草莓收获和拣选机器人：智能技术提升生产效率

草莓作为高级营养水果，深受广大消费者的青睐。和其他水果、蔬菜一样，草莓在上市前也要经过严格的拣选和包装。由于草莓的价格受果实的形状、颜色、香味以及损伤程度的影响很大，因此草莓的收获和拣选在保证产地信誉、提高产品的价值上起着非常重要的作用。

1.栽培方式

传统的温室草莓栽培方式是将草莓种植在盖有地膜的垄上（见图6-36），为了便于收获，在草莓移栽的时候，将秧苗中带有花蒂的方向朝向垄沟，这样果实就露在垄沟方向。

图6-35 长形瓜果等级判别程序框图

图6-36 传统的温室草莓栽培方式

草莓有其独特的生长方式，二歧聚伞花序使草莓按次序先后开花、结果，造成果实的不定期成熟，这就需要人工不定时的判断和收获。由于不同的人在判断草莓的成熟程度上存在差异，容易造成收获后草莓的等级差异很大。露地栽培的草莓，采摘期达20天左右，而温室种植的草莓采摘期可达5～6个月。而且人工收获时，每摘一处草莓需弯腰一次，劳动强度非常大。

2.露地生长草莓收获机器人

日本冈山大学研究出的龙门式草莓收获机器人，龙门架设在草莓生长区域的两侧（见图6-37），采用轮式机构移动。机械手设置在龙门架顶部，可以根据草莓的高度上下伸缩运动，末端执行器采用吸引式手爪，从草莓的上方确定二维坐标位置，进行采摘。

3.高架栽培草莓收获机器人

日本冈山大学为了研制草莓收获机器人，首先对草莓的栽培方式进行了改进，将草莓种植在高架上（见图6-38），果实垂下来。机器人在高架下有足够的活动空间，并且机器人的收获作业不受叶子的干扰。

图6-37 露地生长草莓收获机器人

图6-38 草莓高架栽培

（1）机械手 高架栽培的草莓因障碍少，采用5自由度极坐标机械手（见图6-39），用彩色摄像机识别成熟果实，视觉传感器采用与樱桃番茄相同的算法。

图6-39 高架栽培草莓收获机器人的机械手

（2）末端执行器 草莓收获的末端执行器（见图6-40）与樱桃番茄的相似，依靠真空吸管首先吸住果实，3对光电中断器检测果实的位置。当果实处于适当位置时，手腕转动将果梗送入切断处，弹簧和螺线管驱动刀片切断果梗。

图6-40 高架栽培草莓收获机器人的末端执行器

a）机构示意图 b）实物图

4.草莓拣选机器人

草莓的形状复杂，一般的水果分选原则，如形状、大小、圆度、弯曲度以及长度比等，很难用到草莓上。

（1）草莓的拣选标准 日本的草莓根据规定的规格标准（见图6-41）按颜色、形状及大小进行拣选分类、包装之后才可上市流通。一般地，收获后的草莓可按着色程度分为8分、7分、6分和5分，形状可分为A、B和C等，大小可分为2L、L、M、S和2S级。

（2）草莓拣选机器人的原理 草莓拣选机器人的系统（见图6-42）包括传送带、控制器1和控制器2、空气压缩机、CCD摄像机、照明系统、计算机和图像处理系统。

图6-41 日本草莓的规格标准

图6-42 草莓拣选机器人的系统图(www.xing528.com)

a）主视图 b）俯视图

工作过程为：

①传送带把草莓传送到摄像机下。

②光纤传感器1检测草莓的到位信号，计算机通过图样采集卡采入从摄像机上得到的草莓彩色图像。

③计算机对采入的图像进行处理，抽出形状特征值进行判断，然后输出控制信号到控制器。

④当草莓被判定为A级时，不给气压驱动器1、2供气，草莓自行进入A道；若草莓被定为B级，则给气压驱动器2供气，将草莓推入B道；若草莓被定为C级，则给气压驱动器1供气，将草莓推入C道。

（3）草莓形状特征的提取 专业人员在拣选草莓时，很容易根据果实部分的形状特征来判断其等级，但对于任意放置在传送带上的草莓，计算机采集到的草莓图像的方位是不定的。因此，拣选机器人首先找出草莓的外形轮廓，再对轮廓进行计算，确定形状特征值。

系统采用彩色图像技术获取草莓图形，图6-43a是图像卡采集到的在监视器上以RGB彩色模型显示的图像，它的R、G灰度图像分别如图6-43b、c所示。为了得到如图6-43g所示的草莓形状特征图像，对采集到的草莓彩色图像做以下处理：

1）将图6-43a的彩色图像转变成黑白二值图像，提取边缘信号得到如图6-43d所示的结果。

2）图6-43a的彩色图像减去图6-43b R灰度图像产生目标图像（见图6-43e）。

3）目标图像经二值化和边缘提取处理后，得到如图6-43f所示的果实轮廓线图像。

4）最后把图6-43d和图6-43f进行逻辑与运算后，得到呈现开曲线形的草莓形状特征图像（见图6-43g）。

由此就可以在图6-43g的基础上，抽出草莓的形状特征参数：

1）对呈现曲线状的形状特征图像（见图6-44），用3×3窗口（见图6-45）检出曲线的两端点A和B。

图6-43 不同处理情况下的草莓图像信号

a）彩色图像 b）R灰度图像 c）G灰度图像 d）整体轮廓线图像 e）目标图像 f）果实轮廓图像 g）特征曲线图

2）以A、B为两端点作一条直线，并在此直线的中心点O作一条垂直线，与曲线相交于C点。

3）以CO线为基线，从O点起按±2nπ/32（n=1，2，3，4）的角度向外作射线。

4）这些射线与形状特征曲线相交点分别是L₁、L₂、L₃、L₄、R₁、R₂、R₃和R₄。

5）根据K₁=OL₁/OC、K₂=OL₂/OC、K₃=OL₃/OC、K₄=OL₄/OC、K₅=OR₁/OC、K₆=OR₂/OC、K₇=OR₃/OC、K₈=OR₄/OC可产生一组形状特征参数。

图6-44 草莓的形状特征图像

图6-45 3×3检测窗口

图6-46 草莓拣选机器人系统

（4）基于神经网络的判别 采用神经网络结构（见图6-34），输入层为草莓形状的8个特征值，隐含层的层数根据训练状况而定；输出层为2个，分别控制两个气压驱动器。

（5）流程控制 草莓拣选机器人系统（见图6-46）包括训练部分和判断部分，训练部分的内容包括图像处理、特征抽出和网络训练，判断部分的内容包括图像处理、特征抽出和判断以及草莓移动控制。程序启动后，通过计算机的屏幕和键盘，以人机对话的形式引导机器人进入学习训练和拣选判断状态。