基于機器視覺的茄子采摘機系統設計研究

摘 要：在茄子的生產過程中，收獲是最艱難的環節，其工作量占所有工作過程工作量的50%～70%。為減輕工人勞動強度，提高農業生產效率，設計了一種能夠代替人工的茄子采摘機。該茄子采摘機主要由三維（3D）空間移動機構、識別、抓取機構、自行走機構、收納機構等組成。首先，借助視覺裝置計算出茄子的幾何中心坐標；其次，利用機械本體將末端抓取機構通過優化移動算法移動到茄子所在坐標，并實現茄子的采摘和收集；最后，自行走機構驅動整個機器人直線前進，實現連續采摘。該茄子采摘機的推廣應用可以促進農業生產結構優化調整，推動農業產值的提升，助力新農村建設。

關鍵詞：機器視覺；農業機械；茄子采摘

中圖分類號：TP391.4；S225 文獻標志碼：B 文章編號：1674-7909（2024）13-146-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.13.033

0 引言

隨著農業機械化的不斷推進和人工成本的不斷增加，農業領域逐漸出現了各種智能化機械，果蔬類采摘機就是其中之一。通常，果蔬類采摘機需要通過控制系統來實現自主行走、果實識別與選擇、機械臂控制等功能。果蔬類采摘機可以代替農民手動采摘果實，提高采摘效率和質量，減輕人工勞動強度。因此，研發果蔬類采摘機對推動現代農業的可持續發展、實現農業生產的高效化與智能化具有一定的現實意義［1］。

該項目目標是研發一種基于機器視覺的茄子采摘機，主要設計任務有以下幾個方面。其一，對系統進行整體規劃和結構設計。其二，以樹莓派微型電腦為數據處理單元，對硬件電路進行設計和改進，使其功能更加完善。系統硬件電路主要包括步進電機驅動電路、視覺采集電路、抓取與采摘電路、限位電路等部分。其三，系統的軟件編制。按照軟件實現的功能，以Python程序為架構，主要分為主程序、初始化子程序、步進電機驅動子程序、圖像處理子程序、限位子程序。在程序編寫過程中，加入了詳細的文字注釋，以便于后期的改進與維護。其四，機械本體和控制系統的聯合調試。

1 機械本體設計

1.1 機械手爪的結構設計

茄子采摘機的手爪能夠模仿人手的部分動作，可按照設定的程序、軌跡和要求，代替人進行單調持久的作業。采摘機手爪的設計需要考慮以下幾個方面。

1.1.1 結構設計

采摘機手爪應該具有足夠的靈活性和可調性，能夠適應不同形狀和大小的茄子抓取和搬運。

1.1.2 控制系統

采摘機手爪的控制系統需要具有高精度和高速度的控制能力，能夠快速響應和調整夾取力度和姿態。該設計擬采用MG996R舵機進行控制。

1.1.3 材料選擇

采摘機手爪的材料應具有高強度、輕量化、耐磨性和耐腐蝕性等特性，以提高采摘機的使用壽命和穩定性。該設計擬采用鋁合金進行制作。

根據對茄子采摘機的夾緊過程及剪切要求分析，機械手爪的動作過程如圖1所示。機械手爪的三視圖，如圖2所示。

1.2 直線模組設計

1.2.1 直線模組的選型

對空間移動與定位機構的選型，要綜合考慮3個自由度功能直線模組的匹配程度（主要考慮2個模組系列的外形尺寸及整體質量、最高速度、使用方式導致的最大承載重量等因素）［2］。該設計選擇了2040V-Slot規格系列的直線模組（用于執行伸縮自由度），最終選定的同步帶傳動型直線模組的具體規格型號如表1所示。

1.2.2 步進電機的選型

該茄子采摘機的電氣控制系統需要通過電機驅動同步帶模組在單個維度內做直線運動。為了實現采摘機的高精度運動，需要使電機運行平穩，故選用兩相四線制的42步進電機，搭配TB6600驅動器配套使用，查表可知電機的保持力矩為2.44 N·m。由于采摘機的安裝定位裝置重量不大，采摘機工作時電機負載較小，42步進電機可以滿足采摘機的設計需求。搭載42步進電機的單維直線模組的參數如表2所示。

1.3 其他機械機構設計

1.3.1 自行走機構

該機構采用四輪布置、前輪驅動的結構，驅動方式采用同3.2中的步進電機驅動。

1.3.2 收納結構

為了實現采摘機的平穩運行，采摘時需要左右交替分別放置茄子。在采摘機的左右兩側各安裝了一個收納箱，用于茄子的存放。

綜合上述，該茄子采摘機裝配圖和實物圖如圖3所示。

2 控制系統設計

所有的微控制器當中，僅一個微控制器芯片是不足以完成一個控制系統的，往往需要搭配其他類型的外設來完成預期目標。該次設計的控制系統采用基于樹莓派的控制架構，除了控制器芯片外，還需要電源電路、步進電機控制電路、舵機控制電路、攝像頭識別電路、顯示器顯示電路等［3］。該設計的控制系統硬件布局如圖4所示。

2.1 電源電路

由于該系統需要提供DC24V和DC5V兩種電壓，設計時考慮了如下幾種方案［4］。方案1：采用24 V蓄電池為系統供電，再經過電源轉換模塊得到5 V電壓。雖然蓄電池具有較強的電流驅動能力及穩定的電壓輸出性能，但是蓄電池的體積過于龐大，價格也比較昂貴，在設計的前期試驗階段使用極為不方便。方案2：采用220 V開關電源給系統供電。經過試驗驗證，在系統工作時，樹莓派、傳感器的工作電壓能夠滿足系統要求，而且使用方便。綜上所述，該設計采用方案2，開關電源如圖5所示。其參數如表3所示。

