【摘 要】
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中国是全球第一大苹果生产国,直到目前为止,苹果的选择性收获作业都依靠人工完成,随着劳动力的减少和苹果产业的升级,采摘作业由机器人代替成为了未来发展趋势。本文以苹果为采摘对象,根据苹果的物理特性,着力设计一种结构和控制简单,负载力强,抓取灵活,包络性好的苹果采摘末端执行器并对成熟期苹果的识别进行研究。论文主要完成以下工作:（1）分析了国内外末端执行器的研究现状和传统人工采摘动作模式,在此基础上,提出
【基金项目】
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国家苹果产业技术体系智能化生产岗位科学家项目（CARS-27）
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中国是全球第一大苹果生产国,直到目前为止,苹果的选择性收获作业都依靠人工完成,随着劳动力的减少和苹果产业的升级,采摘作业由机器人代替成为了未来发展趋势。本文以苹果为采摘对象,根据苹果的物理特性,着力设计一种结构和控制简单,负载力强,抓取灵活,包络性好的苹果采摘末端执行器并对成熟期苹果的识别进行研究。论文主要完成以下工作:（1）分析了国内外末端执行器的研究现状和传统人工采摘动作模式,在此基础上,提出了现有末端执行器结构设计上存在的不足。以富士苹果为研究对象,对其物理特性与力学特性进行了分析,为末端执行器总体方案的设计提供数据支持。根据物理特性确定了抓取苹果的范围为70～100 mm。根据苹果的力学特性,设定压力传感器的触发值为50 N。（2）基于仿生学原理和欠驱动原理设计了末端执行器的机械结构,结合苹果的物理特性,从实用化的角度对末端执行器进行了具体的结构设计,为了提高手指的自适应能力,手指采用弧形结构,内覆柔性材料,设计弧形手指的弧口直径为100 mm,近指选取弧长圆心角为60°,远指选取弧长圆心角约为33.4°,手指宽度为15 mm。通过在手指添加压力传感器来提高末端执行器的主动感知能力,在采摘过程中能够自行控制抓取苹果的力度。（3）基于Solidworks软件建立末端执行器的三维模型,在ADAMS中建立虚拟样机模拟不同尺寸苹果的实际抓取效果,通过仿真分析评价了苹果与手指不同指节的接触力变化和抓取过程中手指的位移和速度变化,验证了欠驱动弧形机械手指的抓取自适应能力与稳定性。运用ANSYS对传动机构和手指进行有限元仿真分析,得到末端执行器在抓取时最大应力为54.8 MPa,最大变形为0.0086 mm,符合设计要求。利用3D打印技术制作末端执行器样机,测试其合理性和抓取性能,验证表明末端执行器具有良好的实际效果,达到设计目标。（4）本文采集自然环境下苹果的图像建立数据集,并使用旋转、改变亮度和锐度、添加噪声等方法扩充苹果数据集。使用YOLOv5s网络进行苹果识别,并通过添加CBAM注意力机制来提高识别精度,训练后模型的模型比基准模型准确率提高了3.4个百分点,召回率提高了5个百分点,平均均值可以达到95.1%,具有较好的准确性。并通过使用Real Sense D435相机,基于pytoch实现改进型YOLOv5s目标检测,实现返回检测目标相机坐标下的位置信息。
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