绿野奇兵

基金项目：吉林工程技术师范学院2024年大学生创新创业训练计划项目“绿野奇兵——农业识别抓取机器人”（项目编号：202410204071）

摘要：随着现代农业向智能化方向发展，机器人技术在农作物识别与采摘领域展现出广阔应用前景。针对传统人工采摘效率低、成本高等问题，本研究设计开发了一套基于机器视觉的农业识别抓取机器人系统。该系统采用深度学习算法实现农作物成熟度的精准识别，结合多自由度机械臂完成自适应抓取作业，通过路径规划算法优化移动轨迹。实验结果表明，该机器人能够有效识别多种作物的成熟特征，抓取动作准确率达到生产要求，显著减轻人工劳动强度。系统集成视觉识别、机械控制和智能决策模块，为解决农业劳动力短缺问题提供了可行的技术方案。未来研究将进一步优化识别算法以适应复杂田间环境，提升机器人的作业稳定性和通用性。本成果为农业自动化装备的研发提供了实践参考，对推动智慧农业发展具有积极意义。

关键词：农业机器人；图像识别；机械臂抓取；深度学习；路径规划

一、研究背景与目的

随着全球人口持续增长和粮食需求上升，传统农业生产方式正面临劳动力短缺和效率瓶颈的双重压力。人工采摘不仅耗时费力，还受季节性和天气条件限制，导致农业生产成本居高不下。近年来，计算机视觉和机械控制技术的进步为农业自动化提供了新的解决方案。从国际经验来看，采用机器人技术已成为提升农业生产效率的有效途径，例如欧美国家已成功将自主导航机器人应用于作物监测和精准除草等环节。

本研究的核心目标在于开发一套能够自主识别并抓取农作物的智能机器人系统。该系统需要解决三个关键问题：首先是通过视觉识别技术准确判断作物的成熟状态，这直接关系到采摘质量；其次是设计适应多种作物的柔性抓取机构，确保采摘过程中不损伤果实；最后是实现田间环境下的可靠移动与精确定位。与现有农业机器人相比，本研究特别强调识别算法与抓取动作的协同优化，使系统能够适应草莓、番茄等易损作物的采摘需求。

农业机器人的发展还面临一些现实挑战。复杂田间环境下的光照变化、作物遮挡等因素会影响识别精度，而不同作物的物理特性差异也对抓取机构设计提出更高要求。本研究的创新点在于采用模块化设计思路，使视觉识别模块和抓取执行机构可根据不同作物类型进行快速调整，从而提高系统的适应性和实用性。这一设计理念为后续农业机器人的功能扩展提供了技术参考。

二、农业识别抓取机器人的设计与实现

2.1 系统架构与硬件设计

农业识别抓取机器人的整体系统采用模块化设计理念，由视觉识别、决策控制、机械执行和移动平台四大核心模块构成。视觉识别模块配备高分辨率工业相机和红外传感器，用于采集作物图像及深度信息；决策控制模块搭载嵌入式处理器运行深度学习算法，实时处理传感器数据并生成作业指令；机械执行模块包含六自由度机械臂和自适应夹持器，完成精准采摘动作；移动平台采用四轮驱动结构，配备激光雷达实现自主导航。

硬件设计充分考虑田间作业需求。视觉系统安装于可升降云台，通过电动滑轨实现横向扫描，确保对1.2-1.8米高度范围内作物的全覆盖检测。机械臂采用碳纤维材料减轻自重，最大伸展半径达到80厘米，末端配置具备压力反馈的三指夹持器，抓取力度可根据不同作物特性自动调节。移动平台底盘离地间隙设计为25厘米，适应常见田垄地形，四轮独立悬挂系统有效吸收地面颠簸。

机械结构设计注重实用性与维护便利性。主要连接部位采用快拆结构，便于运输和现场组装；关键传动部件设有防尘罩，减少农作物碎屑的影响；电子元件集中布置在防水仓内，通过散热风扇和导热硅胶保持工作温度。系统预留标准接口，可扩展安装喷药、施肥等附加模块，满足多样化农业作业需求。整机重量控制在150公斤以内，既保证了结构稳定性，又避免对土壤造成过度压实。

2.2 软件算法与识别抓取流程

软件系统采用分层架构设计，分为图像处理、决策控制和动作执行三个主要功能层。图像处理层首先通过相机采集田间作物的RGB图像和深度信息，经过预处理消除光照不均和背景干扰。预处理包括直方图均衡化增强对比度，高斯滤波去除噪声，以及基于颜色阈值的初步区域分割。处理后的图像输入到深度学习识别模块，采用改进的YOLOv5网络结构进行实时目标检测。该网络经过迁移学习训练，能够准确识别成熟作物的位置、大小和朝向信息，识别准确率在各种光照条件下保持稳定。

决策控制层接收视觉系统的识别结果后，启动多级判断流程。首先根据预设的成熟度标准筛选合格目标，排除未成熟或过熟的作物；然后通过碰撞检测算法评估机械臂的可达性，避开茎叶障碍物；最后结合机械臂当前位姿，规划最优抓取路径。规划算法综合考虑路径长度、关节转动角度和能量消耗等因素，生成平滑的运动轨迹。对于特殊场景如密集种植区域，系统会自动调整抓取顺序，优先处理易损或高价值作物。

动作执行层将规划结果转化为控制指令，通过PID闭环控制驱动机械臂运动。末端夹持器配备力反馈系统，在接触瞬间自动调节夹持力度。抓取过程分为四个阶段：首先是预定位阶段，机械臂快速接近目标区域；然后是精细调整阶段，根据实时图像微调末端姿态；接着是接触阶段，以低速轻柔触碰果实；最后是抓取阶段，根据压力传感器反馈动态控制夹持力度。整个流程可在1.5秒内完成，确保作业效率满足田间需求。

软件优化方面重点考虑实时性和鲁棒性。算法采用多线程并行计算，视觉处理、运动规划和机械控制分别运行在独立线程，通过共享内存交换数据。针对嵌入式平台资源有限的特点，对神经网络进行了剪枝和量化处理，在保证精度的同时显著降低计算负荷。系统还内置自检功能，定期校准传感器和机械零点，确保长期使用的稳定性。

三、结论

本研究成功开发了一套基于机器视觉的农业识别抓取机器人系统，通过整合深度学习算法、多自由度机械臂控制和智能路径规划技术，实现了对多种农作物的自动识别与精准抓取。系统在草莓、番茄等易损作物上的测试表明，其识别准确率和抓取成功率均达到实际生产要求。模块化设计使系统具备良好的适应性，可根据不同作物类型快速调整视觉识别参数和抓取策略，显著降低了人工劳动强度。

从技术实现来看，系统的创新性主要体现在三个方面：一是采用改进的YOLOv5网络结构，有效克服了田间复杂光照和遮挡问题；二是开发了具有力反馈功能的自适应夹持器，在保证抓取成功率的同时大幅降低果实损伤率；三是设计了轻量化机械结构与高效电源系统，增强了机器人的移动性和续航能力。这些技术创新为农业自动化设备的研发提供了实践参考。

参考文献

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