苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势

TP242; 目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义.由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发展.目标识别、定位与果实分离是苹果采摘机器人的关键技术,其性能决定了苹果采摘的效率及质量.该文概述了具有市场化前景的苹果采摘机器人发展和应用现状,综述了在复杂自然环境光照变化、枝叶遮挡、果实重叠、夜间环境下以及同色系苹果的识别方法,介绍了多种场景并存的复杂环境下基于深度学习的苹果识别算法,遮挡、重叠及振荡果实的定位方法,并对采用末端执行器实现果实与果树的分离方法进...

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Published in农业工程学报 Vol. 39; no. 4; pp. 1 - 15
Main Authors 陈青, 殷程凯, 郭自良, 王金鹏, 周宏平, 蒋雪松
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,南京 210037 01.02.2023
南京林业大学机械电子工程学院,南京 210037%南京林业大学机械电子工程学院,南京 210037
Subjects
末端执行器
机器人
机器视觉
苹果采摘
图像处理
研究进展
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202209041

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Summary:TP242; 目前国内苹果基本采用人工采摘方式,随着劳动力资源短缺以及机械自动化技术的迅速发展,利用机器人采摘替代人工作业成为必然趋势,开发苹果采摘机器人用于果园收获作业具有重要意义.由于苹果采摘作业环境复杂,严重制约了采摘自动化的发展.目标识别、定位与果实分离是苹果采摘机器人的关键技术,其性能决定了苹果采摘的效率及质量.该文概述了具有市场化前景的苹果采摘机器人发展和应用现状,综述了在复杂自然环境光照变化、枝叶遮挡、果实重叠、夜间环境下以及同色系苹果的识别方法,介绍了多种场景并存的复杂环境下基于深度学习的苹果识别算法,遮挡、重叠及振荡果实的定位方法,并对采用末端执行器实现果实与果树的分离方法进行了分析.针对现阶段苹果采摘机器人采摘速度低、成功率低、果实损伤、成本高等问题,指出今后苹果采摘机器人商业化发展亟需在农机农艺结合、优化识别算法、多传感器融合、多臂合作、人机协作、扩展设备通用性、融合5G与物联网技术等方面开拓创新.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202209041