設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人技術(shù)進(jìn)展、挑戰(zhàn)與趨勢(shì)
# 01
產(chǎn)業(yè)背景
中國(guó)是世界最大的蔬菜生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)，規(guī)模和產(chǎn)值均居全球首位。2018年以來，中國(guó)設(shè)施蔬菜種植面積穩(wěn)定在6 000萬畝（400萬公頃）以上，占蔬菜總產(chǎn)量的38%，年產(chǎn)值超過9 800億元，占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的17.9%，已經(jīng)成為發(fā)展現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)、全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的支柱產(chǎn)業(yè)。歷經(jīng)多年發(fā)展，中國(guó)設(shè)施蔬菜生產(chǎn)技術(shù)裝備已經(jīng)逐步得到改善，生產(chǎn)管理自動(dòng)控制、新型水肥一體化、生物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等設(shè)備正在加快普及應(yīng)用。
但是整體來看，目前中國(guó)設(shè)施蔬菜生產(chǎn)仍處于粗放式管理的狀態(tài)，整體生產(chǎn)水平不高，生產(chǎn)效益正在逐年下降。一是機(jī)械化、智能化生產(chǎn)水平偏低。當(dāng)前，中國(guó)設(shè)施蔬菜綜合機(jī)械化率僅為30%左右，不足大田作物的50%，大部分生產(chǎn)管理依靠人工，應(yīng)用于栽培、收獲、灌溉施肥等環(huán)節(jié)的輕簡(jiǎn)化、適應(yīng)性強(qiáng)的專用機(jī)械裝備較為缺乏。二是人工成本連年增長(zhǎng)。以設(shè)施番茄為例，根據(jù)《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2022》數(shù)據(jù)顯示，2021年，人工成本已由1991年的每天10元增加至120元，但是單產(chǎn)增幅遠(yuǎn)小于生產(chǎn)成本增幅。三是“水-肥-藥-境”管控仍以手動(dòng)或半自動(dòng)化操控為主，光、溫、濕度、土壤pH等生產(chǎn)環(huán)境智能化調(diào)控技術(shù)應(yīng)用不足，灌溉、施肥、施藥的精準(zhǔn)度不夠，肥料農(nóng)藥過量施用，資源利用率較低，單位產(chǎn)量效益提升面臨壓力，綠色生產(chǎn)水平不高。面對(duì)城鄉(xiāng)居民對(duì)于高品質(zhì)蔬菜日益增長(zhǎng)的需求，以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)于產(chǎn)量、品質(zhì)和效益提升的綜合要求，亟需研制與應(yīng)用設(shè)施蔬菜機(jī)器人，對(duì)“水-肥-藥-境”進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化、自動(dòng)化、少人化生產(chǎn)。
# 02
設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人前沿進(jìn)展
設(shè)施蔬菜機(jī)器人是用于日光溫室、連棟溫室等設(shè)施生產(chǎn)環(huán)境下，應(yīng)用于育苗/秧、生產(chǎn)管理、采摘等復(fù)雜場(chǎng)景的智能化、自主化作業(yè)裝備。目前設(shè)施蔬菜機(jī)器人的類型主要包括育苗移栽機(jī)器人、嫁接機(jī)器人、采收機(jī)器人等。以先進(jìn)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)為支撐，世界農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)如荷蘭、日本、以色列等國(guó)的設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人技術(shù)和市場(chǎng)已經(jīng)較為成熟，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了部分設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。