1、 毕业设计开题报告 机械设计制造及自动化 温室采摘车的机电液一体化设计 1.本课题的背景和意义 1.1 本课题的背景 果蔬采摘是农业生产链中最耗时耗力的一个环 节，其成本高、季节性强、需要大量劳动力高强度的工作。但是由于工业生产的迅速发展分流了大量农业劳动力以及人口老龄化加剧等原因，使得能够从事农业生产的劳动力越来越少，单靠人工劳作已经不能满足现有的需要。 随着电子技术和计算机技术的发展，智能机器人已在许多领域得到日益广泛的应用。尤其是农业机器人的应用，更是如雨后春笋般的迅速兴起，农业采摘机器人是 21世纪精准 农业的重要装备之一。采摘机器人是一类针对水果和蔬菜，可以通过编程来完成这些作物的采
2、摘、转运、打包等相关作业任务的具有感知能力的自动化机械收割系统， 是集机械、电子、信息、智能技术、计算机科学、农业和生物等学科于一体的交叉边缘性科学，需要涉及机械结构、视觉例像处理、机器人运动学动力学、传感器技术、控制技术，以及计算信息处理等多方面的学科领域知识。果蔬收获属于一类劳动密集型工作，在很多国家，由于劳动力的高龄化和人力资源越来越缺乏，劳动力不仅成本高而且还不容易得到，而人工收获的成本在果蔬的整个生产成本中所占的比例 高达 33 50，因此实现果蔬收获的的机械化变得越来越追切。 1.2 本课题的研究意义 果蔬的机械化作业最早可以追溯到上个世纪六十年代，但由于简单的机械收获易造成果蔬损
3、伤，因此在收获柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性；而且果蔬收获往往需要有选择性地进行，此外市场对果蔬的新鲜度也有很高的要求，这就要求果蔬的收获要有很高的时效性。因此，在果蔬收获中采用机器人作业，实现果蔬收获的自动化和智能化，是解决上述问题的最好方式。 研究和开发果蔬收获的智能机器人技术对于解放劳动力、提高劳动生产效率、降低生产成本、保 证新鲜果蔬品质，以及满足作物生长的实时性要求等方面都有着重要的意义首次应用机器人技术进行果蔬收获的是美国学者 Schertz和Brown于 1968年提出的，但当时开发的收获机器人样机只能算是半自动化的收获机械。随着计算机图像处理技术、工业机器人技术以及人工
4、智能控制等技术的发展和日趋成熟，日本、美国、荷兰、法国、英国、意大利、以色列、西班牙等国家在采摘机器人的研究上做了大量研究工作，并且试验成功了多种具有人工智能的采摘机器人。但是由于采摘对象的复杂性和采摘环境的特殊性，目前市场上仍没有商品化的采摘机器人。 2.国内外相关研究的最新成果和动态 2.1西红柿采摘机器人 日本近藤 (KCINlD)等研制的番茄采摘机器人，由机械手、末端执行器、视觉传感器、移动机构组成如图 1所示。该采摘机器人采用了 7自由度机械手。用彩色摄像机作为视觉传感器，寻找和识别成熟果实，并采用双目视觉方法对果实进行定位，利用机械手的腕关节把果实拧下。移动系统采用 4轮机构，可在
5、垄问自动行走。该番茄采摘机器人采摘速度大约是 15 s个，成功率在 70左右。主要存在的问题是当成熟番茄的位置处于叶茎相对茂密的地方时，机械手无法避开叶茎障碍物完成采摘。 图 1 日本的番茄采摘机器人 在 2004年 2月 10日美国加利福尼亚州图莱里开幕的世界农业博览会上，美国加利福尼亚西红柿机械公司展出 2台全自动西红柿采摘机如图 2所示。图 2 美国的番茄采摘机器人 如果西红柿单位面积产量有保证的话，那么这种长 12.5 in、宽 4.3 m的两红柿采摘机每分钟可采摘 1 t多西红柿， 1 h可采摘 70 t西红柿。这种西红柿采摘机首先将西红柿连枝带叶割倒后卷入分选仓，仓内能识别红色的光
