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摘 要：随着现代科学技术的发展，人类正在朝着一个机械智能化时代迈进。越来越多的行业开始导入智能化、自动化的机器，而对于劳动力输入最多的农业自是不甘落后的，早早的将机械利用其中。为解决农业采摘中的实际问题，果蔬采摘机器人的研究与应用成为一种迫切需要。综述了国内外果蔬采摘机器人的研究进展与现状，通过分析这些采摘机器人，并在此基础上重点分析了果蔬采摘机器人研究中存在的问题，提出了未来研究开发的技术关键与方向，同时也指明了采摘机器人未来的研究方向。
关键词：果蔬采摘;机械手;自动化;研究现状
引言
随着电子计算机和自动控制技术的迅速发展、农业高新科技的应用和推广，农业机器人已逐步进入到农业生产领域中，并将促进现代农业向着装备机械化、生产智能化的方向发展。【1】果蔬采摘是农业生产中季节性强、劳动强度大、作业要求高的一个重要环节，研究和开发果蔬采摘的智能机器人技术对于解放劳动力、提高劳动生产效率、降低生产成本、保证新鲜果蔬的品质，以及满足作物生长的实时性要求等方面都有着重要的意义。
果蔬采摘机器人的研究现状：国际上，一些以日本和美国为代表的发达国家，已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人，并取得了一些成果。而我国直到 20 世纪 90 年代，中国才开始研究果蔬采摘机器人，而且相对于其他发达国家，中国的研究工作具有起步晚，发展慢，投资少的特点。哪怕在改革开放之后，我国加大对于这个方面的研究，但是所取得效果仍旧不明显，使得果蔬采摘自动化技术长期处于基础研发的阶段。
我国对采摘机器人的研究始于20世纪90年代中期，虽然与发达国家还有很大的差距，但是在不少院校和研究学者的努力下也取得了一些进展【2】。
中国农业大学的汤修映等人研制了一个6自由度黄瓜采摘机器人，该机器人基于RGB三基色模型的G分量【3】来进行图像分割，在特征提取后确定黄瓜的采摘点。同时提出了新的适合自动化采摘的斜栅网架式黄瓜栽培模式。孙明等为苹果采摘机器人开发了一套果实识别视觉系统，并研究成功了一种使二值图像的像素分割正确率大于80%的彩色图像处理技术。
浙江大学提出了基于彩色信息和红外热成像技术的树上水果识别方法。并且对7自由度番茄收获机械手进行了机构分析与优化。
南京农业大学的姬长英等人在番茄采摘中运用了双目立体視觉技术对红色番茄进行定位。
上海交通大学的曹其新等运用彩色图像处理技术和神经网络理论，开发了草莓拣选机器人。
江苏大学的陈树人和尹建军等提出了基于彩色柱状图算法的番茄采摘机器人视觉系统。赵杰文等研究了基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术【4】。
采摘机器人存在的问题：1.果实的识别率、定位精度低：果蔬采摘机器人的首要任务是识别和定位水果。然而果实的形状、尺寸、颜色、成熟度、表皮外伤程度差异性大，而且果实总是随机分布生长，这给果实的识别带来很大的困难。2.采摘环境的非结构化：大部分果实都是在自然环境中生长，因此果实的采摘将受到自然环境改变的影响。3.果实的损伤率较大：果实是很娇嫩的，在采摘过程中必须保证以不损伤果实为前提，目前人们在末端执行器上安装传感器以感知抓取的力度，但是在实际操作中仍然未能避免对果实造成抓取伤痕。4.果实平均采
摘周期较长、效率低：研究采摘机器人的目的之一就是为了提高采摘的效率，但是目前的采摘机器人效率还不够高。比如采摘1个甘蓝需要55 s，采摘一根黄瓜需要10—16 s，采摘一个茄子需要64.1 s，采摘一个甜瓜需要15s。
