荔枝采摘装置研究现状与发展趋势

摘 要： 随着农业科技的不断进步，农作物采摘装置的研究日益受到关注。荔枝作为一种热带水果，具有较脆嫩的果实和复杂的树冠结构，传统的人工采摘方式存在效率低和劳动强度大等问题。开发高效、智能的荔枝采摘装置对于提高采摘效率、减轻劳动负担具有重要意义。综述了荔枝采摘装置研究现状，并对发展趋势进行了展望。

关键词：荔枝；采摘装置；收获机械；智能化；水果收获；机器视觉；机械臂

中图分类号：S225 文献标识码：A 文章编号：2095-1795（2024）09-0023-04

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.004

0 引言

荔枝具有丰富的营养价值和独特的口感，广受消费者喜爱。无论是种植面积还是产量，我国荔枝均居世界首位，尤其是广东省、广西壮族自治区和海南省等省（自治区）的农户依靠荔枝种植实现了增收致富、乡村振兴[1-4]。然而，荔枝的采摘过程需要大量人工参与，劳动强度大且效率低。传统的荔枝采摘方式主要依靠人工爬树和使用长竹竿进行摘果，存在许多问题，如工作效率低、劳动强度大、易损坏果实等。因此，急需研发一种高效、智能的荔枝采摘装置。

1 研究现状

目前，荔枝采摘装置研究主要集中在机械臂、机器视觉、智能算法、图像处理和定位技术等方面。

1.1 机械臂

机械臂是荔枝采摘装置的核心组成部分，负责实现精准的采摘动作。机械臂研究主要包括机械结构设计、运动控制、力觉传感器和末端执行器等方面。设计合理的机械结构和灵巧的运动控制算法，可以使机械臂准确地定位并采摘荔枝果实。同时，力觉传感器可以实现对果实的触摸力反馈，确保采摘过程中不会损坏果实。谢石璞[5] 为优化调节农业采摘机械臂结构尺寸，降低机械臂功耗，提高采摘效率及续航能力，搭建了采摘机械臂机构优化模型，并采用哈里斯鹰算法对农业采摘机械臂结构最优尺寸进行了求解，可为机械臂后续的设计工作提供指导。张志红[6] 设计了一种6 自由度、关节运动灵活且可更换的采摘机器人机械臂。董文[7] 设计了一种能够在特定环境中使用的4 自由度果蔬采摘机器臂。胡宏康[8] 提出了一种剪叉式可伸缩采摘机械臂，适用于高挂水果的采摘工作。贺敬梓[9] 使用3ds Max 创建了荔枝采摘机器人的机器臂、末端执行器，以及双目视觉摄像头和Kinect 设备的几何模型。

1.2 机器视觉

机器视觉技术在荔枝采摘装置中起到了关键作用，主要用于荔枝果实的检测和定位。通过采集摄像头图像，结合图像处理技术，可以实现对果实的特征提取和识别。同时，机器视觉也用于对果实的成熟度和质量进行评估，以确保采摘的果实品质。李志海等[10] 针对荔枝采摘器各组成部分进行分析，指出在视觉系统中，荔枝果实和果梗的准确识别和精准定位是一大难题，需要合理选择相机、镜头，并合理布置其位置，同时不断改进识别和定位算法。李伯阳[11] 基于机器视觉的梳摆式荔枝采摘机研究，如图1 所示，验证试验结果表明，所提出的果实识别模型可以适应果园复杂环境的识别要求。王新科等[12] 将计算机视觉处理技术有效应用至采摘机器人设计改进，为类似农业采摘与收获装备开发研究提供创新及借鉴思路。李臣杰[13] 为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题，提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术，试验结果证实了该方法的可行性，对采摘机器人研究具有一定的参考价值。焦迎雪等[14] 在采摘机器人体系结构的基础上，提出了一种基于机器视觉的夜间识别与定位方法，通过仿真验证了该方法的可行性。

