为调查地点进行花
椒采摘环境调研。经调查发现，花椒的种植地段多为山地， 其中有 80% 为梯田，斜坡山地占 20%。受到地理环境影响， 种植花椒的地段大多相连，种植面积最大达到 500 亩，每株 花椒树的种植间距约为 5m，采摘的高度范围在 0.5 ～ 3m， 没株花椒树的产值在 60 ～ 75kg，人工采摘速率在 20kg/d， 成本 3 元，可采摘 1.5kg。 2 花椒采摘机器人机械系统 2.1 底座
中国设备工程
China Plant Engineering
机械系统的结构布置需要合理，目的是为了防止机器人在作 业过程中各机构之间相互干涉产生的一系列影响。
（2）对于采摘机器人而言，行走机构是十分重要的， 花椒采摘机器人的行走机构由驱动装置、传动装置、路线导 航装置等结构组成，可以同时兼顾对机器人自身结构的支持 以及适应不同的工作环境。为了适应花椒采摘的作业环境， 花椒采摘机器人的行走装置采用履带式行走装置，同时，兼 顾花椒机器人采摘过程中足够的牵引力与稳定性。 2.2 收集装置
关键词：花椒采摘机器人；机械系统；执行器 中图分类号：S225;TP242 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2021）06（下）-0112-02
在农业生产工作中，机器人发挥着越来越突出的作用。 尽管我国距离实现农业现代化还存在一定的差距，但是，农 业机械化基本得以实现。在计算机信息技术背景下，农业机 器人正在逐渐向智能化迈进。因为农业机器人的不断进步， 使农业作业效率得到极大提升，同时降低了农民的作业强度。 花椒是一种生长在树上的作物，具有一定的采摘难度，花椒 树的植株高度在 3 ～ 5m，并且花椒树的茎秆分布有皮刺，所 以往往在人工采摘的过程中经常会被皮刺刮伤，除了皮外伤 口外，花椒树分泌的木脂素类化合物刺花椒毒素会给采摘人 员带来二次伤害。
基于自动化的采摘机器人
基于自动化的采摘机器人随着科技的快速发展，自动化技术已经深入到各个领域，其中农业领域也不例外。
近年来，基于自动化的采摘机器人已经逐渐成为农业领域的研究热点。
这种机器人的出现，不仅可以提高采摘效率，降低人工成本，还可以解决劳动力短缺和人力成本上升的问题。
一、自动化采摘机器人的研究现状目前，自动化采摘机器人的研究主要集中在视觉识别和机械臂抓取两个环节。
在视觉识别方面，通过深度学习和计算机视觉技术，机器人可以识别并跟踪目标植物，确定最佳的采摘位置和时间。
在机械臂抓取方面，机器人通过高精度的传感器和算法，可以模拟人类的手部运动，准确地抓住目标植物，并完成采摘。
二、自动化采摘机器人的应用场景自动化采摘机器人可以应用于各种需要大量人力的农业领域，如水果、蔬菜、鲜花等。
以水果采摘为例，机器人可以识别出成熟的水果，并准确地抓住它们，大大提高了采摘效率。
此外，机器人还可以在危险的环境下工作，如高压电线附近或农药残留严重的区域，降低了人类的工作风险。
三、自动化采摘机器人的挑战与前景虽然自动化采摘机器人的研究已经取得了一定的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
例如，机器人的视觉识别系统还需要进一步提高精度和稳定性，以适应各种复杂的环境。
此外，机器人的机械臂也需要进一步提高抓取的准确性和力度控制，以适应不同大小和形状的水果。
然而，自动化采摘机器人的前景非常广阔。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，机器人将在农业领域发挥越来越重要的作用。
未来，我们可以期待看到更多的自动化采摘机器人在农田、果园、温室等地方工作，为农业生产带来更多的便利和效益。
四、结论基于自动化的采摘机器人是农业领域的一种创新技术，具有广泛的应用前景和重要的实际意义。
