采茶机一芽机器

“以一芽二、三叶采摘标准为例，按1亩1小时计算，1个工人可手采3公斤，而1台机器可采摘239公斤。”这是记者4月20日从贵州贵茶(集团)有限公司得到的一组数据。

在该公司位于贵阳市花溪区久安乡的欧标茶园，记者看到，3台采茶机穿梭作业，每台机器由3名技术工共同操作，机过茶梢，鲜叶齐刷刷“钻”进网袋。不到5分钟，近百米的一行茶树鲜叶全部下树，采摘的鲜叶第一时间被送往加工车间。

“我们3台机器一天能采摘5吨多的茶鲜叶哩!”技术工张全礼说，在机采后的几天里，要对茶树进行修剪、追肥、除草……等茶芽萌发到一芽二、三叶时，将进行第二次机采，一年可以实现4到5次鲜叶采摘。

这支机采茶技术小队，成员全部来自湄潭县复兴镇，技术出众的张纯禹是这支小队的领头人。“机采最重要的是握稳机器，不然采过的茶树蓬面枝条会参差不齐，影响茶园管护和茶叶品质。”张纯禹介绍。

像张纯禹一样，从湄潭到贵州各产茶区从事机采茶叶技术工作的有不少人，他们干着技术活，收入很不错，是典型的“职业农民”。“我们去年在花溪区久安乡待了120天，10个人采摘和管护500亩茶园，每人到手5万多元的纯收入。”

据了解，自2021年初开始，贵茶集团在花溪区久安乡大面积推行茶叶机采，并在茶园管护上狠下功夫，今年能达到机采茶标准的茶园增加到800亩。“一个采茶工干十多天的活，交给3个人操作一台机器，一个小时就能完成。”公司种植部负责人陈玲说，实行机采茶叶，解决了采茶旺季的“用工荒”，增加了茶农收入，节约了茶企成本，而且全年的茶鲜叶下树率可以达到95%以上。采摘的鲜叶通过鲜叶分选机进行分选，然后进入自动化生产线，制成不同等级的产品，满足不同消费群体的需求。

农业现代化，离不开机械化。“运用机器采茶替代手工采茶，可实现茶农增收、企业节本、产业增效，既破解茶产业生产端的‘卡脖子’问题，又不断培养出技术过硬的新型农民。”公司副总经理兰方强说，早在2016年，贵茶集团大力发展抹茶产业，实现全机械化采摘，已建成符合欧盟标准抹茶基地2万亩，今年计划新建名优茶机采茶园1万亩。

“我们从茶叶采摘到成品出厂的机械化、规模化生产，实现了茶农茶企双方利益最大化，促进了茶产业高质量发展。”兰方强表示，目前机采茶叶已在贵州不少地方推广运用。

来源：贵州日报

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近年来，农业劳动力老龄化趋势明显加剧，招工难、用工贵已成为制约茶产业发展的瓶颈。名优茶的人工采摘消耗占整个茶园管理用工的60%左右，而高档名优茶芽叶采摘时叶梢细嫩，生长的位置、姿态和密集程度不一，特别在微风和光照变换的非结构化环境下机器采摘实现难度大。因此，研究智能采茶技术对促进我国茶产业发展具有重要意义。

科研人员调试茶叶采摘机器人

一、基于图像处理的茶叶识别

实现自动化采茶，首先必须解决的是茶树嫩芽的精准识别。近年来，随着计算机技术的发展和应用，基于图像处理的茶叶嫩芽的准确识别成为研究的热点。

1. 基于颜色空间的传统图像处理算法

由于茶叶嫩芽与老叶、树干存在明显颜色差异，可利用颜色特征提取出图像中的嫩芽区域，因此早期的茶叶嫩芽分割研究大多是基于颜色特征的。基于颜色空间的传统图像处理算法，其主要过程包括图像预处理、颜色特征选取与分割等步骤。

茶树原始图像

利用色彩因子R-B识别嫩梢

利用色度信息I识别嫩梢

2. 基于传统机器学习的识别方法

为了进一步解决自然条件下茶叶分割易受老叶、树枝、土壤等外界环境影响，茶叶互相遮挡与重叠的问题，后续研究中引入了机器学习的方法，通过提取并综合各种特征样本数据进行训练来识别检测，常见的嫩芽识别方法是基于颜色、纹理、形状等特征，结合使用诸如K均值聚类法、支持向量机方法、贝叶斯判别方法以及级联分类器等。基于传统机器视觉的识别方法仍依赖图像预处理与数据转换，前期处理如不合理将会严重影响模型的精度。

