1      产品功能介绍

1.1           产品设计理念

本产品为基于双目视觉的采摘机器人。产品设计理念为智能、创新、高效。通过基于双目视觉系统的立体视觉检测及定位系统控制机械臂采摘达到成熟标准的蓝莓，并且包装分盒以优化蓝莓收获和管理模式。相比于现阶段蓝莓采摘机器，本团队研发的机器人可以精确采摘减少对蓝莓枝叶的损害，增加绿化面积促进蓝莓经济发展，促进蓝莓采摘的机械化和现代化，增加蓝莓供应量。本产品在设计时采用模块化的设计理念，零件设计大多采用标准件，提高机器各部件可互换性，大大降低产品成本。

1.2           产品功能

（1） 中高丛采摘，攀爬斜坡（2） 矮丛采摘，软土行进（3） 采摘成熟蓝莓（4） 将采摘而得的蓝莓进行分盒包装

1.3           各功能实现方式介绍

（1） 中高丛采摘，攀爬斜坡

中高从蓝莓一般种植在缓坡地，为完成爬坡的行进要求，本产品采取履带式底盘。履带式的行进机构由于重心低、附着系数大，具有良好的抵抗翻倾和下滑的坡地的稳定性，能够在缓坡地上攀爬，更好地进行采摘作业和运输作业。

（2） 矮丛采摘，软土行进

目前矮丛蓝莓主要为田园种植，由于蓝莓喜爱湿润疏松的土壤环境，软土黏性较大，而履带与地面接触面积较大，在泥地行走时，履带能与泥地充分接触，扩大接触面积，防止机器陷入泥地之中。

（3） 采摘成熟蓝莓

本产品搭载了双目视觉系统，利用神经网络训练方法实现对蓝莓颜色的的分割，自动聚类分析判别果叶。同时为了避免伤害脆弱的果实，采摘机械爪顶部采用较为柔软的橡胶材质，六轴机械臂的设计也能使机械臂灵活地避开枝叶，避免对果树造成伤害。

（4） 将采摘而得的蓝莓进行分盒包装

当采摘机械臂将果实置于包装盒中并达到指定盒重后，包装机械臂将蓝莓打包并转移至果蔬置物区。双机械臂同时工作也能够更好地节省时间 ，提高工作效率。

2      产品设计思路

2.1           产品各零件设计思路说明

由于本产品按照模块化设计，因此各零件设计思路说明按照各模块依次说明。产品可行性验证

模块一：行进模块

本产品行进模块采用履带式结构，采用电机驱动履带轮完成爬坡工作。考虑到本产品工作环境多为田园、缓坡地，对于机器的爬坡性能有一定要求，且蓝莓果实易损伤，需要底盘稳定性较强，减少颠簸，综合考虑各种机构的特点，本产品选用履带式行进机构。

履带：综合考虑蓝莓种植行间距以及机器整体尺寸，设计履带单节长120mm，宽120mm。由于橡胶质量较轻，且防滑性能较好，故选用橡胶材质。

履带轮：履带需要履带轮带动旋转，故设计。履带轮不可过薄，会摩擦力不足，影响运行的稳定性；也不可过后，重量过重会压实土地，影响蓝莓种植。故设计履带轮直径为410mm。材质选用45号钢保证强度合格。

履带电机：履带轮转动需要电机带动，故设计。考虑到机器需要爬坡工作，以及每次的工作时间较长，要求电机具有较好的性能以及续航能力，故选用110混合步式步进电机.

凸台：凸台用于承载电机以及连接左右履带轮。由于本机器主要工作部分位于凸台上方，凸台承重较大，为保持机器的稳定性，要求较大的强度与刚度。故在结构上增加筋处理，材质选用45号钢。在保证机构刚度与强度的前提下，对支撑板进行了挖孔处理，减少材料重量和节省成本。尺寸设计为1172mm，432mm，1093mm。

模块二：视觉识别模块

果实自动识别技术的研究采用Maix hub实现模型训练，再结合k210-canmv平台以及YOLOv2神经卷积网络实现对蓝莓颜色、形状的分割，提高目标识别效率和系统工作效率。采用基于生物信息的模式识别技术，从彩色图像中提取蓝莓果实和叶片的颜色、形状、纹理等生物信息，优选有效识别信息组成特征量集合，自适应自动聚类分析辨别果叶。

采用具有两个摄像头的镜头安装在采摘机械臂上方，方便测量机械爪与果实和枝叶之间的距离，摄像头拍摄图像后，利用双目视觉系统先通过对两幅图像视差的计算，得到前方目标的距离，再通过对两幅目标检测算法对图片进行处理，得到机械臂的行进路径。基于对性能以及成本的考虑，双目摄像头采用康成的usb双目摄像头。

模块三：包装机械臂模块

平行机械爪：包装机械臂的机械爪采用了平移机械爪，在爪子闭合过程中可以完全平行，间隙相比于其他机械爪间隙更小，所需空间小，对环境的要求也不高，而且完全平行的爪子可以更加贴合包装盒，更有利于抓取包装盒。而且在爪子末端采用了齿状，增大了与盒子间的摩擦，使运动更加平稳。爪子的冲程设计为：0-104mm