通过深度学习和计算机视觉技术，机器人可以识别并跟踪目标植物，通过高精度的传感器和算法，可以模拟人类的手部运动，准确地抓住目标植物，并完成采摘。
这种机器人的出现，不仅可以提高采摘效率，降低人工成本，还可以解决劳动力短缺和人力成本上升的问题。
基于自动化的苹果采摘机器人
基于自动化的苹果采摘机器人引言概述：随着科技的不断发展，自动化技术在各个领域都得到了广泛应用，其中农业领域也不例外。
近年来，基于自动化的苹果采摘机器人成为了农业机械化的重要组成部份。
本文将介绍基于自动化的苹果采摘机器人的工作原理、优势和应用前景。
一、工作原理：1.1 传感器技术：苹果采摘机器人通过搭载各种传感器，如视觉传感器、力触传感器和激光传感器等，实时获取苹果的位置、大小和成熟度等信息。
1.2 机器视觉技术：利用机器学习和图象处理算法，苹果采摘机器人可以识别苹果的外观特征，判断苹果是否成熟，并确定最佳采摘时机。
1.3 机械臂控制技术：机器人通过精确控制机械臂的运动，将机械爪准确地定位到苹果上，并进行采摘操作。
二、优势：2.1 提高采摘效率：苹果采摘机器人可以实现24小时连续工作，不受天候和季节的限制，大大提高了采摘效率。
2.2 减少人力成本：传统的苹果采摘需要大量的人力投入，而采摘机器人可以取代大部份人工劳动，降低了人力成本。
2.3 提高采摘质量：机器人采摘过程中可以根据苹果的成熟度和大小进行智能选择，确保采摘质量的一致性和稳定性。
三、应用前景：3.1 农业生产：基于自动化的苹果采摘机器人可以广泛应用于苹果种植基地，提高苹果的产量和质量。
3.2 劳动力短缺地区：在一些劳动力短缺的地区，苹果采摘机器人可以填补人力空缺，保证苹果的采摘工作能够顺利进行。
3.3 科研和教育：苹果采摘机器人的研发和应用也为相关领域的科研和教育提供了新的机会和平台。
四、发展趋势：4.1 智能化：未来的苹果采摘机器人将更加智能化，能够通过学习和适应不同的环境和苹果品种，提高采摘效率和质量。
4.2 多功能化：苹果采摘机器人不仅可以采摘苹果，还可以进行其他农业工作，如浇水、施肥等，实现多功能化。
4.3 网络化：苹果采摘机器人可以通过网络进行远程监控和控制，实现远程操作和管理。
五、挑战与展望：5.1 技术挑战：苹果采摘机器人的研发还面临着一些技术挑战，如机器视觉算法的精确性和机械臂的灵便性等。
农业机器人关键技术研究现状与发展趋势
近年来，国内外学者已经在农业机器人技术方面进行了广泛而深入的研究。 例如，荷兰的郁金香自动种植机、日本的智能温室、中国的菜头帮等，都是农业 机器人技术的典型应用。就研究现状而言，农业机器人技术主要集中在以下几个 方面：
1、自主导航与定位：自主导航与定位技术是实现农业机器人自主作业的关 键。目前，国内外研究者已经提出了多种基于传感器、机器视觉等技术的方法， 以提升农业机器人的导航和定位精度。
4、加强市场需求驱动：随着人们对农产品品质和产量的需求不断提升，以 及农村劳动力短缺和土地成本上升等问题，农业机器人的市场需求将不断增长。 需要加强市场推广和宣传，提升农业机器人的社会认知度和接受度，进一步拓展 农业机器人的应用领域和市场空间。
参考内容
随着科技的不断发展，采摘机器人已经成为了现代农业的重要组成部分。这 些机器人在提高生产效率、降低劳动成本、保持果实新鲜度和质量等方面发挥了 重要作用。本次演示将探讨采摘机器人的关键技术研究现状与发展趋势。
一、农业机器人的关键技术
农业机器人技术是一种将机器人技术应用于农业生产领域的新兴技术，其关 键技术包括：
1、传感器技术：农业机器人需要依靠传感器技术来感知环境，获取位置、 速度、温度、湿度等信息，以实现精确控制和自动化操作。
2、机器视觉技术：机器视觉技术可以帮助农业机器人实现识别、定位和测 量等功能，例如识别病虫害、定位播种区域等。