茶梢原始图像(a)与机器算法聚类结果(b)

3. 基于深度学习的识别方法

基于深度学习的算法在复杂背景下具有较高的精度，为复杂背景下茶叶嫩芽的智能化采摘设备的研究提供了基础。可以分为3类，分别是分类算法、目标检测算法和语义分割算法。基于深度学习的分类算法是对1副图像进行分类，判别出图像是否是嫩芽或者识别图像中的嫩芽的状态，如芽叶开面状态、是否处于可采摘的状态等，该方法具有较好的识别效果，不仅能准确识别茶叶嫩芽，同时还可区分不同嫩芽的状态，其可满足自然光照下茶叶嫩芽识别要求，实用性较好。但基于深度学习的方法依赖大样本，同时检测效率较低。因此还需要进一步开展茶树芽叶检测研究，增加芽叶图像数量，开发速度更快、精度更高、稳定性更优的算法。

AlexNet模型结构图，基于该模型可有效识别自然光照下茶叶嫩芽状态

二、末端采摘执行器

茶叶的采摘对象是芽叶而非果实，传统的末端采摘执行器难以适用，因此相关的研究人员针对茶叶嫩芽开发了新的末端采摘执行器。如2021年设计出一种可夹提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过对其控制实现茶园采摘。试验结果表明，一芽一叶的漏采率为2.8%、采摘完整率为91%;一芽二叶的漏采率<3%、采摘完整率为94%。现有的茶叶采摘末端执行器大多采用单纯的机械式结构，基本没有误差补偿能力，无法确保采摘成功率和嫩梢完整率。为解决此问题，设计出一种基于负压导向的名茶采摘末端执行器。这种末端执行器利用负压以自上而下的方式引导茶芽，从而纠正它们的姿势和空间位置。试验结果表明，设计的末端执行器具有偏差容限性能，可以提高拾取成功率。

可夹提式茶叶嫩芽采摘机模型

茶园采摘试验

三、智能控制系统

智能控制系统的功能主要包括行驶系统的控制和采摘装置的控制。日本在茶园智能机械行驶系统控制上已有一些研究成果，如日本松元株式会社利用人工智能(AI)和传感器开发出在无人驾驶的情况下走动收获茶叶的“无人采茶机”，并已开始销售。在采摘装置的控制上，针对传统往复切割式采收装置，设计了一种基于机器视觉的乘用式智能采茶机，提出了自动识别茶叶嫩芽和割刀自动调平控制方法，该机可解决现有采茶机无选择性切割老叶和嫩芽的弊端。目前针对采摘手控制系统所控制的末端采摘执行器个数均为单个，此时的采摘效率仍不高，未来还需针对多个末端采摘执行器、多机械臂协同控制系统进行研发。

基于机器视觉的乘用式智能采茶机结构图(1. 割刀水平控制单元;2. 割刀高度控制单元;3. 驾驶室;4. 摄像机;5. 圆弧形割刀;6. 行走机构控制单元)

割刀刀刃线与茶陇截面图

四、存在问题与展望

目前国内外针对高档名优茶采摘机器的研究刚起步，尚处于概念样机试验阶段。在实际应用中仍然存在一些挑战，如当前农业生产中存在着农机农艺结合不紧密的问题、嫩芽识别受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、叶子间的遮挡和重叠造成识别效果不理想等。相比较传统的机器学习而言，目前基于深度学习的芽叶识别方法具有良好的应用前景，但需要大量的标记样本进行训练，且随着网络复杂程度的升高，硬件系统升级也是一个需要解决的问题。随着机器视觉、人工智能技术的飞速发展，这为智能采茶机的研发提供了良好的基础。未来的智能采茶机将会有以下发展趋势。

1. 增加样本数据，研发识别模型，提高算法效果

目前茶芽识别和定位的难点在于茶叶种类和生长环境的多样性、遮挡和重叠情况下茶叶嫩芽识别策略、动态干扰，以及算法稳定性和通用性较差。未来应对不同品种、不同茶季、不同等级、不同产区、不同光照下的茶园茶叶图像进行数据采集，实现茶叶图像样本的数据集扩充，丰富样本的多样性，建立多品种、多等级茶叶芽叶数据库，提高算法普适性。

