摘要：随着科学技术水平的不断提升，采摘机器人在蔬菜采摘领域中发挥出重要的作用，充分体现生产机械化、智能化和自动化优势。对此，文章先分析了蔬菜采摘机器人的主要结构和运行流程，随后分析具体的技术情况并提出蔬菜采摘机器人在多方面存在的问题，最后做出相应的展望，从而推动农业可持续发展，满足社会经济发展需求。

关键词：蔬菜；采摘机器人；技术

众所周知，蔬菜产业属于劳动密集型产业，在进入成熟期后需要大量人员进行采摘。在采摘后依然需要人工方式进行采摘。无论是采摘还是分拣，对人工有较大的依赖。伴随科技的不断发展，智能化在农业领域中的地位愈发重要。机器人作为智能化装备，在蔬菜采摘中的应用能够减少对人力的需求。该设备在使用过程中不仅能够持续重复进行工作，还有效减少对蔬菜的损害以及对环境的污染。

一、蔬菜采摘机器人的基本结构和运行流程

（一）基本结构

通过了解可知，当前蔬菜采摘机器人组成部分主要有末端执行器、机械臂、感知系统、主控制器、移动底盘、采后收集以及能源系统组成（图一）。这些部件在相互协作下，能够在最大程度上保障采摘任务完成的有效性，切实提高蔬菜采摘效率和质量。

运行流程

1.作物与环境感知

在这方面，主要利用传感器数据采集和数据处理与识别实现。首先，在传感器数据采集中，机器人是借助激光雷达、相机以及 GNSS 接收器等传感器对整个蔬菜的采摘环境进行感知，进而获取所需要的数据，具体包括经纬度、图像和三维点，随后开始对这些信息进行自动融合。其次，在数据处理与识别过程中，则是在人工智能算法与计算机视觉等技术对融合后的数据进行处理，以此精准识别出各类信息，如成熟蔬菜、障碍物的位置和形状等，为后续形成导航路径提供有力支持。

2.自主导航

一是数据融合。在定位与建图等多项技术的支持下，创建出能够进行实时更新的地图，以此明确机器人在应用中的具体位置。

二是路径规划。根据获取的环境信息后，可使用相应的路径规划算法，这样做能够确保路径的合理性与有效性。

三是循迹控制。在这方面，主要是借助模型预测控算，对机器人沿预定路径平稳运动进行合理把控，之后还会根据实际情况进行适当调整，以此能够有效避免障碍物。

3.采摘路径规划

为确保蔬菜采摘路径的合理性，机器人则会按照以下方式选择路径。一是，避障路径规划。通过建立作物冠层轮廓点，对初始路径进行合理优化，这可有效避开作物冠层和行人障碍物。在这个环节中面临的主要难点就是移动的障碍物。二是清障路径规划。机器人在采摘过程中可能会遇到一些小型障碍物，如枝叶、没有成熟的果实等。针对这一情况，机器人需要通过清障路径规划对存在的障碍进行识别和处理。在这过程中，一般会使用到机械手臂或其他专业的清障工具，将干扰采摘工作开展的障碍物进行清除。三是采摘顺序规划。通过明确目标蔬菜的采摘顺序，可在最大程度上减少路径总长，进而不断提高整体采摘效率。这种规划方式需结合成熟度、路径距离以及位置等因素对蔬菜采摘顺序进行合理优化，确保采摘任务顺利完成。

4.操作控制

一是末端姿态控制。该环节能够对机械臂与夹持器的位置、角度以及方向进行有效调节，确保其能够精确瞄准果实位置，顺利完成抓取动作。这一过程主要是通过传感器和相应的算法对末端位置进行合理把控，进而确保蔬菜采摘高效完成。二是无损抓取。机器人在开始抓取果实时，系统能够对整体抓取力度和速度进行合理控制，之所以这样做，主要是为了减少对蔬菜产生的挤压和损伤。在无损抓取过程中，主要是使用具有柔性材料的夹持器完成。整个实施过程动作轻柔安全。另外，该系统在使用期间能够考虑到果实的尺寸等情况，对抓取力度进行适当调整。三是低损分离果实。在对果实进行分离时，机器人会通过对末端工具的合理控制，完成对蔬菜的茎、枝以及蔓藤的操作，进而达到低损分离的目的。低损分离技术在实施过程中需要根据实际情况，选用剪切或旋转等方式，将果实从植株上进行快速分离，以此降低对果肉或其他果实的损害。