四、总结与建议
综上所述，农业机器人技术作为现代农业的重要组成部分，在未来具有广阔 的发展前景和应用前景。为了推动农业机器人技术的进一步发展，需要加强以下 几方面的工作：
1、加强技术创新：加强技术创新是推动农业机器人技术发展的关键。需要 进一步研究和开发先进的传感器技术、机器视觉技术、人工智能技术等关键技术， 提升农业机器人的感知能力、决策能力和控制能力等。
基于自动化的苹果采摘机器人
基于自动化的苹果采摘机器人一、引言随着农业科技的不断发展，农业生产方式也在不断改进和创新。
为了提高苹果采摘的效率和质量，基于自动化的苹果采摘机器人应运而生。
本文将详细介绍基于自动化的苹果采摘机器人的设计原理、关键技术以及市场前景。
二、设计原理基于自动化的苹果采摘机器人主要通过机器视觉和机器学习技术实现自动化采摘。
其设计原理如下：1. 机器视觉：机器人搭载高分辨率摄像头，能够实时获取苹果树上的图像。
通过图像处理算法，机器可以识别苹果的成熟度、大小和位置等信息。
2. 机器学习：机器学习算法用于训练机器人识别苹果的特征。
通过大量的样本数据，机器可以学习到不同类型的苹果，并能够准确地判断苹果的成熟度和是否适合采摘。
3. 机械臂控制：机器人搭载灵活的机械臂，可以根据苹果的位置和大小进行精确的抓取和采摘。
机械臂控制系统通过精密的运动控制算法，可以实现高效的采摘操作。
三、关键技术基于自动化的苹果采摘机器人涉及到多个关键技术，包括：1. 机器视觉算法：通过图像处理和模式识别算法，实现对苹果的自动识别和定位。
2. 机器学习算法：通过大数据分析和机器学习算法，训练机器人准确判断苹果的成熟度和采摘时机。
3. 运动控制算法：通过精确的运动控制算法，实现机械臂的精确抓取和采摘操作。
4. 智能导航算法：通过激光雷达和导航算法，实现机器人在果园内的自主导航和路径规划。
四、市场前景基于自动化的苹果采摘机器人具有广阔的市场前景。
主要体现在以下几个方面：1. 提高采摘效率：传统的人工采摘方式受到人力成本和时间限制，效率较低。
采用机器人采摘可以大幅提高采摘效率，节省人力成本。
2. 提高采摘质量：机器人采摘可以准确判断苹果的成熟度和采摘时机，避免了人工采摘中的误判和损失，提高了采摘质量。
3. 减少劳动强度：机器人采摘可以减少农民的劳动强度，降低了人工采摘对劳动力的依赖，提高了农业生产的可持续性。
4. 降低采摘成本：机器人采摘可以降低农业生产的成本，提高果园的经济效益。
农业采摘机器人设计与研究
农业采摘机器人设计与研究【摘要】农业采摘机器人是一种结合机械、电子和计算机技术的新型农业工具，可以有效解决农业劳动力短缺和成本高的问题。
本文首先介绍了农业采摘机器人的发展历程，包括从早期的简单机械装置到现代高度智能化的系统。
接着分析了农业采摘机器人的技术原理和关键技术，如视觉识别、抓取装置和自主导航等。
在设计要点方面，重点讨论了机器人的结构设计、作业效率和安全性等问题。
展望了农业采摘机器人的未来发展方向，包括智能化程度提高、适应性加强等方面。
农业采摘机器人的应用前景广阔，具有重要的社会价值和经济效益，将成为未来农业现代化的重要推动力量。
【关键词】农业采摘机器人, 设计与研究, 技术原理, 关键技术, 设计要点, 发展历程, 未来发展方向, 应用前景, 社会价值, 经济效益1. 引言1.1 研究背景农业采摘一直是农民们的重要工作之一，而随着人口增加和劳动力成本上升，传统的人工采摘方式已经无法满足日益增长的农产品需求。
开发一种高效、节约成本的农业采摘机器成为当务之急。
传统的农业采摘机器往往存在效率低下、损伤率高、对多样化农作物适应性差等问题，无法满足现代农业生产的需求。
为此，人们开始关注农业采摘机器人技术的研究与发展，希望通过机械化自动化的方式来提高采摘效率，减少劳动力成本，降低损伤率，提高农产品品质。
