新元果业

果园采摘机械的现状及发展趋势

点击次数:   更新时间:2018-03-09 14:02:03  
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       中国10大正规赌博排名国是世界第一大水果生产国,也是世界第一大水果消费国。水果种植业的迅速发展提升了果园机械的市场需求。采摘作业所用劳动力占整个生产过程所用劳动力的33%~50%,目前中国10大正规赌博排名国的水果采摘绝大部分还是以人工采摘为主。采摘作业比较复杂,季节性很强,若使用人工采摘,不仅效率低、劳动量大,而且容易造成果实的损伤,如果人手不够不能及时采摘还会导致经济上的损失。使用采摘机械不仅提高采摘效率,而且降低了损伤率,节省了人工成本,提高了果农的经济效益,因提高采摘作业机械化程度有重要的意义。

       一、国外果园采摘机械现状   

       1.机械式采摘 果园的机械式采摘主要有振摇式、撞击式和切割式三种类型。振摇式是利用外力使树体或树枝发生振动或振摇,使果实产生加速度,在连结最弱处与果枝分离而掉落。撞击式是撞击部件直接冲撞果枝或敲打牵引果枝的棚架振落果实。切割式是将树枝或果柄切断使果实与果树分离的方式,又分为机械切割式和动力切割式。 国外对果园采摘机械的研究始于上世纪40年代初,美国、法国、英国为首的西方国家较早开展此方面的研究。40年代中期美国开始研究振摇式采摘机械,用来采摘胡桃和杏等水果,到50年代中期,利用振摇果树方式收获水果的采摘机械在欧美国家得到了发展和普遍应用,出现了拖拉机驱动的振摇采摘机。至60年代,振摇采摘机械的结构由单一的定冲程推摇机发展到惯性式振摇机、气力振摇机、使用动力驱动橡胶棒冲撞果枝振落果实的撞击式机械等多种类型的果园采摘机械。当时的机械采摘工作效率普遍较低,采摘的损伤率还较高,也不适用于采收易损伤、要求完好率高的鲜食用水果和贮藏用水果。60年代中期,美国研究出液压升降平台车,配合采摘工具使用,使得采摘效率大大提高。从60年代后期开始,欧美一些国家将水果采摘机械与果树的培育和修剪结合起来研究,比如修整树形使之适合机械化作业。70年代出现了各种动力切割式采摘机械,例如油锯、气动剪。 日本的果园种植地形类似于中国10大正规赌博排名国南方地形,许多在平地上使用的果园机械在丘陵地形上并不适用,因此日本在20世纪90年代初着手研究陡坡地果园的机械化。其四国农业试验场研制的采用枢轴式摆动悬挂机构作为行走部分的自走式采摘车,使用电视摄像机和无线电控制组合。该采摘车的轮距宽,重心低,故爬坡能力强;采用就地车轮正反转机构,故回转能力好采用枢轴悬挂机构,因而使机体摆动小、行走稳定,适合在坡度15°~30°的地区使用。

       2.机器人采摘 目前国外对采摘机械的研究是以采摘机器人为主。70年代末期,随着计算机和自动控制技术的迅速发展,美国首先开始研究各种农业机器人。自1983年第一台采摘机器人在美国诞生以来,历经了20多年的研究和试验,以日本为代表的发达国家,包括美国、法国、荷兰、英国、西班牙等国相继试验成功了多种采摘机器人,如苹果、柑桔、番茄、西瓜和葡萄等果实采摘的具有人工智能的机器人。 采摘机器人主要由机械手、末端执行器、视觉识别系统和行走装置等四大系统组成。日本京都大学在80年代中期研制了五自由度关节型机械手,但这种机械手的工作空间并没有包含所有果实的位置,而且机械手末端执行器的可操作度也低。同时韩国研制的苹果采摘机器人采用了极坐标机械手,旋转关节可左右移动,丝杆关节可以上下移动,从而工作空间可达3m。20世纪90年代,日本岗山大学在番茄采摘机器人上设计出了具有7个自由度的能够指定采摘姿态的机械手。自由度越高,其手部运动越灵活,控制越复杂。 末端执行器类似于人的手指,设计采用仿生学,即末端执行器结构取决于采摘对象的生物特性、理化特性手指的数量和形状与果实的外形特征密切相关。对于摘取方式,多数采摘机器人使用剪刀剪断果柄或直接用手爪拧断果柄,荷兰农业环境工程研究所发明了一种电极切割法,利用特殊电极产生高温(1000℃)切割,可防止断口的感染。行走装置有3种形式:车轮式、履带式、人形结构,其中车轮式应用最广泛。车轮式行走机构转弯半径小,转向灵活,但轮式结构对于松软地面和坡陡地面适应性差,会影响机器手的运动精度。如日本岗山大学Naoshi Kondo等人在番茄、草莓和柑桔采摘机 器人的研制中使用轮式行走机构。而履带式行走机构恰恰相反,对地面适应性强,缺点是转弯半径过大,转向不灵活,目前日本有葡萄、甘蓝采摘机器人使用履带式行走机构。采用智能导航技术的无人驾驶自主式小车是智能采摘机器人行走装置的发展趋势。 视觉识别系统主要解决果实的识别和定位问题。果实的识别和定位问题是采摘机器人的难点,同时又是重点,它关系到机器人的采摘工作效率问题。20世纪90年代,日本岗山大学在番茄、草莓采摘机器人上用彩色摄像头和图像处理卡组成的视觉识别系统来寻找和识别成熟果实,利用双目视觉方法对目标进行定位。系统从识别到采摘完成的速度大约是15秒/个,成功率在70%左右。

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