2. 研发具有容差能力的柔性末端采摘执行器

茶叶嫩芽质地较为柔软，常规末端采摘执行器采摘易对嫩芽造成伤害。同时在茶园非结构化及微风环境下易存在定位误差和随机误差，因此既要在采摘的同时做到不伤害嫩芽，还要采用合适的误差补偿方法，故需要研究具有容差能力的柔性末端采摘执行器。

3. 研发多末端采摘执行器及其高效控制系统

针对茶叶采摘机械臂轻巧、柔顺和高速的需求，可通过结构轻量化设计和相应的运动控制算法实现采茶专用末端采摘执行器及其控制系统。同时单个末端采摘执行器效率过低，未来为进一步提高采摘效率，应研发多末端采摘执行器以及高效控制系统，实现多末端采摘执行器任务分配和运动协同规划，提高茶叶采摘效率。

文字节选自《中国茶叶》2022年第7期，P1-9，《茶叶智能采摘技术研究进展与展望》，作者：李杨，董春旺，陈建能，贾江鸣。

　　在当前名优茶生产模式下，茶叶采摘仍以人工手采为主，但随着劳动力的日益紧缺及用工成本的日益增加，名优茶生产中采摘已成为急需解决的瓶颈问题。机器换人、采用机械化采摘名优茶生产原料已成为当前解决名优茶生产瓶颈问题的主要方法与途径。由于名优茶要求芽叶嫩采，其采摘标准为一芽一叶与一芽二叶，所以采摘时芽梢的长度仅4～5cm，因此名优茶要实现机采，对树冠平整度及发芽整齐性的要求很高。本专利提供了一种名优茶机采茶园的建立及管理方法，通过本专利技术的实施，对茶树树冠进行重新培育，可形成适宜名优茶机采的茶树树冠，以实现名优茶机械化采摘，大大减轻劳动力成本。

　　技术原理

　　通过合理的修剪技术形成壮实稳定的树冠结构，同时通过修剪措施调匀茶树树冠面的生产枝粗度，通过均衡的养分供应，从而尽量促成茶树树冠面每一轮芽梢的生长时间的一致性及芽梢长度的均一性。

　　主要技术指标

　　本方法适宜于新建名优茶机采茶园，也可以选择成龄手采茶园或者大宗茶机采茶园进行改造来实现。采用本专利的树冠培育方法，可使茶树的骨架层次清晰，通风通透，有利于减少病虫害的发生，同时生长枝粗壮而分布均匀，有利于茶树养分的供应均衡，树冠面小桩粗度均匀、密度达到1000个/㎡左右；茶树新梢生长在一个整齐平整的树冠面上，芽叶分布均匀，密度适宜，可达2000个/㎡左右，生长整齐。在芽梢长达4～5cm时，名优茶原料一芽一叶与一芽二叶所占比例基本达到整个树冠面的70%～80%，此时采摘，名优茶原料得率可达70%以上。

　　创新点

　　本项技术形成了“调匀枝粗、合理密度、适度留养”的机采茶园树冠培育技术模式。利用两次修剪组合调匀茶树树冠面的生产枝粗度，配套以合理的茶树施肥管控及留养技术来促成整齐均一的名优茶生产树冠，形成生产名优茶的机采茶园。名优茶机采适采期茶园

　　市场应用前景

　　由于当前名优茶生产模式仍以人工手采为主，随着劳动力的日益紧缺及用工成本的日益增加，名优茶生产中采摘已成为当前我国茶叶生产，特别是名优绿茶、名优红茶生产中急需解决的瓶颈问题。而当前的多数茶园无法直接进行机械化采摘，而本项专利技术可将其培育成适宜于名优茶机采的茶园，因此，本方法的市场应用前景十分广阔。

　　节本增效情况

　　名优茶实行机械化采摘不仅能解决采茶劳动力的问题，同时也能极显著地降低采茶成本。实行机械化采茶，以改进型单人机采为例，每机两人，每人每天工资150元，1天采10小时，每台机子1天至少可采1000kg鲜叶，每天的机器折旧及汽油成本按50元计，每公斤合格机采鲜叶的采摘成本仅0.9元。手采茶叶成本是机采茶叶成本的近44倍。每亩茶园按生产加工干茶50kg计，单价按100元/kg，每1000亩机采茶园可实现产值500万元，按70%销售完毕计算，可实现销售收入350万元。考虑手采茶园改机采茶园时需要增加费用约500元/亩，茶叶加工成本约30元/kg，可实现增加值210万元。以税率6%计算，该1000亩示范试验茶园在采用机采后可增加缴税总额12.6万元，且避免了茶叶资源的浪费，提高了茶叶的生产效率。