在工廠化蔬菜育苗方面，荷蘭走在世界前列。以威斯康集團(tuán)（Viscon Group）為例，該公司研制的水培蔬菜工廠化生產(chǎn)系統(tǒng)代表了水培蔬菜的世界先進(jìn)水平，該系統(tǒng)配置有智能播種、立體催芽、移栽育苗、水肥管理、水循環(huán)控制、收割輸送系統(tǒng)等，適于生菜、小白菜等綠葉類蔬菜育苗與移栽；在生產(chǎn)管理方面，荷蘭ISO Group公司面向茄果類種苗研制的蔬菜嫁接機(jī)器人Graft 1200，配備有秧苗機(jī)器視覺識(shí)別系統(tǒng)和秧苗輸送系統(tǒng)，精準(zhǔn)獲取秧苗子葉和莖部參數(shù)，采用圖像處理器分析夾持爪上的激光投影位置來確定上苗高度，嫁接效率到達(dá)了1 050株/h，成功率為99%。在采收機(jī)器人方面，荷蘭瓦赫寧根大學(xué)和以色列本古里安大學(xué)在歐盟“地平線2020”計(jì)劃資助下研制了甜椒采摘機(jī)器人Sweeper（見圖6）。機(jī)器人系統(tǒng)由一個(gè)六自由度機(jī)械臂、末端執(zhí)行器、RGB-D相機(jī)、帶圖形處理單元的計(jì)算機(jī)、可編程邏輯控制器和儲(chǔ)存裝置構(gòu)成。通過激光雷達(dá)確定自己巡視的路徑，借助計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從遠(yuǎn)距離和近距離判斷甜椒的位置和成熟度，利用震動(dòng)刀切割果梗實(shí)現(xiàn)采摘作業(yè)，在商業(yè)溫室試驗(yàn)狀態(tài)下，收獲一枚甜椒平均僅需24 s，通過提高機(jī)器人底盤運(yùn)動(dòng)速度，可將收獲時(shí)間降低到15 s，準(zhǔn)確率超過60%，是全球第一臺(tái)具有商業(yè)化應(yīng)用性能的甜椒采摘機(jī)器人。西班牙Agrbot Robotics公司研制了一款具有24個(gè)機(jī)械臂協(xié)同作業(yè)的草莓采摘機(jī)器人（見圖1），適用于高壟栽培和架式栽培草莓。該機(jī)器人的24個(gè)機(jī)械臂均安裝了內(nèi)置短距離集成色彩、紅外深度傳感器和圖像處理單元，能定位、識(shí)別和判定草莓及其成熟度，末端執(zhí)行器采用非接觸式斷莖夾持方式采摘，避免了果實(shí)損傷，并使用激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)周圍作業(yè)環(huán)境，可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)避障和自主作業(yè)，目前該機(jī)器人已經(jīng)在美國(guó)加州的農(nóng)場(chǎng)投入使用。為了應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺的難題，日本早在20世紀(jì)80年代就開始設(shè)施蔬菜機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)，涌現(xiàn)了一批低成本番茄采摘機(jī)器人等面向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的產(chǎn)品。日本松下株式會(huì)社研制的小番茄采摘機(jī)器人，使用3D相機(jī)和圖像傳感器從遠(yuǎn)距離和近距離檢測(cè)和定位果實(shí)分布，根據(jù)圖像獲取的番茄顏色評(píng)估果實(shí)成熟度，制定和規(guī)劃采摘路徑和姿態(tài)，以切割果梗方式進(jìn)行無損采摘。其單個(gè)番茄采摘速度約為6 s，雖然相對(duì)于人工采摘速度較為緩慢，但其視覺和照明系統(tǒng)可保證機(jī)器人全天候工作，每年可減少約20%的人工費(fèi)用支出，每臺(tái)售價(jià)約合30萬元人民幣，目前已成功在多個(gè)溫室作業(yè)。
圖1 國(guó)外典型的設(shè)施蔬菜機(jī)器人
Fig. 1 ?Typical facility vegetable robots abroad
