周傳鑫 徐昊成 杜鵬飛 梁楷奇 韓 放

（河南科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河南洛陽(yáng) 471003）

在果樹(shù)種植業(yè)中，對(duì)水果的采摘質(zhì)量要求較高。據(jù)不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，各品類(lèi)水果采摘期間，采摘的勞動(dòng)力成本約占整個(gè)水果種植成本中的50%左右，水果的采摘質(zhì)量容易受到果農(nóng)的操作影響，最終影響成品的經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)價(jià)格。

水果采摘裝置的專(zhuān)利在國(guó)家專(zhuān)利備案中很多種，包括電動(dòng)式、機(jī)械式、氣動(dòng)式等。根據(jù)采摘方向又分為定向采摘和全方向采摘。但是，完成商業(yè)轉(zhuǎn)化的專(zhuān)利數(shù)量偏少且價(jià)格昂貴。

完全依靠人力采摘的工作效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大，高枝作業(yè)還具有一定危險(xiǎn)性。因此，實(shí)現(xiàn)水果采摘機(jī)械化、智能化、經(jīng)濟(jì)化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.1 視覺(jué)相機(jī)的選擇和使用

視覺(jué)相機(jī)的主控選用STM32F411 MCU，視覺(jué)識(shí)別模塊選用了OpenCV，并集成OV7725攝像頭芯片。視覺(jué)識(shí)別相機(jī)選用面陣CCD工業(yè)3D相機(jī)，作為工業(yè)級(jí)圖像采集裝置，配置300萬(wàn)的ccd攝像頭。

人工檢測(cè)雖然可以實(shí)現(xiàn)普通的水果表面檢查，但對(duì)于有快速采摘要求的果品時(shí)，大面積的采摘作業(yè)將會(huì)導(dǎo)致人工采摘面臨疲勞作業(yè)，降低勞動(dòng)效率，增加作業(yè)時(shí)間。

基于視覺(jué)識(shí)別的水果采摘裝置，優(yōu)勢(shì)在于集成裝置的電子控制不會(huì)因工作時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而疲勞，并且可以根據(jù)不良品的多維度邊界特征，在系統(tǒng)中引入新的算法，提高檢測(cè)速度和檢測(cè)質(zhì)量。文章提出的自動(dòng)采摘裝置所具有的信息打印功能，在檢測(cè)到表面瑕疵后，自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前瑕疵的圖像、大小等信息，并反饋至移動(dòng)端，在手動(dòng)控制設(shè)備進(jìn)行采摘操作的同時(shí)，還可控制采摘質(zhì)量，提高優(yōu)產(chǎn)率[1-2]。

視覺(jué)相機(jī)如圖1所示。

圖1 視覺(jué)相機(jī)

1.2 視覺(jué)相機(jī)五大硬件檢測(cè)要求

（1）照明方式：前向照明。此方式可使光源和攝像機(jī)位于被測(cè)物的同側(cè)，照明裝置安裝方便且便于拆卸，還可有效減小設(shè)備總體積。

（2）工業(yè)鏡頭的選型依據(jù)：

視場(chǎng)角=所需分辨率×亞像素×相機(jī)尺寸/零件測(cè)量公差比

鏡頭選擇需要注意目標(biāo)高度、影像高度、焦距、影像至目標(biāo)的距離、放大倍數(shù)、中心點(diǎn)/節(jié)點(diǎn)以及畸變。

（3）面陣CCD。

（4）攝像頭接口：圖像為黑白雙色傳輸；接口選擇通用的PCI或AGP兼容捕獲卡，可以將圖像迅速傳送到計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器，進(jìn)行圖像識(shí)別處理。

（5）視覺(jué)處理器：系統(tǒng)處理器與視覺(jué)處理器整合于一體。

1.3 剪枝結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和方案敲定

剪枝結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方案有兩種。第一種為電子控制。優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)電控的方式操作控制桿在直線(xiàn)上完成抓取動(dòng)作?？刂剖直梢酝ㄟ^(guò)藍(lán)牙信號(hào)傳輸控制前端機(jī)械手爪的運(yùn)動(dòng)。因控制桿具有一定硬度，不易受枝杈影響，所以不需要考慮結(jié)構(gòu)長(zhǎng)度是否會(huì)影響到手爪的運(yùn)動(dòng)效果。但電子控制缺點(diǎn)也較為明顯，即低電量狀態(tài)下無(wú)法使用，需要攜帶足夠的備用電池，并且在有電磁干擾的環(huán)境中可能會(huì)影響信號(hào)的傳輸。第二種為機(jī)械手爪設(shè)計(jì)。優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)尼龍繩連接手爪和控制手柄，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且較為穩(wěn)定。缺點(diǎn)在于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)會(huì)導(dǎo)致機(jī)械手爪的長(zhǎng)度受限。綜合以上兩種方案，剪枝結(jié)構(gòu)最終選擇第一種。

采用42步進(jìn)電機(jī)控制兩個(gè)刀片對(duì)水果枝條進(jìn)行剪切，對(duì)兩片刀身同一端進(jìn)行固定，呈“剪刀狀”。剪枝結(jié)構(gòu)的電控設(shè)計(jì)如圖2所示。深色刀片固定在步進(jìn)電機(jī)，而淺色刀片則固定在電機(jī)軸上，與電機(jī)軸共同運(yùn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)剪切水果枝條的效果。