采摘机器人的发展方向：1.智能化的果实识别和定位：开发智能化的图像处理算法、采用主动光源、采用多传感器信息融合提高采摘机器人的感知功能。开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列，以弥补单个缺陷，以及提出新的融合方法来提高传感器的灵敏度和反应度以完善探测结果【5】。2.机械本体的优化设计：在满足机器人性能的前提下，针对采摘作业对象的特点，设计简单、紧凑、轻巧，采摘无损高效的机械手，是必须解决的问题。目前，在果蔬机械采摘过程中，迫切要求农业机器人能实现一些果蔬抓持和操作的稳定性，具有力闭环控制的抓取手或采摘机构将成为解决问题的途径。3.路径规划和运动控制技术：为了灵活地接近果实，提高其采摘的效率，收获机器人往往存在冗余自由度，这对机器人的轨迹规划、运动控制、避障行走等方面都提出了更复杂、更严格的要求。因此，必须研究开发出自适应性强和路径算法最优的智能化机器人。
结论
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。在采摘机器人的智能化果实识别和定位、机械本体的优化设计、路径规划和运动控制技术、开放式的控制系统体系结构等方面有待进一步的研究。随着农业工厂化经营模式的推广和采摘机器人成本的降低，相信采摘机器人最终会走出实验室，实现商业化应用，推动现代农业向着装备技术精细化、自动化、智能化方向的发展。
参考文献
[1]陈磊，陈帝伊，马孝义.果蔬采摘机器人的研究[J].农机化研究，2011，33（1）：224-227，231.DOI：10.3969/j.issn.1003-188X.2011.01.055.
[2]张洁，李艳文.果蔬采摘机器人的研究现状、问题及对策[J].机械设计，2010，27（6）：1-5.
[3]亢心怡.浅析国内外果蔬采摘自动化的现状[J].时代农机，2018，000（007）：P.79-79.
[4]赵杰文，刘木华，杨国彬.基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术[J].农业机械学报，2004，35（5）：122-124，135.DOI：10.3969/j.issn.1000-1298.2004.05.031.
[5]宋健，张铁中，徐丽明，等.果蔬采摘机器人研究进展与展望[J].农业机械学报，2006，37（5）：158-162.DOI：10.3969/j.issn.1000-1298.2006.05.042.
关键词：果蔬采摘;机械手;自动化;研究现状
引言
随着电子计算机和自动控制技术的迅速发展、农业高新科技的应用和推广，农业机器人已逐步进入到农业生产领域中，并将促进现代农业向着装备机械化、生产智能化的方向发展。【1】果蔬采摘是农业生产中季节性强、劳动强度大、作业要求高的一个重要环节，研究和开发果蔬采摘的智能机器人技术对于解放劳动力、提高劳动生产效率、降低生产成本、保证新鲜果蔬的品质，以及满足作物生长的实时性要求等方面都有着重要的意义。
果蔬采摘机器人的研究现状：国际上，一些以日本和美国为代表的发达国家，已经从20世纪80年代开始研究采摘机器人，并取得了一些成果。而我国直到 20 世纪 90 年代，中国才开始研究果蔬采摘机器人，而且相对于其他发达国家，中国的研究工作具有起步晚，发展慢，投资少的特点。哪怕在改革开放之后，我国加大对于这个方面的研究，但是所取得效果仍旧不明显，使得果蔬采摘自动化技术长期处于基础研发的阶段。
我国对采摘机器人的研究始于20世纪90年代中期，虽然与发达国家还有很大的差距，但是在不少院校和研究学者的努力下也取得了一些进展【2】。
中国农业大学的汤修映等人研制了一个6自由度黄瓜采摘机器人，该机器人基于RGB三基色模型的G分量【3】来进行图像分割，在特征提取后确定黄瓜的采摘点。同时提出了新的适合自动化采摘的斜栅网架式黄瓜栽培模式。孙明等为苹果采摘机器人开发了一套果实识别视觉系统，并研究成功了一种使二值图像的像素分割正确率大于80%的彩色图像处理技术。