随着科技的不断发展和进步，农业采摘机器人的研究和应用也愈发活跃。
各国纷纷投入资金和人力资源，积极探索适合不同地区和不同农作物的采摘机器人技术，以推动农业生产的现代化与智能化。
探讨农业采摘机器人设计与研究已经成为当前农业科技领域的热点之一。
1.2 研究意义农业采摘机器人的研究意义主要体现在以下几个方面：农业采摘机器人可以有效解决人工采摘劳动力短缺的问题。
随着全球人口增长和城市化进程加快，农村劳动力向城市转移的趋势明显，导致农业生产中存在严重的劳动力缺口。
而采摘工作对于果蔬等农产品的生产十分重要，因此研发农业采摘机器人可以填补人工劳动力不足的空缺。
《2024年智能移动式水果采摘机器人系统的研究》范文
《智能移动式水果采摘机器人系统的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，农业的现代化和智能化已经成为现代农业发展的重要方向。
在众多农业领域中，水果采摘是一项既耗时又耗力的劳动密集型工作。
因此，开发一种高效、智能的水果采摘机器人系统，对于提高水果采摘效率、降低劳动强度以及优化果园管理具有重要的意义。
本文将详细介绍智能移动式水果采摘机器人系统的研究背景、研究意义及研究内容。
二、研究背景及意义近年来，随着人口红利的消失和劳动力成本的不断提高，传统的水果采摘方式面临着巨大的挑战。
与此同时，机器人技术的发展为水果采摘提供了新的解决方案。
智能移动式水果采摘机器人系统集成了传感器技术、人工智能、自动控制等先进技术，能够实现自动化、智能化、高效化的水果采摘。
该系统的研究与应用，不仅能够有效提高水果采摘效率，降低劳动强度，还能减少果实在采摘过程中的损伤，提高果实的品质和产量，为现代农业的发展提供强有力的技术支持。
三、系统构成及工作原理智能移动式水果采摘机器人系统主要由移动平台、视觉识别系统、机械臂及末端执行器等部分组成。
其中，移动平台负责机器人的移动和定位，视觉识别系统负责识别和定位果实，机械臂负责实现果实的抓取和搬运，末端执行器则负责实现果实的切割和剥离。
工作原理如下：首先，视觉识别系统通过图像识别技术识别果实的位置和大小，并将信息传输给控制系统。
控制系统根据果实的位置和大小，控制机械臂的运动，实现果实的抓取和搬运。
在果实被成功抓取后，末端执行器通过切割和剥离的方式将果实从树体上取下。
整个过程中，移动平台负责机器人的移动和定位，确保机器人能够准确到达果实的位置。
四、关键技术研究1. 视觉识别技术：视觉识别技术是智能移动式水果采摘机器人系统的核心之一。
通过图像识别技术，系统能够快速准确地识别果实的位置和大小。
目前，常用的视觉识别技术包括基于深度学习的目标检测算法和基于机器视觉的立体匹配技术等。
2. 机械臂控制技术：机械臂控制技术是实现果实抓取和搬运的关键。
《2024年智能移动式水果采摘机器人系统的研究》范文
《智能移动式水果采摘机器人系统的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，农业自动化和智能化已成为现代农业发展的重要方向。
其中，智能移动式水果采摘机器人系统的研究与应用，对于提高水果采摘效率、降低人工成本、保护果实品质等方面具有重要价值。
本文将就智能移动式水果采摘机器人系统的研究进行详细阐述，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、研究背景与意义随着人口增长和土地资源有限，传统的人工采摘方式已无法满足水果产业的需求。
智能移动式水果采摘机器人系统的研究与应用，可以解决人工采摘的种种问题，如工作效率低、劳动强度大、难以应对恶劣天气等。
同时，机器人采摘能够保护果实品质，减少人为因素对果实的损伤，从而提高果品的整体质量和市场竞争力。