6、谱分选设备挑选出红色的西红柿 ，并将其通过输送到储藏室。 2.2茄子采摘机器人 日本国立蔬菜茶叶研究所与岐阜大学联合研制了茄子采摘机器人。机器人由CCD机器视觉系统、 5自由度工业机械手、末端执行器以及行走装置组成，作业对象是温室中按照 V形生长方式种植的 Senryo-2号茄子。该机器人的末端执行器没计复杂，包括 4个手指、 2个吸嘴、 2个诱导杆、气动剪子和光电传感器如图 3所示。图 3 日本的茄子采摘机器人 在实验室中进行了试验，采摘成功率为 62.5，工作速度为 64.1 s个。影响成功率的主要原 因是机器视觉系统对采摘位置的判断不正确；同时，视觉系统占用了 72的工作时间 (46.1
7、 s)，也是影 响整个机器人采摘效率的主要因素。 2.3甘蓝采摘机器人 日本国立农业研究中心的 Murakami等研制了甘蓝采摘机器人，由极坐标机械手、 4手指的末端执行器、履带式行走装置和 CCD机器视觉系统组成，整个系统 采用液压驱动如图 4所示。 图 4 日本的甘蓝采摘机器人 系统利用人工神经网络 (NN算法 ) 提取果实的二值图像，采用模板匹配的方法识别合格的甘蓝。试验表明，采摘 的成功率为 43，工作速度为 55 S/个。影响成功率的主要原因是光照条件的不稳定、超声波测距传感器的误差、叶子的遮挡以及机械故障等。 2.4葡萄采摘机器人 日本冈山大学研制出一种用于果园棚架栽培模式的葡萄收
8、获机器人，机械部分是一个具有 5自由度的极坐标机械手，具有 4个旋转关节 (其中腰部 1个、肩部 1个、腕部 2个和 1个棱柱型的直动关节 )如图 5所示。 图 5 日本的葡萄采摘机器人 这种结构使得机器人在葡萄架下行走时能够有效地工作，旋转关节可以以不同的速度旋转，直动关节可以采用简 单的控制方法来获得较高的速度。为了提高使用率，更换不同的末端执行器，还可以完成喷雾、套袋和剪枝等作业。 2.5黄瓜采摘机器人 日本的近藤直等研制的黄瓜采摘机器人，采用三菱 MITSUBISHIRV， E2型六自由度工业机器人利用 CCD摄像机，根据黄瓜比其叶茎对红外光的反射率高的 原理来识别黄瓜、叶茎如图 6所
9、示。 图 6 日本的黄瓜采摘机器人 黄瓜、果梗的连接与番茄不 同，采用剪断方法，先把黄瓜抓住，用接近觉传感器找出柄，然后剪断，采摘速度为 16 s个。由于黄瓜是长条形，受到茎叶的影响更大，所以采摘的成功率较低，大约 60。同样，需 要改进该机器人机器手的结构、采摘工作方式和避障规划功 能，以提高采摘成功率，提高采摘速度。 1996年，荷兰农业环境工程研究所 (谢 AG)研制出一种多功能黄瓜收获机器人如 图 7所示 图 7 荷兰的黄瓜采摘机器人 该研究在荷兰 2 hm2的温室里进行，黄瓜为高拉线缠绕方式吊挂生长。该机器人利用近红外视觉系统辨识黄瓜果实，并探测其位置。机械手只收获成熟黄瓜。末端执行
10、器由手爪和切割器构成。机械手有 7个 自 由 度 ， 采 用 三 菱Mitsubishi)RV-E2六自由度机械手。该机 器人视觉系统的黄瓜检测效率大于95，采摘成功率约 80，采摘速度约为 54 s个，在实验用温室中作业效果良好。但由于采收时间过长，不能满足商用要求。 2.6蘑菇采摘机器人 英同 Silsoe研究院研制了蘑菇采摘机器人如图 8所示。 图 8 英国的蘑菇采摘机器人 它可以自动测量蘑菇的位置、大小，并且选择性地采摘和修剪。它的机械手包括 2个气动移动关节和 1个步进电机驱动的旋转关节；末端执行器是带有软衬垫的吸引器；视觉传感器采用 Tv摄像头，安装 在顶部用来确定蘑菇的位置和大小
