可进行猕猴桃成熟度判定的智能管理机器人机械手设计

邓琴 刘启乡 高洁 周丽丽

【关键词】成熟度检测 机械手 智能管理

1. 研究背景

我国目前种植业分为三个大板块，其中第三大板块为水果产业，与此同时水果这一板块每年以惊人的增势不断扩大。据统计：我国的水果产量从2005 年至2015 年增加了超过1.7亿吨，2005 年才1 亿吨左右，10 年时间翻了快3 倍。虽然从数据上看目前我国水果年生产总量较高，种植的水果品质也在提升;但是放在国际的大环境中来看却不理想，其在国际水果贸易份额中占比从未超过3%，总产量很高但贸易额占比却很小，两者之间存在极大的反差，其深层次原因是我国水果在生产采摘过程中处理能力差，从而影响核心竞争力。

可进行猕猴桃成熟度判定的机械手设计

机械手如图1 所示，由机械爪、摄像头、云台、舵机及传感器组成。控制系统将检测数据进行处理，并操控机械手动作。具体操作操控如下：摄像头观测猕猴桃，经视觉系统判定，确定猕猴桃位置，根据中心点位置，移动机械手，机械手抓取猕猴桃，机械手内侧压力传感器感应到猕猴桃，抓取动作停止，张力传感器通过机械手张合度确定猕猴桃直径，然后机械手转90 度，重复刚才操作，随后再转90 度，重复刚才操作，三次测定值取均值，确定猕猴桃直径。通过球体计算公式得到体积。同时，下方弯折的重力检测器向前弹出，触碰猕猴桃底部，检测重量。通过重量和体积的比值，通过专家系统库中比对关系，确定猕猴桃成熟度。如果达到成熟条件采摘。

通过实验，获取数据整理分析得专家系统库，判定标准如下：

由上表數据可得：猕猴桃的硬度高于85.14kg/cm2、糖度低于5.5% 时，此时的猕猴桃为未熟猕猴桃，这时果实的平均密度为0.09g/cm3;当猕猴桃的硬度在32kg/cm2～85kg/cm2、糖度在5.5%～13% 时，此时的猕猴桃为成熟猕猴桃，这时果实的平均密度为0.124g/cm3;当猕猴桃的硬度在10.44～32kg/cm2、糖度在13%～18.5% 时，此时的猕猴桃为过熟猕猴桃，这时果实的平均密度为0.14g/cm3。

2. 总结

本文只是对可进行猕猴桃成熟度判定的智能管理机器人机械手设计的基本介绍，现在正处于实验室阶段。与实际运用还有一定差距，下一步，我们考虑制作模型，将系统完善，利用实验室进行实验，验证设备的可行性。