随着我国猕猴桃产业的快速发展,为有效解决猕猴桃采摘生产过程所存在的人工劳动强度大、采摘耗时费力等问题,基于猕猴桃多目标果实识别与定位方法,并结合猕猴桃果实生长分布特点及几何参数的弯折采摘机理,研发出一款集“抓取-采摘-卸果-复位”等多功能于一体化的猕猴桃采摘机器人。该猕猴桃采摘机器人由视觉系统、机械手、控制系统、末端执行器和移动平台等五部分组成,其关键技术是基于全视场信息感知的猕猴桃多目标识别及遮挡果实图像识别方法,识别速度快,识别精度高;并基于连贯采摘机理与采摘方法,使末端执行器能够实现“抓取-采摘-卸果”等一体化连贯动作,从而提高了采摘机器人的作业效率。该智能设备不仅能够对猕猴桃目标果实进行识别与定位,而且还能够执行无损采摘与卸果等作业任务。研究重点围绕“全视场小而密集型果实多目标识别”与“无损连贯采摘”开展进行,并得到国家自然基金委的重点支持。猕猴桃采摘机器人的推广应用,在促进我国猕猴桃产业实现机械化、信息化和标准化的同时,也为精准农业和智慧农业打下了坚实基础,对于提升猕猴桃产业核心竞争力和经济效益、保障农民增产增收具有重要的社会经济意义。
1.全视场簇生猕猴桃多目标果实的信息感知。通过将果萼作为识别特征,研究了猕猴桃多目标果实识别方法。同时,解决了因光照变化造成逆光、侧逆光,阴天、夜间(补光)图像的识别,以及密集生长的存在枝叶遮挡情况下的果实目标识别和定位的问题。
2. 猕猴桃弯折采摘机理与“抓取-采摘-卸果-复位”一体化的连贯采摘方法。确定果柄与果实的最佳分离角度。设计反凸轮机构的连贯采摘末端执器,解决末端执行器采摘作业时间过长、采摘成功率偏低等问题。
果蔬智能化生产物联网研究团队,隶属于农业农村部农业物联网重点实验室和陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室。目前团队共有成员28名,其中,教授3名,副教授3名,青年副教授1名,讲师2名,博士研究生5名,硕士研究生14名,结构层次合理,分工明确。其主要负责人为西北农林科技大学机械与电子工程学院的崔永杰教授。崔永杰教授及其团队成员长期从事果蔬机械化采收和智能化分选、果蔬内外品质检测、猕猴桃采摘机器人等现代农业装备的研发工作。近十年来,本团队先后承担了10余项科学研究项目,共发表论文80余篇,其中,SCI/EI收录40余篇;获批发明专利30余项,实用新型专利40余项,软件著作权18项。迄今为止已培养博士研究生8名,硕士研究生52名,具有丰富的研究经验和承担项目任务的组织、开发能力。多年来,该团队共与38所境外大学建立了校际关系,当前已与32个国家或地区的135所大学及科研机构签署了合作协议,就人员交流、科研合作、硕士生与博士生合作培养等方面达成合作意向。团队成员常年在果蔬生产自动化装备领域及设施农业自动化装备领域与日本宫崎大学、东京农工大学、千叶大学等高等多所院校或科研机构开展了深度合作及密
评价单位:“科创中国”葡萄酒产业科技服务团 (中国农业工程学会)
评价时间:2022-11-19
综合评价
该成果重点围绕“全视场小而密集型果实多目标识别”与“无损连贯采摘”开展进行,并得到国家自然基金委的重点支持。猕猴桃采摘机器人的推广应用,在促进我国猕猴桃产业实现机械化、信息化和标准化的同时,也为精准农业和智慧农业打下了坚实基础,对于提升猕猴桃产业核心竞争力和经济效益、保障农民增产增收具有重要的社会经济意义,技术成熟,可推广性强,但是技术竞争力不强,需要在技术实现方案上进一步的创新增强竞争优势。
另外,因在产品实现方式和原理方面论证不足,需要进一步明确关键技术点与实现方式,核心竞争优势,及设备推广方案。
总体而言,本研究实现了农业与工程相结合,具有较高的实际应用和推广价值。猕猴桃智能化采摘机器人可以有效地解决劳动力缺失这一问题,并且将农民从繁重的劳作中解放出来,农民进一步地向品质管理的层面上转化,因此提高了猕猴桃的附加生产价值,提高了农民的收入,改善了农民的生活品质。研究涉及到的相关理论对于企业的发展创新提供了思路,有利于实现创新资源的优化配置,克服创新资源不足的障碍,加速企业创新进程,提高企业创新成功率。建议强化相应产品开发,加大产业链开发力度。
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