11、。采摘成功率在 75左右，采摘速度为 6.7个 s，生长倾斜足采摘失败的主要原因。 2.7柑橘采摘机器人 西班牙科技人员发明的这种柑橘采摘机器人主体装在拖拉机上，由摘果手、彩色视觉系统和超声传感定位器 3部分组成。它能依据柑桔的颜色、大小、形状来判断柑桔是否成熟，决定是否采摘。采下的桔子还可按色泽、大小分级装箱。这种采桔机器人采摘速度为 1个 s，比人工提高效率 6倍多。 2.8甜瓜收获机器人 以色列和美国科技人员联合开发研 制了一台甜瓜采摘机器人。该机器人主体架设在以拖拉机牵引 为动力的移动平台上，采用黑白图像处理的方法进行甜瓜的识别和定位，并根据甜瓜的特殊性来增加识别的成功率。在 2个季节
12、和 2个品种的田间试验证明，甜瓜采摘机器人可以完成 85以上的田间甜瓜的识别和采摘工作。 2.9苹果收获机器人 韩国庆北大学研制了苹果采摘机器 人，具有 4自由度，包括 3个旋转关节和 1个移动关节。采 用三指夹持器作为末端执行器，内有压力传感器避免损伤苹果。利用 CCD摄像机和光电传感器识别果实，从树冠外部识别苹果的识别率达 85，速度达 5个 s。该机器人无法绕过障碍物摘取苹果；对于叶茎完全遮盖的 苹果，也没有给出识别和采摘的解决方法。 2.10 国内研究进展 国内在农业机器人方面的研究始于 20世纪 90年代中期，相对于发达国家起步较晚。但不少院校、研究所都在进行采摘机器人和智能农业机械
13、相关的研究。在国内，果蔬采摘机器人的研究刚刚起步。东北林业大学的陆怀民研制了林木球果采摘机器人，主要由 5自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统组成如图 9所示。 图 9林木球果采摘机器人原理图 采摘时，机器人停在距离母树 3 5 m处，然后单片机控制系统控 制机械手大、小臂同时柔性升起达到一定高度，采摘爪张开并摆动，对准要采集的树枝，大小臂同时运动，使采摘爪沿着树枝生长方向趋近 1.52 m，然后采摘爪的梳齿夹拢果枝，大小臂带动采集爪按原路向后返回，梳下枝上的球果，完成一次采摘。这种机器人的效率是 500 ，是人工的 30 50倍。而且，采摘时对母树的破坏较小，采净率高。 另外
14、，曹其新等运用彩色图像处理技术和神经网络理论，开发了草莓拣选机器人，采用气动驱动器将草莓推到不同的等级方向。云山等研究了蘑菇采摘机器人。该系统主要由蘑菇传送带、摄像机、采摘机器手、三自由度气动 伺服机构、机器手抓取控制系统和计算机等组成。计算机视觉系统为蘑菇采摘机器提供分类所需的尺寸、面积信息，并且引导机器手准确抵达待采摘蘑菇的中心位置，防止对不准，以致影响吸盘的密封，造成抓取失败或损伤蘑菇的现象。中国农业大学张铁中等在草莓、黄瓜、西红柿、茄子等果蔬采摘机器人方面做了较深入地研究，研制出了试验样机。 3.研究内容和方法 由前面的分析可知，由于果蔬收获机器人具有工作环境复杂多变、作业对象随机分布
