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摘 要：果蔬采后商品化处理技术应用的程度决定了产品附加值的高低，反应了果蔬产业发展的水平。本文就果蔬商品化处理中的机械采收技术环节进行了探讨，并对将来的研究与应用方向进行了展望。
关键词：果蔬；商品化；机械采收；自动化技术；视觉技术
中图分类号：S667.3 文献标识码：A
商品化处理将采后的果蔬转化为商品的一个重要环节。利用科学恰当的商品化处理方法将果蔬从原产地完好无损地转移到消费市场，并利用贮藏技术进行保鲜处理。果蔬一旦脱离本枝就会很快变质，丧失原有的鲜味，还会生成有毒物质，这对于商品化处理中的保鲜技术提出了考验，很多农户或者农产品加工企业正是没有熟练掌握这类技术，导致不能进一步扩大经营规模，其积极性也不高，严重制约了果蔬产品化产业的发展。
随着经济全球化的发展进程，果蔬产品跨区域流通进一步加大，有的产品远销国外，实现了跨洲际流通，国外其他国家和地区的果蔬产品也得以流通到国内消费市场进行销售，这对于我国果蔬产品产业形成了很大的冲击，新形势要求我们必须尽快发展完善目前的果蔬产品采后商品化处理技术，只有发展商品化处理技术达到国际先进水平，才能在面向国际的市场竞争中立于不败之地[1]。
1 各种果蔬机械采收技术分析
目前国际通用的果蔬采收是利用机器人来实现。应义斌等根据苹果的形状特征研发采摘机械，能够在不受自然光和果实颜色影响的情况下准确地找到果实。由于果实和枝条、叶片之间存在着一定的温差，通过摄取红外图像，可以提高采摘的准确度。结果表明，从热红外图像中检测到的苹果的位置和尺寸与实测结果一致，即使光照和温度发生改变，机器人依然可以准确得完成苹果采摘作业而不受影响。此外，根据在自然光线下拍摄的柑橘树图像，分析研究其色度与亮度信息，建立一个利用彩色图像颜色信息从树枝间识别橘子的分类模型，果实的识别率可以达到75%的准确率，果实形心的误差为6%，虽然速度可以达到实际工作需要，但是精确度还有待提高。半自动果品采收机是由甘肃省庆阳市农业机械化技术推广站研发的一种面向包括番茄、西瓜、猕猴桃、李子等20多种果实开展作业的机械采摘技术装置。由一个人对机械进行操作，可以对5m以下，10cm果径以内的果蔬进行随意采收，并顺利输送到纸箱或者果袋。半自动果品采收机的使用，减轻了劳动强度和作业环节，提升了果品摘净回收率，果品也能得到完好的保存，同时还不会对树枝造成损伤，是一种非常环保、实用的自动化采摘机械，值得大力推广。
王桂琴等[4]通过计算机视觉系统将西瓜彩色图像由RGB转换为HIS，通过对其色调和饱和度的对比研究发现图像饱和度的平均0值随西瓜成熟度提高而下降。对于难以被发现的隐蔽西瓜，还可以利用送风装置扇动叶子，采集和处理其产生的连续动态图像信息。梁喜凤等报道了番茄收获机器人的系统组成和技术，通过分析番茄收获机器人各部分的功能和工作原理，对番茄收获机器人通用性、可靠性、工作效率、采摘质量与机械手性能等方面进行了研究。张瑞合等在番茄收获过程中采用了双目立体视觉技术，对番茄树冠进行摄像，将图像中的颜色分布用二维直方图进行描述，再进行灰度变换后提取背景区边缘。在具体确定番茄的准确位置时，用曲线分割法将番茄的图像分离出来，连同两幅二維图像的信息一起确定番茄的三维空间坐标。如果图像色彩对比明显，直方图的曲线分割法能较好地将绿色叶片背景下的红色番茄分割出来。当计算机视觉系统准确地确定目标后，即引导机械手接近果实并采摘。