圖2 剪枝結(jié)構(gòu)的電控設(shè)計(jì)

1.4 水果下落的緩沖管道設(shè)計(jì)

管道外部包圍材料使用柔性紗網(wǎng)型材料，在足夠長(zhǎng)的紗網(wǎng)型管道設(shè)置3～4節(jié)緩沖區(qū)，緩沖區(qū)帶有柔性橡膠，選擇彈性系數(shù)較為合適的合成橡膠使水果能夠安全平穩(wěn)地落到分類(lèi)果筐中[3]。

1.5 分類(lèi)果筐設(shè)計(jì)

水果的品類(lèi)和大小通過(guò)視覺(jué)相機(jī)識(shí)別，分類(lèi)果筐將根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)定的參數(shù)值對(duì)比相機(jī)識(shí)別后提供的數(shù)據(jù)。單片機(jī)將會(huì)控制分類(lèi)果筐，打開(kāi)相應(yīng)的果筐欄，水果沿著斜坡滾下，掉落至閥門(mén)開(kāi)啟的果筐欄，提高了水果分類(lèi)效率，并且視覺(jué)相機(jī)可根據(jù)圖像判斷水果是否有腐爛、表面瑕疵等情況，將判定結(jié)果為“差”的水果篩選出去。

2 智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 單片機(jī)主控選型

主控選用Arduino 的Mega 2560 單片機(jī)。Arduino Mega 2560 的微控制器是ATmega 2560，IO口54（15個(gè)IO口可以作為PWM輸出），模擬輸入端口16個(gè)，uart串口4個(gè)，運(yùn)行頻率達(dá)到16 MHz。燒錄程序時(shí)可以使用USB接口，使用ICSP頭進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。與其他開(kāi)發(fā)板相比，Arduino所處的開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)單，資料齊全，開(kāi)源性強(qiáng)，采用Arduino能夠有效地提高設(shè)計(jì)人員的編程速度。

分類(lèi)果筐結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)運(yùn)行流程分別如圖3、圖4所示。

圖3 分類(lèi)果筐結(jié)構(gòu)

圖4 系統(tǒng)運(yùn)行流程

2.2 視覺(jué)識(shí)別邏輯

（1）算法（預(yù)處理算法、檢測(cè)算法）：圖像采集完成后，系統(tǒng)優(yōu)先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，保證圖像的對(duì)比度清晰，方便后續(xù)圖像處理。算法處理方面，選用圖像變換和圖像增強(qiáng)兩種算法，以檢測(cè)水果的表面質(zhì)量和尺寸大小。

（2）使用常用的視覺(jué)檢測(cè)軟件庫(kù)：OpenCV。其功能算法相對(duì)較多，代碼開(kāi)源，可商用，但開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng)，部分特殊算法還需技術(shù)人員單獨(dú)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。OpenCV是基于（開(kāi)源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，能夠流暢運(yùn)行在各操作系統(tǒng)中。OpenCV的核心量級(jí)輕且高效，由C語(yǔ)言及C++語(yǔ)言編寫(xiě)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的多種通用算法。OpenCV的主要接口也是C++語(yǔ)言。數(shù)據(jù)庫(kù)含有大量的Python、Java 和E語(yǔ)言接口。

2.3 藍(lán)牙模塊設(shè)計(jì)

藍(lán)牙模塊選用SKB501（BLE5.0），該模塊基于nRF52840方案實(shí)現(xiàn)，具有性能良好、功耗低、接收靈敏度高、傳輸距離遠(yuǎn)等特點(diǎn)，且產(chǎn)品可滿(mǎn)足快速編輯需求，能夠更好地服務(wù)用戶(hù)需要。

nRF52840 SoC以nRF52系列SoC的架構(gòu)為基本框架，支持單芯片方案無(wú)法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜低功耗藍(lán)牙和其他低功耗無(wú)線(xiàn)應(yīng)用。與4.2版本的低功耗藍(lán)牙方案相比，nRF52840能夠提供4倍覆蓋范圍以及2倍傳輸速率的低功耗藍(lán)牙無(wú)線(xiàn)連接性能，nRF52840全面支持5.0 傳輸，并且還集成了Thread、802.15.4、ANT和專(zhuān)有2.4GHz無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，全速USB 3.0控制器，涵蓋4 種SPI 接口的大量新外設(shè)（類(lèi)似EasyDMA等）。該模塊可廣泛應(yīng)用于高級(jí)信號(hào)傳輸設(shè)備以及IoT物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。使用該模塊能夠更好地滿(mǎn)足通信方面的要求，提高通信速度。

3 結(jié)語(yǔ)

基于視覺(jué)識(shí)別的水果采摘裝置的應(yīng)用，有利于提高果品采摘質(zhì)量，降低果農(nóng)工作強(qiáng)度。通過(guò)藍(lán)牙模塊控制的剪枝裝置能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)線(xiàn)控制，使機(jī)械手臂能夠自由伸縮的同時(shí)，兼具穩(wěn)定性和可控性，適合采摘多種高枝水果。