15、、果实个体差异明显，以及果实柔软易损等特点，而且农业生产利润又很小，因此，完全沿用或照搬工业机器人 的技术或研究思路并不可行。果蔬收获机器人的结构要更加简单、操作性必须要更好、可靠性必须要更高。这些特点，都对果蔬收获机器人的研究提出了更高的要求。 3.1 主要研究内容 根据对国内外果蔬收获机器人研究进展的全面分析，结合研究室现有条件，并对可能取得突破的领域进行预测和分析后，本论文拟以黄瓜为研究对象，确定本论文的主要研究内容如下： (1)探讨更适于机器人自动化收获的果实栽培模式。果实的栽培模式既要有助于机器人的自动化收获又不影响作物正常生长栽培。机械化作业方式只有同适当的农学农艺技术结合起来，才
16、能 充分发挥其作用，增产增收。 (2)收获机器人机械手的研究。在满足机器人作业性能的情况下，机械手结构须尽可能简单、紧凑、轻巧和可靠。 (3)收获机器人末端执行器的研究。要求末端执行器在工作过程中，能够准确快速地切除果实，并确保不伤害果实和茎叶，同时结构尽量简单。 (4)研究开发基于 PC系统的收获机器人运动规划及控制技术，开发相应的控制系统软件。 本论文主要针对构建收获机器人平台的各项相关技术进行较为深入的研究，为收获机器人的进一步产业化，以及其它类型果蔬收获机器人的研究和开发提供理论基础和关键技术支撑。 3.2 研究方法 根据我国温室果蔬的实际生产情况，利用现代设计技术、现代制造技术及优化
17、技术，研制收获机器人机械本体结构，研究图像识别处理技术在果蔬识别中的具体应用，研究现代运动控制技术，目标是研究山基于 PC和 DSP运动控制技术的开放式果蔬采摘机器人平台。该收获机器人系统是一个模块化、通用化、开放式的果蔬自动化综合采摘平台。机器人本体结构不变，只需更换末端执行器 (或部分臂杆 )，并对控制系统作少量修改即可适用于各类果实悬挂于半空中的果蔬作物的自动化采摘。 3.3 研究难点 收获机器人是一类工作于非结构环境中的典型 的复杂光机电一体化产品，需要涉及多门学科的知识。一个智能型的收获机器人必须具备下述特征：必须能准确地识别和定位成熟的果实，并引导末端执行器灵活准确地接近目标水果；
18、为了能在孳沟或其它野外环境中行走，机器人必须紧凑，转弯灵活；每个果实的采摘周期不能太长；成本应比较低。 3.4 预期达到的目标 本文所开发的机器人整个系统由机器人行走系统、机械本体部分、机器人视觉识别定位系统、机器人控制系统、机器人驱动系统等五火部分组成。机器人行走系统控制机器人沿着一定的路线行走，并有自主导航功能，同时还是整个机器人的支撑 平台。机械本体部分主要包括机械手和末端执行器，机械手是机器人赖以完成工作任务的机械平台，机械手将末端执行器移动到目标果实所处的位置，再通过末端执行器采摘下目标果实。机器人视觉系统片于识别和检测出水果，并确定水果的位置，并将信息传送给机器人控制系统。机器人控
19、制系统首先接受来自视觉系统的目标果实的位置 (或图像 )信息，避行机器人坐标变换、运动学 (动力学 )分析，逆运动学 (动力学 )计算，进行运动轨迹规划、插补运算等，控制机器人动力系统 (电机 )执行规定的轨迹，同时进行自动加减速计算及位置控制、信号反馈处理，轨迹修正以及 各种 I 0处理等任务。驱动系统主要包括电机驱动器及其相关的接口板卡和电路，通过驱动器对电机的控制，机器人才能实现机器人的运动驱动和控制。 4.工作进度和安排 2010年 12月 1日 -2011年 1月 10日，完成文献综述、外文翻译 (2篇 )。 2011年 1月 10日 -2011年 3月 1日，完成开题报告。 2011年 3月 1日 -2011年 4月 10日，温室采摘车的总体方案设计和机械结构设计。 2011年 4月 10日 -2011年 4月 30日，主要工作性能参数的计算和主要部件的选