5.采后收集

一是蔬菜分级。完成对蔬菜的采摘任务后，机器人可开始对蔬菜进行分级，在这个环节中主要是根据质量和大小情况进行分级。期间，需要注重对蔬菜的保护，以免出现二次损伤。二是菜筐轮换。通过这一机制能够对菜筐的装满程度进行有效识别，在达到设定要求后，能够自动更换为空框，并继续传送给下一环节。根据实际情况，该机制能够有效保障整个采摘流程的持续性。

二、关键技术

（一）末端执行器采摘装置

末端执行器作为蔬菜采摘机器人中的一项重要技术，在实际应用中会直接关系到蔬菜采摘的效果。通过了解可知，末端执行器通常分多个部分，即夹持式、吸持式、仿生机械手。

1.夹持式

夹持式主要是由夹持机构通过保持蔬菜姿势，之后使用切割装置或拧断菜梗和蔬菜。在应用过程中，执行器能够对蔬菜和菜梗的位置进行自动定位，确保采摘任务顺利进行。研究者设计出的温室黄瓜采摘机器人，该机器人末端执行器由多个部分构成，即气动柔性手指头、切刀片和二次近景定位镜头等。其中，柔性手指中采用了柔性材质橡皮，这样能够受一定的作用夹持蔬菜，以此避免对蔬菜造成损伤。而二次近景定位摄像机在末端执行器在到达定位点时，能够对黄瓜的近景信息进行有效采集，并对切割部位进行计算，这样能够有效避免切伤蔬菜。

2.吸持式

吸持式和夹持式从外观看，存在一定的共同点。内部元器件带有吸盘辅助蔬菜采摘。结合实际研发的黄瓜采摘机器人及末端执行器的分析，了解到该末端执行器由多个部分组成，即机械手指、吸盘、切割器。吸盘在使用中能够确保黄瓜在机械手指中得到稳定控制。

3.仿生机械手

对于仿生机械手，主要是根据有关原理，即模拟生物形状、构造和操控原理，设计功能齐全的机械手臂。该设备在应用中能够提高采摘效率，且识别准确，有效减少对果实的损伤。在使用中需要对果实和机构间的运

动及受力情况进行分析。

（二）视觉系统

蔬菜采摘机器人的机器视觉包括多个方面，分别是相机、采集卡、图像处理卡等。图像识别和视觉定位在保障机器人精确识别作物方面发挥重要的作用。

1.基于蔬菜特征的数字图像处理技术

以番茄为例，通过明确其颜色特征，研究人员专门建立色差信息的改进分割算法的识别模型。在这过程中，通过图像处理，对自然背景进行有效去除。另外，还有研究者提出基于纹理分析的植物绿色果实检测方法。这一方法能够根据多个特点进行，如兴趣点特征提取和描述计算、利用支持向量机进行兴趣点分类、候选点映射等。比如，对苦瓜24 种兴趣点特征和兴趣点描述的组合进行评估，获取的精度比较高，由此说明该方法在使用中能够进行精确定位和监测。

2.基于机器学习的图像处理技术

通过使用机器学习方式对图像进行识别，需要围绕具体的训练样本，同时还要能够对样本数据规律进行总结，之后可开始对目标作物的图像进行相应的预测和识别。目前机器学习类别分多个方面，具体为监督学习、无监督学习和强化学习。在无监督学习方面，一般使用的聚类算法，其中 K-means 聚类使用比较多。在自然采摘过程中，机器人的视觉系统难免会受光照条件的干扰。针对这一情况，有研究者提出针对不同光照的分割方法。通过使用 K-means 聚类的方法，可对作物图像进行有效分割，对不同光照的影响具有一定的鲁棒性，同时还能够对不同颜色的果实进行分割。