隨著設(shè)施種植結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的穩(wěn)步發(fā)展，國(guó)內(nèi)部分高校和研究所在嫁接、移栽和采收機(jī)器人領(lǐng)域開展了深入的研究，在裝置設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)仿真優(yōu)化等理論方面取得了突破，部分機(jī)器人已經(jīng)在溫室生產(chǎn)中得到了示范應(yīng)用。作者團(tuán)隊(duì)在國(guó)內(nèi)較早構(gòu)建了一套番茄工廠化全流程機(jī)器人生產(chǎn)系統(tǒng)，開啟了設(shè)施蔬菜生產(chǎn)全流程的無人化作業(yè)新模式，在北京、山東壽光、山東菏澤等設(shè)施蔬菜主產(chǎn)地得到了初步應(yīng)用。團(tuán)隊(duì)研制的番茄工廠化全流程機(jī)器人生產(chǎn)系統(tǒng)涵蓋了采摘、整枝、巡檢、噴藥等多套自主研發(fā)的番茄生產(chǎn)機(jī)器人裝備。番茄采摘機(jī)器人（見圖2（a））采用軌道式移動(dòng)升降平臺(tái)，配置4自由度關(guān)節(jié)式機(jī)械臂，基于結(jié)構(gòu)光視覺的識(shí)別定位算法進(jìn)行果實(shí)的識(shí)別和定位，末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)采用吸力式套筒旋擰結(jié)構(gòu)，無損實(shí)現(xiàn)果實(shí)和果梗分離，在強(qiáng)光和弱光下的采摘成功率分別達(dá)83.9%和79.4%；番茄整枝機(jī)器人采用基于雙目云臺(tái)攝像機(jī)的主莖離散區(qū)域圖像采集伺服控制方法，通過融合多視角植株圖像特征，可實(shí)現(xiàn)番茄主莖的圖像拼接與立體形態(tài)測(cè)量；利用基于改進(jìn)YOLOv3的溫室番茄紅果和綠果識(shí)別方法，可對(duì)自然生長(zhǎng)狀態(tài)下的番茄果實(shí)進(jìn)行計(jì)數(shù)估產(chǎn)，總體估產(chǎn)精度達(dá)到96.3%。除了番茄生產(chǎn)機(jī)器人取得了一定的研究成果，國(guó)內(nèi)在草莓、蘆筍、甜椒等設(shè)施蔬菜作物采摘機(jī)器人的目標(biāo)識(shí)別、控制裝置、整機(jī)設(shè)計(jì)的理論與試驗(yàn)也進(jìn)展較快，如汪小旵等研制了草莓和蘆筍采摘“選擇性收獲機(jī)器人”（見圖2（b）），采摘機(jī)器人基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)綠蘆筍和草莓進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、成熟度判別、定位、夾持剪切和收集存放。
圖2 國(guó)內(nèi)典型的設(shè)施蔬菜機(jī)器人
Fig. 2 ?Typical facility vegetable robots in China
# 03
面臨的挑戰(zhàn)與亟待突破的關(guān)鍵技術(shù)
設(shè)施蔬菜種植的非結(jié)構(gòu)性環(huán)境和栽培作物的表型特征導(dǎo)致當(dāng)前設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人研制與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用面臨以下三方面的挑戰(zhàn)。一是設(shè)施種植環(huán)境下光照時(shí)空波動(dòng)較大、視場(chǎng)前景-背景輻射亮度突變情況較為平常，但目前對(duì)蔬菜及其果實(shí)的識(shí)別的大多數(shù)是基于光譜特征圖像對(duì)目標(biāo)開展識(shí)別分類，果實(shí)與果莖的顏色特征、灰度閾值和幾何形狀特性極易受到光照波動(dòng)的影響，從而導(dǎo)致機(jī)器人對(duì)莖、葉和成熟果實(shí)的定位與識(shí)別率過低；二是溫室栽培的蔬菜密度較高、植株叢生密布、姿態(tài)各異、相互遮擋，尤其是茄果類蔬菜，還存在果實(shí)、果葉、果莖、吊線色系相近的情況，使得機(jī)器人在進(jìn)行圖像特征識(shí)別時(shí)難以進(jìn)行判別和分割，對(duì)其在目標(biāo)果實(shí)精準(zhǔn)定位與識(shí)別、摘取路徑設(shè)計(jì)、自主導(dǎo)航規(guī)劃和躲避障礙作業(yè)中提出了較大挑戰(zhàn)；三是設(shè)施栽培的蔬菜包括葉菜、茄果類、草莓等，每種類型的蔬菜均構(gòu)造復(fù)雜且柔嫩易損，機(jī)器人在移栽、嫁接和采收過程中，機(jī)器部件與蔬菜組織存在直接或間接的互作過程，極易造成蔬菜果實(shí)或其他組織的損失，這就對(duì)機(jī)器人末端執(zhí)行器的靈巧性、柔軟性提出了較高的要求。