本产品的包装机械臂结构在设计时采用了拟人型串联机械臂，与其他笛卡尔机械臂，圆柱形机械臂，SCARE机械臂、球型机械臂相比，它具有安全性能更高，工作空间的容积更大，灵活度更高等特点。而且在机械臂的第一个旋转关节采用了噪音小，传动比大，传动精度高，承载能力强，适用性广，可以实现正反转和变速传动的蜗轮蜗杆传动。

模块四：采摘机械臂模块

采摘机械臂所采用的是六自由度机械臂，灵活度高，工作空间大，可以充分适应采摘时复杂的枝叶环境，可以减少采摘时对枝干的伤害，而且相比其他类型机械臂它拥有大得多的相对空间和绝对空间，有较高的灵活度和避障能力，因其六个连杆及转动关节，可以实现旋转升降，采摘的范围可达到360度无死角。

三指机械爪：由3个爪组成，三爪的结构特点能够避免打滑导致蓝莓掉落的情况，并且使蓝莓的受力更加均匀，在抓取过程中以极小的力便能实现抓取目的，避免造成蓝莓损坏。机械爪上安装有压力传感器，根据识别到的蓝莓的成熟情况而施加不同大小的力。而且为了保护蓝莓果实，本产品在爪子末端还装有软橡胶，以减少机械爪对蓝莓表面果霜的损耗，实现更高的经济价值。

2.2           技术路线

双目视觉蓝莓采摘机器人整体结构设计采用模块化的思想，共包括五个部分：行进机构、采摘机械臂机构、包装机械臂机构、果蔬称重及安放机构以及视觉识别机构，

产品在工作过程中，机械臂处于初始位置，整个装置通过控制履带转速在缓坡路段行进，转弯，当双目相机识别和定位到符合条件的蓝莓后，机械人开始靠近目标并到设定位置停下，然后机械臂开始运动，高自由度的机械臂能够躲避树叶枝条等障碍物，通过六个连杆和六个转动关节的旋转和升降，机械爪到达目标位置，进行抓取，抓取之后放入机器人平台上的包装盒中，当包装盒的重量到达一定程度后，包装机械臂会抓起包装盒，并放置到空地上，完成整个采摘包装过程。

2.3           数字技术应用路线

（1）视觉识别

本产品决定使用Maix hub实现模型训练，再结合k210-canmv平台以及YOLOv2神经卷积网络，提高对目标物体的精确识别，而且在图像预处理中采用灰度拉伸的方法,有效地改善了光照不足,照片阴影的问题，使得视觉识别速度更快更精准。

（2）结构设计

为了确保机构的可动性，我们采用了SolidWorks的建模和仿真，确定两个机械臂和履带的结构设计，确定结构的可动性，再根据机器人末端的目标位置,确定每个关节的转动角度,对此机器人进行逆运动学建模,确定结构的尺寸和大小。

（3）称重装置

在蓝莓称重装置这一方面，我们采用了单点式称重传感器，它的量程低精度高，将其与stm32f103zet6进行串口连接，当其到达一定重量时，便会使包装机械臂开始运动。

（4）外形设计

在模型结构设计完成后，本团队通过keyshot对模型的灯光。材质，背景等进行设计渲染，使得模型表达更加具体，零件之间的结构关系也会通过渲染表现更加具体。

3      项目创新点与技术难点

3.1           项目创新点

（1）该采摘机器人既可以利用搭载摄像头的机械臂精准的采摘符合熟度的蓝莓，又可以实现采摘完成后的分盒包装，减少生产工序，提高生产效率。

（2）本项目研制的基于视觉识别的蓝莓采摘机器人克服了振动式采摘机器对蓝莓果实和树木造成的损伤，减少对第二年的挂果率的影响。

（3）该采摘机器人不仅能够解决蓝莓的采摘，而且可以适用于大部分的浆果采摘，促进我国的果蔬供应。

（4）机械臂的设计相比于其他机器可以充分适应高，低丛蓝莓的采摘情况，而且灵活度高，工作空间大，即可以减少机械臂在工作过程中对枝叶的损伤，又提高了空间的利用率，减少了对空间的依懒性。

（5）双目视觉蓝莓采摘机器人履带式的行进方式可以充分适应蓝莓种植的缓坡环境，对地形的依赖性少。

3.2           技术难点

（1）运动控制系统的设计

在机器人运动控制部分，本产品采用的是意法半导体公司的推出的基于Cortex-M3内核的stm32f103zet6，利用其出色的实时表现，超强功效，卓越的和新型的外围设备最大程度的集成跨族引脚，最大化的外围设备和软件兼容性，实现对电机的全方位运动控制。 

（2）电源的供应

由于采摘工作量巨大，十分考验机器的续航能力，为了提高机器续航能力，本产品打算采用太阳能供电与锂电池充电技术相结合的方式，充分解决机器人的续航问题。

（3）视觉识别的准确性

对于视觉识别部分，可能会在识别蓝莓颜色和形状特点时出现错误，导致采摘到没有成熟的果实，而且由于环境的复杂性，视觉定位的准确性也会受影响，针对这个问题，团队决定使用Maix hub实现模型训练，再结合k210-canmv平台以及YOLOv2神经卷积网络实现了对目标物体的精确识别，并不断在后期工作中补充成熟的蓝莓果实图像，在加上精确的人工标注作业，不断提高图像识别的准确性，使采摘更加精确。