实验结果表明，摄像机与目标相距0.3～0.4m时，计算机视觉系统较准确，相对误差可控制在3%～4%，但如果超过上述界限，双目视觉技术难以发挥作用。对其他红色果实如樱桃、辣椒等，具体使用时只需要做简单调整。荷兰研制成功的移动式黄瓜收获机器人由行走车、机械手、视觉系统和末梢执行器4个部分组成。该机器人能够在行走车的辅助下准确快速地到达作业位置，其视觉系统可以准确定位黄瓜的精确位置，并能够检测出黄瓜的成熟度，其末梢执行器功能则是将成熟黄瓜从茎秆上摘下。蘑菇自动化采摘系统是由周云山等研发。在图像处理和模式识别的基础上，确定蘑菇位置并将机械手移动到指定位置，再按照抓取控制系统的指令完成抓取动作，最后根据抓取的蘑菇尺寸，由计算机控制气动伺服机构带动机械手运动到适合的容器位置将蘑菇投入其中。在这个过程中，必须要求计算机视觉系统能够提供准确可靠的信息，才能指导机械手成功到达采摘位置迅速开展工作，防止抓取失败或损伤蘑菇。
2 果蔬采后商品化处理技术发展趋势
随着市场全球一体化，果蔬产品的采后处理已经成为了体现果蔬价值最重要的技术环节，能否使局部区域的特产畅销于更远更大的市场取决于采后商品化处理技术。果蔬的商品化处理技术的研究和运用得到越来越多的重视，尤其是无毒无害的物理处理方式。基于安全无毒、经济可行、实用性强、易于推广的采后商品化处理技术成为了各国研究的热门方向之一。
参考文献
[1] 杨福馨.农产品保鲜包装技术[M].北京： 化学工业出版社，2004：328-329.
[2] 应义斌，章文英，蒋亦元，等.机器视觉技术在农产品收获和加工自动化中的应用[J].农业机械学报，2000，31（3）：112-115.
[3] 刘万里.半自动果品采收机[J].农业技术装备，2005（2）：40.
[4] 王桂琴，杨子彪，郑丽敏，等.计算机视觉在农产品检测中的应用[J].中国农业科技导报，2003（3）：52-56.
关键词：果蔬；商品化；机械采收；自动化技术；视觉技术
中图分类号：S667.3 文献标识码：A
商品化处理将采后的果蔬转化为商品的一个重要环节。利用科学恰当的商品化处理方法将果蔬从原产地完好无损地转移到消费市场，并利用贮藏技术进行保鲜处理。果蔬一旦脱离本枝就会很快变质，丧失原有的鲜味，还会生成有毒物质，这对于商品化处理中的保鲜技术提出了考验，很多农户或者农产品加工企业正是没有熟练掌握这类技术，导致不能进一步扩大经营规模，其积极性也不高，严重制约了果蔬产品化产业的发展。
随着经济全球化的发展进程，果蔬产品跨区域流通进一步加大，有的产品远销国外，实现了跨洲际流通，国外其他国家和地区的果蔬产品也得以流通到国内消费市场进行销售，这对于我国果蔬产品产业形成了很大的冲击，新形势要求我们必须尽快发展完善目前的果蔬产品采后商品化处理技术，只有发展商品化处理技术达到国际先进水平，才能在面向国际的市场竞争中立于不败之地[1]。
1 各种果蔬机械采收技术分析
目前国际通用的果蔬采收是利用机器人来实现。应义斌等根据苹果的形状特征研发采摘机械，能够在不受自然光和果实颜色影响的情况下准确地找到果实。由于果实和枝条、叶片之间存在着一定的温差，通过摄取红外图像，可以提高采摘的准确度。结果表明，从热红外图像中检测到的苹果的位置和尺寸与实测结果一致，即使光照和温度发生改变，机器人依然可以准确得完成苹果采摘作业而不受影响。此外，根据在自然光线下拍摄的柑橘树图像，分析研究其色度与亮度信息，建立一个利用彩色图像颜色信息从树枝间识别橘子的分类模型，果实的识别率可以达到75%的准确率，果实形心的误差为6%，虽然速度可以达到实际工作需要，但是精确度还有待提高。