张晴晖 孔德肖 李俊萩 钟丽辉

(西南林业大学大数据与智能工程学院， 昆明 650224)

0 引言

实现对机械臂运动控制和果实空间坐标定位是采摘设备设计与实现的重要环节。随着现代科技的发展，智能识别算法、机械领域新技术也越来越多地应用到果蔬采摘设备设计中，这些新技术在提高农业生产自动化和智能化的同时，也降低了生产成本、提高了工作效率。目前，国内外学者对采摘设备进行了大量的研究和实验[1-12]。文献[4]设计了一种采摘机器人，该机器人通过激光测距检测到水果，再通过计算机精确定位，并控制机械系统实现采摘；文献[5]基于单目视觉与超声检测对振荡果实采摘进行了识别与定位研究；文献[6]结合ARM开发技术设计了一套机械臂运动控制和避障系统，并通过Matlab进行三维仿真实验，结果表明，系统具有较好的实时性、可靠性和稳定性；文献[7]设计了一种芒果采摘机，该设备可确定正确的茎部切割位置，以减少乳胶渗出，保护果实免受伤害，并防止果实掉落；文献[8]以ARM92440处理器为核心，利用BP神经网络进行机器人视觉识别和定位，研制了一种苹果采摘机器人系统，实验表明，该系统能有效识别果实，并完成抓取工作；文献[9]采用多尺度多层感知器(MLP)和卷积神经网络(CNN)对苹果特征进行学习，再使用分水岭分割(WS)和循环霍夫变换(CHT)算法对苹果图像进行分割，提高了检测精度。文献[10]针对采摘过程中番茄收获机器人果实串采摘点位置难以确定的问题，提出基于果梗骨架角点计算方法，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%；……