此外，该系统的研究还具有很高的科技含量和市场前景，对推动我国农业现代化、智能化发展具有重要意义。
三、系统组成与工作原理智能移动式水果采摘机器人系统主要由移动平台、机械臂、视觉识别系统、控制系统等部分组成。
其中，移动平台负责机器人的移动和定位，机械臂负责执行采摘动作，视觉识别系统用于识别和定位果实，控制系统则负责整个系统的协调和控制。
工作原理如下：首先，视觉识别系统通过图像识别技术对果实进行定位和识别，获取果实的三维空间信息。
然后，控制系统根据果实的空间信息，指挥移动平台和机械臂进行移动和采摘动作。
在采摘过程中，机械臂通过精确的控制和操作，实现对果实的准确采摘，同时保护果实不受损伤。
四、关键技术研究1. 视觉识别技术：视觉识别技术是智能移动式水果采摘机器人系统的关键技术之一。
通过图像处理和机器学习等技术，实现对果实的准确识别和定位。
目前，深度学习在果实识别中的应用已成为研究热点。
2. 移动平台控制技术：移动平台控制技术是实现机器人自主移动和定位的关键。
通过导航技术和传感器技术，实现对环境的感知和定位，从而实现机器人的自主移动。
3. 机械臂设计与控制技术：机械臂的设计和控制是实现准确采摘的关键。
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• 展望： 采摘智能化机器人的研究需要在一下几个方面进行努 力：1 开发出智能化程度高的视觉处理系统，能够对要采 摘的成熟果蔬进行准确的识别和精确定位。2 提高图像处 理硬件的处理速度，优化软件的算法，同时简化机器人结 构，降低控制难度，从而提高采摘工作效率 3 设计开放式 的采摘机器人，提高机器人的通用性。通过更换末端执行 器既能采摘不同的果蔬，提高机器人使用效率。另外，还 需要在机械手的结构、采摘工作方式和壁障规划方面加以 改进，以提高采摘速度和采摘成功率，降低机器人自动化 收获的成本，才可能达到实用化。返回
• 此外，各国研究人员还在进行西瓜、甘蓝、茄子等果蔬的 采摘机器人技术研究。 • 返回
• 1 西红柿采摘机器人 • 1993年 ,日本近藤等人研制出一台具有 7自由度的 西红柿收获机器人。该机器人由机械手、 末端执 行器、 视觉传感器和移动机构等组成 (见图 1)。 末端执行器由两个机械手指和一个吸盘组成。通 过彩色摄像机来寻找和识别成熟果实 ,利用双目视 觉方法对目标进行定位。采摘时 , 4轮行走机构行 走指定的距离后 ,进行图像采集 ,利用视觉系统检 测出果实相对机械手坐标系的位置信息 ,判断西红 柿是否符合收获标准,若符合 ,则控制吸盘把果实吸 住 ,再由机械手指抓住果实 ,然后通过机械手的腕 关节拧下果实。该采摘机器人的采摘速度约为 15 s/个 ,成功率约为 70%。该机器人存在的问题是有 些被叶茎遮挡的成熟西红柿没有被成功采摘。 2004年 ,美国加利福尼亚西红柿机械公司在 当地农业博览会上展出 2台全自动西红柿采摘机 ( 见图2)。该采摘机长 12 . 5 m、 宽 4 . 3 m,每分钟 可采摘 1 t多西红柿。这种西红柿采摘机首先将西 红柿连枝带叶割倒后卷入分选仓 ,分选设备挑选出 红色的西红柿,并将其通过输送带送入随行卡车的 货舱内 ,然后将未成 • 返回
苹果采摘机 该采摘机机械手具有 4自由度 ,工作空 间可以达 到 3 m。利用 CCD摄像机和光电传感器 识别果实 ,识 别率达 85% 。该机器人末端执行器下 方安装有果实 收集袋 ,缩短了从摘取到放置的时间 ,提 高了采摘速 度。缺点是该机器人无法绕过障碍物 摘取苹果 ,也没 有给出完全被茎叶遮盖的苹果的识别 和采摘方法返回
对作业对象的正确识别和定位是任何农业机 器人正常工作所必需的前提。
5自主导航与路径规划：
自主导航是具有开放式结构农业机器人应具备 的重要认知特性。