浙江大学提出了基于彩色信息和红外热成像技术的树上水果识别方法。并且对7自由度番茄收获机械手进行了机构分析与优化。
南京农业大学的姬长英等人在番茄采摘中运用了双目立体視觉技术对红色番茄进行定位。
上海交通大学的曹其新等运用彩色图像处理技术和神经网络理论，开发了草莓拣选机器人。
江苏大学的陈树人和尹建军等提出了基于彩色柱状图算法的番茄采摘机器人视觉系统。赵杰文等研究了基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术【4】。
采摘机器人存在的问题：1.果实的识别率、定位精度低：果蔬采摘机器人的首要任务是识别和定位水果。然而果实的形状、尺寸、颜色、成熟度、表皮外伤程度差异性大，而且果实总是随机分布生长，这给果实的识别带来很大的困难。2.采摘环境的非结构化：大部分果实都是在自然环境中生长，因此果实的采摘将受到自然环境改变的影响。3.果实的损伤率较大：果实是很娇嫩的，在采摘过程中必须保证以不损伤果实为前提，目前人们在末端执行器上安装传感器以感知抓取的力度，但是在实际操作中仍然未能避免对果实造成抓取伤痕。4.果实平均采
摘周期较长、效率低：研究采摘机器人的目的之一就是为了提高采摘的效率，但是目前的采摘机器人效率还不够高。比如采摘1个甘蓝需要55 s，采摘一根黄瓜需要10—16 s，采摘一个茄子需要64.1 s，采摘一个甜瓜需要15s。
采摘机器人的发展方向：1.智能化的果实识别和定位：开发智能化的图像处理算法、采用主动光源、采用多传感器信息融合提高采摘机器人的感知功能。开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列，以弥补单个缺陷，以及提出新的融合方法来提高传感器的灵敏度和反应度以完善探测结果【5】。2.机械本体的优化设计：在满足机器人性能的前提下，针对采摘作业对象的特点，设计简单、紧凑、轻巧，采摘无损高效的机械手，是必须解决的问题。目前，在果蔬机械采摘过程中，迫切要求农业机器人能实现一些果蔬抓持和操作的稳定性，具有力闭环控制的抓取手或采摘机构将成为解决问题的途径。3.路径规划和运动控制技术：为了灵活地接近果实，提高其采摘的效率，收获机器人往往存在冗余自由度，这对机器人的轨迹规划、运动控制、避障行走等方面都提出了更复杂、更严格的要求。因此，必须研究开发出自适应性强和路径算法最优的智能化机器人。
结论
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。在采摘机器人的智能化果实识别和定位、机械本体的优化设计、路径规划和运动控制技术、开放式的控制系统体系结构等方面有待进一步的研究。随着农业工厂化经营模式的推广和采摘机器人成本的降低，相信采摘机器人最终会走出实验室，实现商业化应用，推动现代农业向着装备技术精细化、自动化、智能化方向的发展。
参考文献
[1]陈磊，陈帝伊，马孝义.果蔬采摘机器人的研究[J].农机化研究，2011，33（1）：224-227，231.DOI：10.3969/j.issn.1003-188X.2011.01.055.
[2]张洁，李艳文.果蔬采摘机器人的研究现状、问题及对策[J].机械设计，2010，27（6）：1-5.
[3]亢心怡.浅析国内外果蔬采摘自动化的现状[J].时代农机，2018，000（007）：P.79-79.
[4]赵杰文，刘木华，杨国彬.基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术[J].农业机械学报，2004，35（5）：122-124，135.DOI：10.3969/j.issn.1000-1298.2004.05.031.
[5]宋健，张铁中，徐丽明，等.果蔬采摘机器人研究进展与展望[J].农业机械学报，2006，37（5）：158-162.DOI：10.3969/j.issn.1000-1298.2006.05.042.