农业机械自动化技术在果园管理中的应用分析

冯 莹

（江苏省江都中等专业学校，江苏 扬州 225200）

随着人工成本的不断提高，传统的人工果园管理方式逐渐显露出更多问题。为了降低成本和提高管理效率，农业部门开始逐步采用农业机械自动化技术来实现智能化和信息化的果园管理。农业机械自动化是应用各种自动控制及检测技术，实现农业生产机械设备的智能化和无人化操作[1]。这些技术可以实现果树修剪、果实采摘、病虫害防治等果园作业的自动化，大大降低了劳动强度，提高了工作效率和质量。

1 农业机械自动化技术的工作原理

农业机械自动化技术主要涉及机器视觉、传感技术、执行机构技术和农业专用机器人等方面。机器视觉技术通过摄像头、图像传感器等设备获取作物和环境的视觉信息，然后经过图像处理和分析，实现对目标的识别和定位。常用的算法有卷积神经网络、语义分割等深度学习算法[2]。例如，可以训练出识别果实熟透程度的视觉模型，根据果实颜色区分成熟和未熟水果。通过此类视觉感知技术，机器人可以准确抓取成熟的水果进行自动采摘。传感技术则主要通过声音、温度、湿度等不同类型的传感器获取环境参数信息。如在温室大棚中布置温湿度传感器，实时监测大棚内温度、湿度和光照变化情况，以便及时调节通风系统和灌溉系统，确保作物生长环境处于最佳状态。另外，通过声音传感器监测机械设备的异音，可以实现设备的故障预测和诊断。执行机构主要包括机械手、传动系统等，可实现对作物和环境的操作。如修剪机械手根据视觉分析结果，可以精确识别需要修剪的树枝位置，并通过电机驱动修剪刀进行剪除[3]。液压系统、气动系统等也广泛应用于农业机械的动力执行系统。农业专用机器人是整合上述多种技术的智能系统，可根据环境感知结果，进行自主规划和导航，实现各种农业作业的自动化。现已研发出适用于果园管理的多种专用机器人，如树上运动的果园修剪机器人、地面自主巡航喷雾机器人等。

2 传统果园管理方式存在的问题

我国果园管理长期以来主要依靠大量人工进行操作，这种传统的管理方式存在很多问题，如表1所示。

表1 传统果园管理方式存在的问题

综上所述，依靠大量人工进行果园管理，效率低下、成本高、质量参差等问题突出。这亟需引入自动化技术来实现智能化、信息化的现代化果园管理。

3 农业机械自动化技术在果园管理中的应用

3.1 果树修剪自动化

果树修剪的自动化主要可以通过两类机器人实现，一是地面移动式修剪机器人，二是可以在树上活动的枝条式修剪机器人。地面式修剪机器人需要集成视觉识别系统、修剪执行机构和自主导航系统[4]。视觉识别系统通过深度学习算法分析树木三维结构，识别需要修剪的老枝，并规划修剪路径。执行机构则为类似人手的机械手，使用剪枝钳进行精确修剪。导航系统让机器人可以在果园间自动行走和避障。相比人工修剪，这样的地面式机器人可以大幅提高修剪效率[5]。某研究测试表明，该机器人系统的自动修剪速度可达每小时0.33 hm2，是有经验工人修剪速度的2 倍。枝条式修剪机器人由多模块组成，并安装可黏附树干的结构，这样就可以直接在树上活动和工作。例如，具备两个自由度的机械臂，配合高清相机，可以准确识别树冠内需要修剪的枝条位置，进行三维空间修剪，这避免了地面机器人的遮挡问题。测试结果显示，此类机器人修剪精度可达95%以上。无论哪种机器人，都实现了果树修剪过程的智能化、精准化和自动化，相比人工修剪更高效、更精准，并且可以进行数字化管理。

3.2 果实采摘自动化

传统的人工采摘存在劳动强度大、采摘效率低的问题。应用机器视觉和机械手技术可以实现果实采摘过程的自动化。采摘机器人一般由视觉系统、机械手系统和运动系统组成[6]。视觉系统利用RGB 相机、深度相机等设备拍摄树上的果实，并利用图像处理算法判断果实成熟情况以确定采摘目标。例如可以设计出基于深度学习的果实检测与成熟度评估模型，输入果树图像后可以定位每个果实并判断其是否成熟。机械手系统则模拟人手设计，使用真空吸盘抓取和传感器精确定位，进行果实的采摘。运动系统使机器人可以在树篱间自主导航和工作。目前采摘机器人主要分为地面式和树上式两类。地面式采摘机器人通过节肢式机械手可以达到一定高度进行采摘，但因受到身体高度限制，难以抓取较高位置的果实。树上式采摘机器人则可通过特殊的树行结构，直接爬到树上进行全方位采摘，无高度限制[7]。研发的某树上式苹果采摘机器人采摘效率可达每小时800～1 000 个果实，是熟练工人的3～4 倍，采摘质量也较为均匀。综上所述，采摘机器人的应用实现了果园采摘作业的自动化、高效化和智能化。