6 苹果采摘机器人末端执行器 如下图：
• 1 发展 目前，大部分果蔬采摘机器人还处于研究阶段，离 实用化和商品化还有一定的距离。其主要原因是：1机器 人智能化程度没有达到农业生产的要求。农业生产的非结 构性和田间工作的不确定性要求采摘机器人具有较高的的 智能和柔性生产的能力。2采摘效率不高，普遍低于人工 采摘。这主要是由于图像处理时间较长，以及机器人的自 由度多，对其控制需要话费较长时间。3机器人的制造成 本较高，而且其应用的季节性较强，使用效率较低。
The end
ห้องสมุดไป่ตู้
国内外研究现状：
• • • • • • • • • • • 首次应用机器人技术进行果蔬收获的是美国学者 Schertz和 Brown于 1968年提出的[ 3 ] ,但当时开发的收 获机器人样机只能算是半自动化的收获机械。 随着计算机图像处理技术、 工业机器人技术以及人工智 能 控制等技术的发展和日趋成熟 ,日本、 美国、 荷兰、 法 国、 英国、 意大利、 以色列、 西班牙等国家在采摘机器 人 的研究上做了大量研究工作 ,并且试验成功了多种具 有人工智能的采摘机器人。但是由于采摘对象的复杂 性和采摘环境的特殊性 ,目前市场上仍没有商品化的 采摘机器人。
• 黄瓜采摘机器人 • 日本近藤等人研制出一种采用 6自由度机 械手的黄瓜采摘机器人 (见图 4) ,它能在 专门为机械化采摘而设计的倾斜棚支架下 工作。该机器人在摄像机前加了滤波片 , 可以根据黄瓜的光谱反射特性来识别黄瓜。 其末端执行器上装有果梗探测器、 切割 器和机械手指。采摘时由机械手指抓住黄 瓜后 ,果梗探测器便寻找果梗 ,然后切割器 切断果梗 ,完成采摘。采摘速度为 16s/个 ,成功率大约为 60%。存在的问题是受到 茎叶的影响较大。荷兰农业环境工程研究 所研制出一种多功能黄瓜采摘机器人 (见 图 5) ,其末端执行器由一个 7自由度机械 手和切割器组成 ,采摘速度为 45 s/根 ,成 功率约为 80%。返回
• 果品采摘作业是水果生产链中最耗时，最费力的 一个环节。采摘作业季节性强、劳动强度大、费 用高，因此保证果实适时采收、降低收获作业费 用是农业增收的重要途径。由于采摘作业的复杂 性，采摘自动化程度仍然很低。目前，国内水果 采摘作业基本上都是人工进行，其费用月约占成 本的50%-70%，并且时间较为集中。采摘机器人 作为农业机器人的重要类型，其作用在于能够降 低工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率和 产品质量、保证果实适时采收，因而具有很大发 展潜力。返回
1机器人的结构单，如图一所示：
2农业机器人的感觉系统
机器人的手采用带有弹性触点的触敏元件 、热敏元件、质量传感器、电位器等装置，在 一定程度上有了手的功能。奇迹人的视觉系统 和人的视觉系统类似，由信息获取，信息处理 与特征抽取比较、判断分类等部分组成。
3机械手臂的自适控制系统如图2所示：
4 目标的探测与定位技术：
采摘机器人关键技术
------------------农机112班
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引言 国内外现状 关键技术 农业机器人的发展与展望 结论
• 摘要: 果蔬采摘机器人是针对水果和蔬菜，通过编程能完成这 些作物的采摘，输送，装箱等相关作业任务的具有感知能力的 自动化机械收获系统。设计果蔬采摘机器人需解决的主要问题 是识别和定位果实，在不损害果实也不损害植株的条件下，按 照一定的标准完成果蔬的收获。同时，也要考虑经济因素，要 保证其成本不比其所替代的人工成本高。 • 果品采摘作业是水果生产链中最耗时，最费力的一个环节。采摘 作业季节性强、劳动强度大、费用高，因此保证果实适时采收、 降低收获作业费用是农业增收的重要途径。由于采摘作业的复杂 性，采摘自动化程度仍然很低。目前，国内水果采摘作业基本上 都是人工进行，其费用月约占成本的50%-70%，并且时间较为集 中。采摘机器人作为农业机器人的重要类型，其作用在于能够降 低工人劳动强度和生产费用、提高劳动生产率和产品质量、保证 果实适时采收，因而具有很大发展潜力。