1.3 智能算法

智能算法是荔枝采摘装置中的关键技术之一，在荔枝采摘装置中主要用于路径规划和运动控制优化。路径规划算法可以根据荔枝树枝的分布，确定最优采摘路径，以提高采摘效率。运动控制优化算法可以提高机械臂的定位精度和运动稳定性，以确保果实的安全采摘和机械装置的可靠运行。使用智能算法，可以实现对荔枝果实成熟度、大小和位置的准确判断，并实现自动化的采摘控制。刘力维[15] 基于RRT 算法研究了对采摘机械臂运动轨迹的控制方法，构建了采摘机械臂运动控制与目标抓取系统。莫宇达等[16] 使用基于Sylvester 方程变形的手眼标定方法标定的视觉荔枝采摘机器人，如图2 所示，在野外环境下，总体采摘成功率达到76.5%，视觉系统成功识别、定位采摘点的情况下，采摘成功率达92.3%。杨旭海等[17] 介绍了近年来国内外具有代表性的采摘机械臂路径规划算法，重点分析各类路径规划算法应用在采摘作业时的优缺点，通过对比，系统地总结各类算法的可行性、适用性及局限性。王娜等[18] 为了提高采摘机器人机械手移动的自动化程度，使其在移动过程中有效避开障碍物，将基于PID 控制器的避障系统引入机械手的设计上，并采用遗传算法和模糊算法对控制器进行优化，提高了机械手移动的准确性和平稳性。随着5G 技术的发展和应用，基于数字孪生技术的虚拟果园成为智慧果园管理的新模式。姚书杰等[19] 通过虚拟试验平台设置不同的采摘场景，仿真分析获取优化的采摘决策，可预测采摘机器人的真实作业性能，降低采收作业成本。

1.4 图像处理

图像处理是机器视觉的核心技术之一，用于对采集的图像进行预处理和分析。图像预处理可用于去除噪声、增强图像对比度和亮度等，以提高果实的检测和定位精度。而图像分析则通过边缘检测、图像分割和形态学处理等技术，对果实的形状、大小和颜色等特征进行提取和分析。田鑫裕[20] 进行了基于计算机视觉的荔枝果树检测及树冠分割方法研究。熊俊涛等[21]研究了夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术，该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性，为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。黎施欣等[22] 分析了果蔬成熟度自动监测对发展智慧农业的重要意义，对图像处理与识别技术在监测果蔬成熟度领域的研究与应用现状进行综述、总结与展望 。

1.5 定位技术

定位技术是荔枝采摘装置中的另一个重要组成部分。精准的定位可以确保机械臂准确地抓取荔枝果实。常用的定位技术包括全局定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光测距和视觉定位等。通过结合不同的定位技术，可以实现对果实的精确定位，从而提高采摘的准确性和效率。

陈燕等[23] 研究了大视场下荔枝采摘机器人的视觉预定位方法，满足大视场下采摘机器人的视觉预定位要求，为其他果蔬在大视场下采摘的视觉预定位提供参考。熊俊涛等[24] 针对静止、微扰动的荔枝，利用改进的FCM 模糊聚类方法进行果实、果梗的图像分割，利用Hough 直线拟合确定果梗上有效采摘区域，实现了荔枝采摘点的空间视觉定位，并通过虚拟现实技术进行了机械手采摘扰动目标的仿真。钟景润[25] 针对荔枝在野外环境下的果实检测和采摘点的定位进行了一系列研究，为夹持式采摘机器人研发奠定基础。金何[26]为了解决采摘机器人目标定位偏差大的缺陷，提出基于立体视觉匹配的采摘机器人目标定位方法，测试结果显示，应用该方法获得的采摘中心点匹配精度更高，采摘机器人目标定位误差最小值1.0%，降低了目标定位偏差，应用性能较佳。

2 发展趋势

（1）自动化和智能化。引入自动化控制系统和智能算法，可以实现对整个采摘过程的自动化控制，提高采摘效率和减轻劳动强度。未来的荔枝采摘装置将更加智能化，能够根据果实的成熟度和位置，自动选择最佳的采摘策略[27]。

（2）精准定位和采摘。引入高精度的定位技术，如激光测距和摄像头定位，可以实现对荔枝果实的准确定位和精确采摘。未来的荔枝采摘装置将更加注重定位技术的研究和应用，以提高采摘的准确性和效率[28]。

（3）多功能性和适应性。不同种植场地和环境条件下的荔枝树具有不同的树冠结构和果实形状，因此，荔枝采摘装置需要具备适应不同场地和条件的能力。未来的荔枝采摘装置将更加灵活和多功能，能够适应不同种植场地和环境条件下的采摘需求[29]。

（4）轻量化和便携化。传统的荔枝采摘装置通常体积庞大、质量较大，不便于携带和移动。未来的荔枝采摘装置将更加轻量化和便携化，使得装置更加灵活和易于携带。这将有助于降低对植株和果实的损伤，并提高采摘效率和质量[30]。

3 结束语

荔枝采摘装置的研究已取得一定的进展，但仍存在一些挑战和待解决的问题。未来的发展应关注自动化和智能化、精准定位和采摘、多功能性和适应性及轻量化和便携化等方面。通过不断的研究和创新，荔枝采摘装置有望提高采摘效率、降低劳动强度，并推动荔枝产业的可持续发展。

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