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作品名称：“赤枢巡耕”——一种基于温差发电的凸轮轨迹控制的辣椒采摘机
学校名称：邯郸学院
参赛队伍：智造芯动队
队伍编号：225886
参赛学生：郭子飞卢子跃孟杰张嘉辉
指导老师：常雪孙红丽
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

辣椒作为全球重要的经济作物，我国年种植面积超3000万亩，年产量达4000万吨以上。邯郸鸡泽作为河北省辣椒种植核心区域，其辣椒种植面积与产量在全省占比显著。长期以来，鸡泽辣椒采摘主要依赖人工，传统人工采摘方式存在效率低大约2-3株/min，面临着人工成本高、采摘效率低、季节性用工短缺、成本高占生产总成本的40%-60%等问题。同时，农业装备的“绿色化”“智能化”已成为现代农业发展的核心趋势，传统燃油驱动采摘设备存在碳排放高、噪音大等缺陷，新能源与智能化技术的融合成为辣椒采摘装备升级的关键方向。在此区域经济、农业生产现实需求下以及核心趋势下，设计一款适用于鸡泽辣椒种植场景的自动化采摘机，对推动当地农业现代化、释放劳动力、保障辣椒产业可持续发展具有重要的现实意义。

针对传以上问题，该队创新出一种基于温差发电的凸轮轨迹控制辣椒采摘机器人。该机器人融合温差发电供电系统、凸轮轨迹固定装置、多自由度采摘机械臂及 Chilli-YOLO 辣椒识别系统，实现 “自主移动 - 精准识别 - 高效采摘” 一体化作业。首先完成机器人总体结构设计，包括温差发电模块、凸轮轨迹控制模块、采摘机械臂模块、控制系统模块及可更换摄像头集成结构；其次对关键部件进行参数计算与选型，通过 MATLAB 完成凸轮轮廓反推与轨迹仿真，利用 SolidWorks 建立三维模型并进行静力学分析；最后搭建 Chilli-YOLO 识别系统，通过对比实验验证其在复杂田间环境下的识别精度。最终结果表明机器人行走块、夹具等关键部件应力远小于材料屈服强度，位移量满足设计要求；Chilli-YOLO 模型对辣椒成熟度识别平均精度均值大幅提高，机器人采摘效率达 12 株 /min，损伤率降低，可为辣椒规模化种植提供高效、绿色的采摘解决方案。

温差发电技术利用自然界或工业余热的温度差实现能量转换，具有无运动部件、无噪音、无污染、寿命长等优势，可适配田间昼夜温差白天空气-土壤温差15-20℃，夜间辐射温差8-12℃、温室内外温差等场景，为小型农业机器人提供稳定绿色能源。凸轮机构因结构简单、轨迹精度高、可靠性强，在固定路线移动装备中应用广泛，可通过预设轮廓实现采摘机器人沿辣椒种植行距的精准移动，避免田间复杂地形对移动精度的干扰。Chilli-YOLO算法作为改进型目标检测模型，通过Ghost卷积、SOCA注意力机制优化，能在复杂田间背景下精准识别辣椒成熟度，为机械臂采摘提供精准定位。为进一步提升识别系统的灵活性与适配性，满足不同田间光照、辣椒品种的拍摄需求，本研究在机器人结构中增设可更换摄像头集成模块，通过标准化安装接口与快拆设计，实现摄像头的快速更换与参数适配，保障复杂田间环境下识别精度的稳定性。解决了辣椒采摘自动化问题，还能推动新能源在农业装备中的应用，对降低农业生产成本、提高生产效率、实现农业绿色可持续发展具有重要的理论意义与实用价值。