3.深度学习的识别技术

深度学习的卷积神经网络模型有比较多的种类，通常分为两大类，一是单阶段检测算法、二是两阶段检测算法。在单阶段检测算法中，应用比较多的模型为YOLO 网络模型和SSD 网络模型。YOLO 算法在使用中能够对图像中的目标同时进行检测和分类，显著提高检测速度和效率。而SSD 网络模型能够对自然环境下的植株进行有效识别。在两阶段检测算法中，常见的为Faster R-CNN。该模型能够对棉花的异形纤维进行有效识别。因异形纤维在尺寸和形状方面比较多样性，RseNet-50 取代 VGG16 后，可作为特征提取网络，有效实现对图像定位和分类。

三、存在的问题与展望

（一）存在的问题

1.作业环境的复杂性

结合实际，蔬菜采摘机器人应用场景通常是非结构性。由于受各方面因素影响，如天气情况、光线等，在光线比较差或强光照射下，视觉系统难以准确识别边界。另外，还要考虑到目标作物被遮挡这一情况。虽然可采用深度学习方法进行解决，但这种方式往往需要比较多的样本和较长的识别时间。未能建立误差补偿机制主要是机器视觉与作业环境面临的复杂性挑战。在遇到突发情况时，视觉系统难以第一时间进行准确识别，最终影响识别结果。另外，在图像处理期间还会受一定噪声的影响，这使得识别系统在使用中出现不稳定情况。这些问题，需要对识别算法进行不断改进。

2.作业对象的不稳定性

众所周知，作业对象的个体存在一定差异性和随机性。这一问题需要视觉系统有大量的样本支持。另外，蔬菜在成熟度和不同阶段的颜色区间存在差异，这在一定程度上增加识别的复杂性。在果实成熟阶段，采摘周期相对较长，这使得有些地区采摘效率比较低。在实际采摘过程中，还应注意蔬菜易损特性。对此，应加强对执行末端设计的改进，不断提高其实用性和通用性。

3.硬件存在不足

现阶段，执行末端的自由度控制并没有达到预想目标。在应用中虽然具有的自由度能够有效提高采摘灵活性和效果，但在控制方面面临较大的难度。另外，激光测距仪也存在一定的问题。在实际使用中，激光容易受障碍物的遮挡影响，难以准确照射到目标。此外，若测距过远，还会出现激光失焦的问题，最终影响设备使用性能。针对硬件不足的问题，需要对其不断改进和优化。

（二）展望

1.结合蔬菜本身

在蔬菜采摘方面，应根据实际情况，选择合理的栽培模式，不断减少识别期间受背景和茎叶的干扰。比如，通过使用悬挂式种植黄瓜能够将已经成熟的果实显露在棚架下方，这极大地减少干扰，促使图像处理和末端执行器的工作更为便利 s.与此同时，还要改变以往种植模式和方法，为蔬菜采摘机器人的实验工作开展提供重要支持。

2.积极改善软件系统

在这方面，主要是对相机视觉捕捉的算法进行深入优化和升级，以此能够更好地获取目标作物的特征，逐渐减少识别时间。随着深度学习算法的不断应用，在蔬菜采摘中可结合大数据产业构建具体的数据库，这样数据更为全面，且取得的效果也更好。

3.优化软件系统

机器人在具体应用过程中的运动轨迹复杂且多变，因而机械结构在设计中需要注意这一点，设置合理的自由度。若有必要，还应采用欠驱动式执行末端。与此同时，机器人整体外观要紧凑，满足运动轨迹的要求。另外，相关人员还要对运动学和动力学进行深入分析，在最大程度上保障机器人运动的平稳性，在采摘期间能够合理避障，不断提升系统和设备的通用性。

4.因地制宜

蔬菜采摘方式应根据具体地方的情况选择。比如，东部平原地区的蔬菜种植，已完全实行自动化 通过模块化种植方法，为机器人采摘提供便利，且取得的效果十分显著。而在西部丘陵地区，受地形限制，大规模自动化收获会受到较大的阻碍。为此，需要采取人机交互蔬菜收获方式。为此，不同地区的蔬菜采摘应根据当地条件选择收获方式，从而保障采摘的效率和质量。

结语：

综上所述，在当前农业领域发展中，蔬菜采摘机器人的应用极大地提高农业生产效率，减少人工劳动强度。虽然该技术取得不小的进步，但是在未来发展中，还应进一步提高机器人在复杂环境中识别和定位精度，不断优化和改进相应的算法和技术，为实现智能化农业发展创造良好的条件。

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