半自动果品采收机是由甘肃省庆阳市农业机械化技术推广站研发的一种面向包括番茄、西瓜、猕猴桃、李子等20多种果实开展作业的机械采摘技术装置。由一个人对机械进行操作，可以对5m以下，10cm果径以内的果蔬进行随意采收，并顺利输送到纸箱或者果袋。半自动果品采收机的使用，减轻了劳动强度和作业环节，提升了果品摘净回收率，果品也能得到完好的保存，同时还不会对树枝造成损伤，是一种非常环保、实用的自动化采摘机械，值得大力推广。
王桂琴等[4]通过计算机视觉系统将西瓜彩色图像由RGB转换为HIS，通过对其色调和饱和度的对比研究发现图像饱和度的平均0值随西瓜成熟度提高而下降。对于难以被发现的隐蔽西瓜，还可以利用送风装置扇动叶子，采集和处理其产生的连续动态图像信息。梁喜凤等报道了番茄收获机器人的系统组成和技术，通过分析番茄收获机器人各部分的功能和工作原理，对番茄收获机器人通用性、可靠性、工作效率、采摘质量与机械手性能等方面进行了研究。张瑞合等在番茄收获过程中采用了双目立体视觉技术，对番茄树冠进行摄像，将图像中的颜色分布用二维直方图进行描述，再进行灰度变换后提取背景区边缘。在具体确定番茄的准确位置时，用曲线分割法将番茄的图像分离出来，连同两幅二維图像的信息一起确定番茄的三维空间坐标。如果图像色彩对比明显，直方图的曲线分割法能较好地将绿色叶片背景下的红色番茄分割出来。当计算机视觉系统准确地确定目标后，即引导机械手接近果实并采摘。实验结果表明，摄像机与目标相距0.3～0.4m时，计算机视觉系统较准确，相对误差可控制在3%～4%，但如果超过上述界限，双目视觉技术难以发挥作用。对其他红色果实如樱桃、辣椒等，具体使用时只需要做简单调整。荷兰研制成功的移动式黄瓜收获机器人由行走车、机械手、视觉系统和末梢执行器4个部分组成。该机器人能够在行走车的辅助下准确快速地到达作业位置，其视觉系统可以准确定位黄瓜的精确位置，并能够检测出黄瓜的成熟度，其末梢执行器功能则是将成熟黄瓜从茎秆上摘下。蘑菇自动化采摘系统是由周云山等研发。在图像处理和模式识别的基础上，确定蘑菇位置并将机械手移动到指定位置，再按照抓取控制系统的指令完成抓取动作，最后根据抓取的蘑菇尺寸，由计算机控制气动伺服机构带动机械手运动到适合的容器位置将蘑菇投入其中。在这个过程中，必须要求计算机视觉系统能够提供准确可靠的信息，才能指导机械手成功到达采摘位置迅速开展工作，防止抓取失败或损伤蘑菇。
2 果蔬采后商品化处理技术发展趋势
随着市场全球一体化，果蔬产品的采后处理已经成为了体现果蔬价值最重要的技术环节，能否使局部区域的特产畅销于更远更大的市场取决于采后商品化处理技术。果蔬的商品化处理技术的研究和运用得到越来越多的重视，尤其是无毒无害的物理处理方式。基于安全无毒、经济可行、实用性强、易于推广的采后商品化处理技术成为了各国研究的热门方向之一。
参考文献
[1] 杨福馨.农产品保鲜包装技术[M].北京： 化学工业出版社，2004：328-329.
[2] 应义斌，章文英，蒋亦元，等.机器视觉技术在农产品收获和加工自动化中的应用[J].农业机械学报，2000，31（3）：112-115.
[3] 刘万里.半自动果品采收机[J].农业技术装备，2005（2）：40.
[4] 王桂琴，杨子彪，郑丽敏，等.计算机视觉在农产品检测中的应用[J].中国农业科技导报，2003（3）：52-56.