• 1 1984年，日本京都大学的川村等人开始开始了对番茄采摘机器人的 研究，并研制出一台具有5自由度关节型机械手的机器人。 • 2 近藤等人研制出气吸式草莓采摘机器人，针对特定栽培模式---坡面 上种植和平面种植，研制出了3种草莓采摘机器人并分别进行了实验。 • 3 荷兰农业环境工程研究所研制出一种多功能黄瓜采摘机器人。机械 手有7个自由度，采用三菱RV-E26自由度机械手，在底座上增加了1 个线性滑动由度，采摘成功率约为80%，每采摘1条黄瓜需时间45s。 • 4 日本冈山大学研制的葡萄采摘机器人 采用5自由度的极坐标机械手。 视觉传感器一般采用彩色摄像机。该机器人的特点是,为了提高使用效 率,开发了多种末端执行器,除了能完成采摘作业,更换其他的末端执行 器还可以完成喷雾、 套袋和修剪枝叶等作业 • 5 甜瓜收获机器人以色列和美国联合研制了一台甜瓜采摘机器人。该 机器人主体架设在以拖拉机牵引为动力的移动平台上 ,采用黑白图像 处理的方法进行甜瓜的识别和定位 ,并根据甜瓜的特殊性来增加识别 的成功率。试验表明 ,该机器人可以完成 85%以上的田间甜瓜的识别 和
• 4 韩国庆北大学研制了苹果采摘机器人，具有4自由度， 包括3个旋转关节和1个移动关节。 • 5 西班牙研制了柑橘采摘机器人，有摘果手、彩色视觉系 统和超声传感电位器3部分组成。 • 6 中国农业大学的孙明等人为苹果采摘机器人开发了一套 果实识别机器视觉系统。 • 7浙江大学利用机器视觉技术研究了树上柑橘的识别方法。
农业机器人的关键技术
• 1 农业机器人集传感、监测、人工智能、通讯，图像识别 和精密及系统集成等多种前沿科学技术与一身。 • 2 采摘机器人的制造成本高、 应用推广果蔬采摘机器人 的采摘对象具有多样性 ,工作时间具有季节性 ,设备利用率 低 ,操作对象大部分为农民 ,这就要求其要具有良好的通用 性、 可编程性、 高可靠性和操作简单性。另外采摘机器 人的使用和维护都需要相当高的技术水平和费用。只有当 其使用成本低于人工收获成本时 ,采摘机器人才会真正被 普及。因此 ,成本问题将成为制约采摘机器人市场化的瓶 颈问题。
• 柑橘采摘机器人 • 西班牙工业自动化研究所基于人机协作思想研制出一种柑 橘采摘机器人 ,该机器人主体装在拖拉机上 ,由机械手、 彩色视觉系统和超声传感定位器组成。它能通过柑橘的颜 色、 大小和形状来判断柑橘是否达到采摘标准 ,还可以按 色泽、 大小进行分级装箱。该机器人采摘速度为 1 s/个。 这个机器人的特点在于: 采摘机器人寻找、 定位待摘果实 以及机器人导航任务由人来完成 ,机器人的运动轨迹规划、 关节控制和末端执行器控制等任务由机器人的控制系统完 成。这样不仅提高了采摘机器人的采摘效率和成功率,还 能大幅度降低系统成本 , 有利于尽早实现采摘机器人的产 业化返回
• 目前，农业机器人额适应性和通用性不足，智能化程度仍 旧不够高等使得难以适应复杂多变的农业生产环境；再者， 现在农业机器人的生产成本高、效率低。这两方面的原因 使得农业机器人尚不合适走出实验室进行广泛的推广使用。 随着各国对农业机器人发展的不断重视，同时对农业机器 人的开发研究在资金和人力上的不断支持，相信农业机器 人会得到一个长足的发展，并最终会走出应用，为农业发 展做出自己的贡献。随着我国民经济的高速发展，农业产 业结构的调整以及新技术的应用，机器人也定会广泛的应 用到我国农业生产中。