2.2 步進電機控制電路

TB6600步進電機驅動器是一款專業的兩相步進電機驅動，可實現正、反轉控制。通過S1S2S33位撥碼開關選擇8擋細分控制，通過S4S5S63位撥碼開關選擇8擋電流控制（0.5 A、1.0 A、1.5 A、2.0 A、2.5 A、3.0 A、3.5 A、4.0 A）。該設計中步進驅動器采用共陰極連接，如圖6所示。

為了適應三維空間移動機構的任意點移動的需求，需要控制步進電機的正、反轉，TB6600與控制器的引腳連接如表4所示。

3 整機的聯合調試

3.1 系統主程序設計及流程圖

系統進入主程序后，首先要初始化Color_rec、Gpio_control、Move_mgr、SG90_lib、Tb6600函數，然后打開攝像頭，將三維移動機構運動到機械原點，做好采摘茄子的準備。程序工作的流程簡單描述如下。

步驟1：通過攝像頭拍取照片，經過視覺處理算法，實現對茄子的識別，求出茄子最小包絡矩形的幾何中心坐標點（X，Y，Z）。

步驟2：通過三維（3D）空間移動機構，將末端執行機構移動到目標點（X，Y，Z）處，利用采摘機構完成對單個茄子的采摘。

步驟3：將采摘到的茄子放入收集箱，進行下一步采摘，直到完成當前區域內全部成熟茄子的采摘，該過程稱為一次采摘大循環。

步驟4：自走式機構向前移動41 cm，進行下一次采摘大循環，直至一行茄子全部采摘完畢。

程序流程如圖7所示。

3.2 整機的調試結果

茄子采摘機能否高效準確地完成采摘任務，主要由2個指標決定，一是系統對茄子果實識別的準確率，二是識別成功后機械本體的采摘成功率，故調試過程中設計了2個方面的試驗來驗證茄子采摘機的性能。

3.2.1 識別定位試驗

試驗的地點為學校實驗大樓，試驗對象為擬態茄子。該茄子采摘機在不同光照情況下的識別結果如表5所示。

由表5可知，識別系統在較暗、正常和較亮3種情況下的識別成功率分別為78.0%、91.3%和72.2%。由該結果可知，該系統在較亮的環境下識別性能相對較差，在環境光線正常和較暗的情況下識別準確率均在70%以上，故該采摘機識別系統可在一定條件下滿足茄子的采摘需求，部分識別結果如圖8所示。

3.2.2 采摘試驗

該茄子采摘機在空間移動與定位機構上安裝采摘末端執行機構，并在Z軸末端搭載視覺相機，并裝有采摘手爪和剪切裝置。采摘時，機械本體在視覺相機的引導下，將手爪對準并貼近擬態茄子表面，然后執行采摘操作，擬態茄子在手爪閉合過程中被剪切裝置切斷果柄，使擬態茄子果梗與果實分離［5］。最終測得茄子采摘機的采摘成功率和單果采摘時間等數據，如表6所示。

由表6可知，在準確識別視野內的擬態茄子果實的基礎上，3個時間點下采摘成功率均在75%以上，單果平均采摘時間為2.99 s，在一定條件下可滿足茄子采摘的技術要求。

4 結論與討論

茄子采摘機在技術層面取得了一定的突破，能夠實現自主行走、智能識別和果實采摘，大大減輕了采摘工人的勞動強度。然而，該設備仍然存在以下問題。

4.1 智能識別的準確性有待提高

由于果實的形狀和顏色各異，該茄子采摘機在識別上仍然存在誤判和漏判的情況。這需要增加程序的數據處理能力和訓練算法，更換精度更高的視覺相機，提高智能識別的準確性。

4.2 自主行走的穩定性有待改善

盡管該茄子采摘機具備自主行走功能，但在實際運行中還是出現了偏離軌跡、撞到障礙物等問題。這需要改進控制算法和增加傳感器，提高茄子采摘機的自行走穩定性。

4.3 采摘機末端手爪的靈活性有限

雖然該茄子采摘機能夠完成果實的采摘工作，但是末端手爪的靈活性還需要進一步提升。該茄子采摘機在采摘果實時，有時會損傷果實或誤判采摘的成熟度。改進茄子采摘機的末端手爪設計，可使其更加靈活和精準。

參考文獻：

［1］吳雙雙，楊根健，劉夢晨，等.面向番茄采摘機器人的視覺方案及實驗教學設計［J］.實驗技術與管理，2024，41（7）：169-175.

［2］張延軍，趙建鑫.基于多路神經網絡的黃花菜關節點檢測算法研究［J］.中國農機化學報，2024，45（7）：228-234.

［3］林桂潮，吳志銘，嚴茂森，等.基于機器視覺的多機械臂菠蘿采摘機器人設計與試驗［J］.機電工程技術，2023，52（10）：141-144，154.

［4］劉力維.采摘機器人機械臂運動控制與目標抓取研究：基于嵌入式和機器視覺技術［J］.農機化研究，2024，46（4）：68-72.

［5］李燕.基于機器視覺的橙果定位采摘方法與試驗［D］.武漢：華中農業大學，2023.

作者簡介：黃鑫（1993—），男，碩士，講師，研究方向：機電設備智能控制。

基金項目：陜西工業職業技術學院2023年院級科研計劃項目“基于機器視覺的移動機器人動態目標定位與跟蹤研究”（2023YKYB-013）。