我国作为一个农业大国，水果和蔬菜的种植面积及产量在逐年增加。在果蔬的生产作业中，果实采摘是劳动强度最大、耗时最长的一个环节。番茄作为重要的食物之一，最近几年的生产量也在逐年增加，以机器代替人工采摘可以节省大量的劳动力，因此，研究自动化的番茄采摘机器人具有十分重要的意义。
　　目前，我国对番茄采摘机器人的研发工作已经取得了相当不错的成果。比如：北京市农林科学院冯青春、北京农业智能装备工程技术研究中心王晓楠等就研发出了一种可以使用套筒、气囊执行器的番茄采摘机器人。上海交大教授赵源深等也研制了一种大大提高效率的番茄收获机器人。

1.行走装置介绍

　　行走装置：顾名思义，也就是机器人的移动装置，控制机器人更好地移动便可以完成之后的采摘和识别任务，目前，已经有的行走装置有电动轮式底盘行走、轨道式行走等。
　　轨道式运动路径是大棚工作的番茄采摘机器人的运动路径之一，番茄采摘机器人只需通过固定轨道移动，运动方式简单，但运动范围有限，针对这一缺陷，滁州职业技术学院戴月等提出具有SLAM运动控制系统的番茄采摘机器人。

1.1SLAM介绍

　　SLAM，即时定位与地图构建，或并发建图与定位。可想而知，该系统的研制是基于算法执行的，定位与构建系统用到了相关的算法及传感器采集到的数据。
　　由此可知，番茄采摘机器人的传感器对采集到的数据进行前端显示，传递的同时进行回环检测，接着两端数据都传入后端，以确保传输数据的准确性，将数据传送到后端后便可以根据算法进行建图，从而为后续工作做好前备工作。
　　最终通过研究者测试，将该研究应用于机器人导航系统中，同时对3种不同障碍物情况进行仿真分析。实验结果表明，SLAM导航算法在不同障碍物环境下对路径均可做出最优规划。

1.2综述

　　综合前人对番茄采摘机器人的研究，可以将路径规划分为两类：一类是有固定路径的，一类是需要设计运动路径的，对于具有固定运动路径的番茄采摘机器人，运动范围有限，仅适用于温室大棚这样范围比较小的环境下适用；对于加入了算法的运动控制机器人，运动范围扩大，适用于多种场合，但是开发与维护成本也会随之增大，进一步地研究与开发必定意味着人力财力的多一份付出，如何能在盈利大于成本的情况下完成研制与开发，对于进步空间较小的番茄采摘机器人运动控制系统面临很大挑战。

2.目标识别系统介绍

　　目标识别系统：顾名思义，也就是机器人的果实成熟度检测系统，通过特征提取等有关技术判断果实是否成熟。

2.1视觉定位系统

　　视觉定位系统是番茄采摘机器人实现番茄定位的关键部分，其性能的好坏直接影响番茄采摘机器人的工作效率。视觉定位系统主要由CCD摄像机、图像采集卡、线激光发生器及直线导轨单元等部件组成。冯青春等开发了的番茄采摘机器人视觉系统便是采用以上有关组件完成的。

2.2目标识别算法

　　目标识别算法是在视觉系统中进行工作的，算法设计的好坏将直接影响末端执行器的采摘工作。RGB和HSI是在农业机器人视觉辨识计算中比较常见的两个色彩模型,由于RGB色彩空间并不适用于果实的图像识别计算中,在图像分割过程中使用RGB色彩空间也是比较不安全的。HIS色彩模型利用色相、饱和度和强度来表示图形的颜色信号,应用于果蔬的图像识别方法。目前，如何将RGB和HSI进行相结合，二者取长补短，以适用于更多不同的场合将是未来研究的一大难题与重点。

2.3创新改进

　　前人对目标识别系统的研究颇多，但是对于识别准确率、识别速度以及鲁棒性这三个评价指标却未达到预期效果，如何将现有技术结合，取长补短，将优势最大化，实现三个评价指标的飞跃引发了研究者的思考。基于此，太原工业学院王瑾等提出了一种将Adaboost分类器和颜色特征分类器相结合用于番茄采摘机器人的目标识别方法。
　　将待测图像放入图像检测窗口，先对图像使用Adaboost分类器判断番茄是否成熟，之后将成熟的番茄再进行颜色特征鉴别，相当于再次检测，两次检测均成功后便可判断为是成熟番茄。通过双重保证，有效解决了Adaboost分类器对成熟番茄的误识别率也高的问题。颜色特征分类器通过对正、负样本的颜色特征进行分析，从而是对Adaboost分类器结果的一种检验。

3.末端执行器介绍

　　冯青春等开发了的番茄采摘机器人的末端执行器采用吸持拉入套筒、气囊夹紧进而旋拧分离的完成番茄采摘；上海交通大学赵源深等开发的番茄采摘机器人的末端执行器采用带传动滚刀式和吸盘筒式结构完成采摘。
　　不同的末端执行器有其不同的优缺点，花萼未受损的番茄的保鲜时间对于其他番茄来说有更长的保鲜时间，可以实现番茄花萼未受损的番茄采摘机器人在市场竞争中会凭借末端执行器优良的设计脱颖而出，同时也会成为其他番茄采摘机器人的研究重点即突破口。

4.设想

　　众所周知，番茄的保存周期短，成熟期的番茄需要进行及时采摘，番茄采摘机器人的不断深入研究便可以解决这一问题。
　　农作物受病虫害的损失每年约5400万美元，在农业生产中占比最大，将番茄采摘机器人中加入防治病虫害的功能，将有助于进一步提升番茄产量，提升农药的利用率，保障食用者的饮食安全。
　　针对以上问题，本文提出了防治病虫害的番茄采收机器人的设想。通过相机对番茄进行图像收集，将收集到的图像传到后台电脑上，然后通过三维重建技术对实体进行还原，专业技术人员对采集到的图像进行肉眼检验，根据番茄的外观、颜色、生长状况等判断条件对其进行生长状况的鉴定，之后将有问题的番茄信息传递给机器人，再对机器人下达喷药指令后，机器人便对生长状况出现异常的番茄进行喷洒农药等保护操作，在长出果实到果实成熟阶段此机器人都进行这样的操作。
　　通过这样的设计，可以节省农民进入种植区域亲自查找害虫所耗费的时间，但是是否可以达到预期的检测准确率、检测速度、鲁棒性这三大关键评价指标需要投入更多的时间、精力、财力去完成研发工作。

5.结论

　　事物的发展总是循序渐进的，我们设想着可以在采摘番茄机器人的基础上加入防治病虫害的功能，但不可能一步到位，只能一步一步地在原有基础上添加新的功能。事物又总是相通的，对于软件而言，想必大家都熟悉Java，封装性便是Java的一个重要特性，它封装了类、方法等，提供给外部的是一个统一的接口。从这个角度出发去考虑，硬件也同样如此，最终理想的机器人是一个内部嵌入有很多算法和功能的机器人，而提供给外部的是一个统一的接口，农民可以根据想要实现的功能从进口进入系统进而调用其中有关功能实现想要的目标。
　　对于农民来说，熟悉以及操作功能复杂的机器人又是另一大难题，功能的增多意味着操作的复杂，而对外部统一而简单的接口则让使用机器人变得简单。如果有一天，防治病虫害的番茄采摘机器人成功问世之后，必定在投入使用的过程中会遇到很多的问题，如何维护将成为一大重点及难点，让我们拭目以待。(作者：山西农业大学 范文豪）