猕猴桃采摘机器人果实信息感知与无损采摘方法研究

猕猴桃是我国以及陕西省的重要水果品种。随着我国猕猴桃生产的产业化、标准化的发展，急需解决生产过程的信息化和自动化。为了提高采摘效率，保证品质和减轻劳动强度，需要研究开发猕猴桃采摘机器人。本项目以大棚架栽培模式猕猴桃为研究对象，研究内容包括复杂环境下猕猴桃果实识别和分离方法，目标果实关键点空间坐标的获取方法，无损采摘方法。具体研究方法为①复杂环境下猕猴桃果实识别和分离方法：利用照明技术、机器视觉以及数学模型，解决复杂环境下相邻、重叠果实的识别和分离问题，提出猕猴桃果实信息感知方法；②目标果实关键点空间坐标的获取方法：利用三角测量原理、传感技术以及数学模型，解决空间坐标的检测问题，提出自动获取高精度采摘位置的方法；③无损采摘方法：利用传感技术和控制技术，解决保证品质的采摘机理问题，研究试制末端执行器。研究成果将为农业机器人研究提供理论依据和技术支持，对现代农业的发展具有重要意义。

猕猴桃是高附加值水果，近年在我国的栽培面积增加迅猛，已成为一些地区农业的支柱产业和农民致富的主要来源。猕猴桃果实鲜嫩、成熟后须及时采收，但随着农村人口老龄化，采摘期采收劳动力明显匮缺，繁重的采收作业已日益突出。随着我国猕猴桃生产的产业化、标准化的发展，急需解决生产过程信息化和自动化。为了提高采摘效率，保证品质和减轻劳动强度，进行了研究开发猕猴桃采摘机器人。具体研究方法为：①获得了猕猴桃种植的基本农艺参数和果实果柄的物理参数；利用1.1R-G颜色特征、Otsu法阈值分割，形态学运算去除掉残余噪声，实现了目标果实区域和背景区域的分割；利用Canny算子提取边界，最后对边界图像进行椭圆形Hough变换，逐个识别出目标果实，并提取出果实的形心坐标、长轴端点坐标和长短轴长度等特征信息；提出了基于猕猴桃果实生长点位置的进行采摘定位的方法；②搭建了基于微软相机和Kinect传感器的机器人信息感知系统，微软相机进行果实的识别与特征提取，Kinect传感器获取猕猴桃果实特征点的空间坐标；③以我国棚架式种植模式的猕猴桃为对象，针对猕猴桃采摘时果实之间相互贴靠或重叠、枝叶遮挡，猕猴桃采摘作业空间低矮狭小，果实易损伤等问题，提出了系统的解决方法，研制出了猕猴桃采摘机器人样机。设计了多传感器和电机驱动式的末端执行器，体积小，控制简单，能够从底部采摘、精确夹持、不损伤果实；针对棚架式栽培模式猕猴桃采摘机器人，搭建了猕猴桃识别与定位实验室平台，分别进行了相关采摘实验，其中单个猕猴桃果实的采摘时间为20-30s，无损采摘成功率接近90%。