3.3 果园病虫害检测和防治自动化

病虫害的及时检测和有效防治对确保果园产量和质量至关重要。应用农业机器人和传感器可以实现这一过程的自动化[8]。首先，可以使用多光谱相机、近红外线传感器等设备采集果树叶片、果实图像，然后输入预训练的检测模型，实现对病虫害的自动识别与定位。这类模型可以采用卷积神经网络、支持向量机等算法，根据图像特征判断叶片是否存在炭疽病、蚜虫等病虫害。例如，一个针对苹果黑星病的卷积神经网络模型，可实现对病斑的检测精度达到96%。模型训练完成后，检测过程可完全自动化，并可给出病害发生位置与损伤面积等定量结果。相比人工检查，机器视觉检测更为精确和高效。检测完成后，喷雾机器人可以自动对病树进行防治。该机器人整合定位系统、喷雾执行机构等，根据检测结果自主导航到病害聚集区域，使用气动喷嘴或者超声波原子化喷雾技术对病树定向喷洒农药。相比传统大范围、非定向喷淋，这种机器人喷雾方式药液利用率高，对环境污染小[9]。测试表明机器人喷药的杀虫率可达90%以上，是手工喷药的2～3 倍。通过集成应用检测技术和执行机器人，可以实现对果园病虫害的全自动监测与防治，既提高了工作效率，也减少了农药用量和污染。这对促进绿色防治、实现精准农业具有重要意义。

3.4 果园灌溉和施肥自动化

合理的灌溉和施肥对果树生长和产量至关重要，而这通常需要根据土壤湿度、养分含量等数据进行调控，较难仅靠人工经验进行精准操作。应用传感器和执行机器人可以实现对这一过程的自动化。可以在果园不同位置布设土壤湿度传感器、土壤电导率传感器等，实时监测土壤水分和养分变化。这些传感器采集的数据会传输到中央控制系统，系统综合分析后可以判断不同区域的土壤状态，并按需自动控制灌溉量或施肥量[10]。例如，在一处土壤过湿的区域减少灌水时间，而在养分不足的区域增加施肥量等。这样就可以实现对整个果园灌溉和施肥方案的动态、精准调控。在执行环节，可以使用自主导航的灌溉机器人，搭载高精度喷灌系统对果树进行定向灌溉。机器人可以根据不同树木的实际需水情况变更灌水量，避免人工灌溉可能存在的漏水、多浇、少浇情况。另外，施肥机器人搭载肥料储存仓和机械手臂，能够根据控制指令准确完成对不同区域果树的定量施肥操作。自动监测和精准执行的结合，可以科学指导果园的灌溉和施肥工作，使之更加合理、精确，达到节肥增效的目的，提高产量和质量。这种自动系统还可以生成每次操作的详细记录，为后期果园管理决策提供数据支持。

4 实验设计与结果分析

4.1 实验设计

为了全面地验证和评估农业机械自动化技术在果园管理中的效果，本实验采取如下设计方案：选择2 块条件相近的苹果园作为试验地，每个园区面积为10 亩，其中1 块苹果园采用传统的人工管理模式作为对照组，另1 块苹果园则在管理过程中引入智能机械设备作为试验组。在试验组果园内配置1 台智能修剪机器人、1 台果实采摘机器人、1 台病虫害监测机器人、1 台带有土壤传感器的自主灌溉机器人和1 台施肥机器人。所有这些智能机械设备需要通过本地无线网络连接到中央控制计算机，由计算机统一进行调度和命令下达。在整个苹果生长周期内，对照组继续采用人工进行修剪、采摘、病虫防治、浇水施肥等传统果园管理工作。而试验组则由中央计算机自动命令调度各项管理任务，使智能机械设备可以自动完成果园的修剪、采摘、监测、灌溉等全部作业。当苹果生长周期结束后，需要对对照组和试验组的管理效果进行统计比较，如修剪效率、采摘速度、病虫发生率、土壤湿度数据、产量质量情况等，观察自动化管理与传统管理的差异。同时，还要收集和汇总试验组中各智能设备的具体运行数据，对设备运行状态进行检测。综合分析试验结果，评估农业机械自动化技术在提高果园管理效率、质量、产量等方面的效果，检验自动化设备是否运转稳定可靠，分析该技术在果园管理中的应用前景，为进一步优化这些智能系统提供依据。

4.2 实验效果分析

通过对试验组采用智能机械设备进行自动化果园管理和对照组采用传统人工管理进行对比，验证结果表明自动化管理在效率、质量、成本等方面均优于传统管理。在工作效率方面，自动化管理可以大幅提高工作效率。质量方面，机器视觉和传感器的引入可以实现精准操作。在降低成本方面，试验组自动化管理大幅减少了人力成本。具体数据如表2所示。

表2 自动化管理与传统管理效果对比

此外，试验组中的智能设备运行稳定，故障率低于5%，验证了自动化系统的可靠性。通过本次实验验证，农业机械自动化技术应用于果园管理中，可以显著提升工作效率、质量和效益，具有广阔的应用前景，是实现现代化、智能化果园管理的重要途径。

5 结语

随着社会发展和科技进步，传统的人工果园管理方式逐步显露出低效率、高成本、质量参差等问题。引入智能技术实现自动化果园管理，是现代农业发展的必然趋势。本研究通过分析农业机械自动化技术的工作原理，提出可以将自动化技术应用于果树修剪、果实采摘、病虫害防治以及灌溉施肥等过程，构建自动化的智能果园系统。总之，推进智能技术在农业领域的深度融合，是促进农业现代化的重要途径之一。相信随着相关技术的不断发展，自动化和智能化的果园管理模式必将得到广泛应用，为我国果业的可持续发展提供有力支持。