結(jié)合產(chǎn)業(yè)背景、前沿進(jìn)展和客觀挑戰(zhàn)等方面的分析，中國(guó)設(shè)施蔬菜生產(chǎn)機(jī)器人應(yīng)重點(diǎn)從以下兩個(gè)方面開展關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與突破。一是多波段圖像融合的近色莖稈目標(biāo)識(shí)別。由于微觀成分的差異性，植物莖、葉、果等近色組織在特定波段的光譜特征呈現(xiàn)明顯差異，需要強(qiáng)化特定強(qiáng)反射波段圖像融合，構(gòu)建多模態(tài)圖像融合網(wǎng)絡(luò)，提升RGB圖像識(shí)別效果，提高光照和遮蓋環(huán)境干擾下相近色系目標(biāo)識(shí)別效率；二是基于人-機(jī)技能傳遞的復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行部件設(shè)計(jì)。構(gòu)建“視覺+觸覺”信息同步的人工采摘操作示教數(shù)據(jù)庫，對(duì)人工操作信息進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉，開展人工動(dòng)態(tài)接觸力度和動(dòng)態(tài)操作軌跡信息的時(shí)序編碼，量化人工操作樣本，并開展基于學(xué)習(xí)的強(qiáng)化模型構(gòu)建，對(duì)采摘技能的核心參數(shù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，形成低能耗、高效操作模本。
整體來看，對(duì)比全球農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)，中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)與應(yīng)用起步晚、發(fā)展慢，綜合性能與國(guó)外先進(jìn)產(chǎn)品依然存在較大差距，產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用依然任重道遠(yuǎn)。主要表現(xiàn)在：一是現(xiàn)有農(nóng)業(yè)機(jī)器人以單執(zhí)行器、單機(jī)作業(yè)為主，多臂協(xié)同機(jī)器人研制剛剛起步，在多環(huán)節(jié)一體化作業(yè)協(xié)同方面性能差、效率低，難以滿足實(shí)際生產(chǎn)需求；二是農(nóng)業(yè)機(jī)器人機(jī)械臂和末端執(zhí)行器多數(shù)來源于工業(yè)使用，以剛性操作為主，靈活性、柔順性、功能性較差，極易對(duì)作業(yè)對(duì)象造成損傷；三是農(nóng)業(yè)多源信息感知、農(nóng)業(yè)機(jī)器人裝備自主作業(yè)等國(guó)產(chǎn)化智能專用芯片受制于人，面向感知數(shù)據(jù)處理、作物表型識(shí)別、生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量和品質(zhì)指標(biāo)估測(cè)相關(guān)的人工智能加速算法與模型缺乏，核心部件成本高；四是人機(jī)自然交互的示教協(xié)作新方法、“人-機(jī)-環(huán)境”相交互融的機(jī)器人技術(shù)研發(fā)進(jìn)展緩慢，制約了農(nóng)業(yè)機(jī)器人從粗放、單一向精細(xì)、協(xié)同的作業(yè)模式過渡；五是作業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，“宜機(jī)化”程度不高，已有的農(nóng)業(yè)機(jī)器人與農(nóng)藝結(jié)合不夠緊密，智能化作業(yè)通用性差、效率不高。
本文節(jié)選自：
趙春江, 范貝貝, 李瑾, 馮青春. 農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)進(jìn)展、挑戰(zhàn)與趨勢(shì)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030
ZHAO Chunjiang, FAN Beibei, LI Jin, FENG Qingchun. Agricultural Robots: Technology Progress, Challenges and Trends[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030
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