随着我国茶产业的迅速发展,名优茶采摘环节关键技术装备缺乏、自动化程度低等问题日益凸显。
不同于大宗茶采摘大多采用“一刀切”模式,名优茶采摘面临着人工采摘效率低,季节性劳动力短缺,茶树品种和管理方式的不同导致机械化采摘标准难统一等问题。
西湖龙井采摘
(图源:龙冠龙井)
本期综述了名优茶采摘环节技术装备的研究现状,系统归纳了近年来名优茶采茶机在鲜叶识别、目标定位、采摘末端执行器及整机方面的研发及推广应用情况,分析了不同方法和装备的技术特点,总结了其优势和不足,并针对目前名优茶采摘技术装备短板,指出了名优茶采摘机器人研发面临的挑战和未来的发展趋势。
01名优茶机采装备研究现状
名优茶采摘目标以单芽、一芽一叶、一芽二叶为主。名优茶机械化采摘一般包括目标识别、定位、采摘、集叶等过程。
名优茶叶片(左)名优茶采摘点(右)
//茶叶嫩芽识别方法
作物目标识别一直是国内外研究者关注的重点问题,随着计算机视觉技术和深度学习算法的快速发展,草莓、苹果、猕猴桃等作物目标检测识别精度在不断提高,基本实现了作物目标精准识别。
但是名优茶嫩芽与老叶颜色相近、新老叶生长密集、形体小、形状不规则、生长高度不一致,对机械化采摘提出了巨大挑战。
《中国茶叶》编辑部制
茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自动化采摘的前提,分传统识别方法和深度学习识别方法:
传统识别方法步骤多,精度有限,一般通过茶叶图像颜色、纹理参数等进行目标识别。
深度学习模型可以从海量茶叶图像数据库中提取有价值的特征信息,并建立茶叶识别模型。常用的分步骤(先检测后分类)方法有FastR-CNN、FasterR-CNN,与传统的识别算法对比,识别准确度有所提高。随着YOLO系列算法的不断演进,其在作物目标识别领域的精度和效率得到了显著提升。
区别于YOLO系列算法,DeepLab模型通常用于语义分割任务,在茶叶目标识别上也取得了较好的效果。
目前茶叶嫩芽精准识别方面依然存在嫩芽检测模型识别环境单一,对光照强度变化的敏感性较差,计算量大、模型尺寸大不利于部署到移动端等问题。
如何设置构架好的深度学习模型,使之在监测茶叶嫩芽长势及计算芽头倾角、采摘节间距时具有合适的识别精度和快速的收敛速度,将对加速机器视觉技术在名优茶智能化采摘上的应用具有重要意义。
//茶叶采摘点定位方法研究
名优茶采摘过程中,除了目标检测以外,芽叶嫩芽采摘点坐标位置判断也十分重要,但面临和茶叶识别同样的问题,茶芽与嫩叶、老叶颜色相近,难以准确识别,这对机器操作来说构成了巨大的挑战。
龙井茶芽和老叶
(图源:龙冠龙井)
手持式采茶机基于人工经验获取采茶点。
单人手持名优茶采茶机
二维定位是从茶叶嫩芽二维图像中寻找嫩芽区域的特征及采摘点二维坐标,再依据二维坐标信息求解其三维空间位置。
最小外接矩形法更能反映嫩芽茶梗所在,但其对于嫩芽外形轮廓要求相对理想,在俯视情况下则无法定位采摘点二维坐标,还需后续辅助工作来完成采摘任务。
常规的名优茶采茶机通过定位采摘点实现精准采摘,但茶叶嫩芽生长在不同高度,仅识别出采摘点二维信息还不能作为最终的采摘依据,只有准确判定出茶叶嫩芽的空间三维坐标才能实现最终的采摘。而目前大多数研究都集中在特定场景下茶叶目标的二维定位,对三维空间采摘点定位的探索相对有限。
随着消费级RGB-D相机的普及,基于RGB-D相机的三维定位方法逐渐成为研究热点。
“最小外接矩形”定位
三维定位中点云预处理和聚类的有效性取决于深度图像的采集质量,当深度图像质量差时,聚类和滤波的准确性受到影响。深度相机采集的图像感知质量在长距离下相当有限,特别是在复杂的背景下,会影响采摘点定位的准确性。
//采摘末端执行器的设计研究
末端执行器是采茶机与嫩芽目标直接作用的关键装置,主要承担剪切、放置等任务。传统手工采摘方式是提断,机械往复式剪切茶叶的刀片是通过交错切割茎杆进行采摘。
人工提采
国内外学者对各种果蔬采摘末端执行器进行了大量研究,这些末端执行器大多采用“先夹持、后采摘”的采摘动作。由于茶叶作业环境复杂程度远高于结构化的工业场景,茶叶采摘末端执行器的采摘难度高,需要开发特殊的末端执行器用于采茶,仿生设计成了破解这一难题的关键突破口。
部分科研团队成功开发出了基于仿生设计的茶叶采摘末端执行器,通过设计仿生拇指与食指,实现了力量抓握、精确抓握和横向抓握,揭示了手指结构和大小的差异与手的操作灵活性之间的联系。改进设计了一种“旋转拉起”仿生手指夹扯采摘末端执行器。
夹扯采摘末端
手持式名优茶采摘器模拟人手指夹住茶叶并通过提拉进行采摘,试验表明采摘成功率为74.3%,3次采摘平均速度为25.2个/min。上述“仿生”夹采单点采摘方式基本可实现茶叶采摘,但采摘效率均偏低。
夹断式采摘末端
针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,设计分体刀具式名优茶采摘末端执行器,能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%。
异形切割采摘末端
科学家们从茶叶嫩梢的力学模型、力学特性、采摘刀仿生设计等角度尝试研发出了各种茶叶嫩梢采摘末端执行器,在复杂茶叶作业环境下,其仿生结构的稳定性与耐用性欠佳,难以长期稳定运行。同时,制造成本居高不下,限制了从实验室走向大规模商业化应用,距离满足茶园实际生产需求还有较大的差距。
//采茶机器人的设计研究
传统的采茶机通过一刀切的方式快速剪切茶叶,但是这种采茶机普遍存在对茶叶没有选择性的缺点,不适用于名优茶的采摘。
单人采茶机(左)双人采茶机(右)
随着工业机器人技术和计算机视觉技术的快速发展,近年来我国开始了对名优茶采摘的研究。
跨垄式名优茶采茶机(左)背负折断式采茶机(右)
已有名优茶采摘机均处于中试阶段,从最早的并联采摘机器人,单手爪采摘机器人,到目前龙门架结构和机械臂结构(单臂、双臂)采摘机器人。采摘原理是通过图像对嫩芽识别、定位,通过末端执行器采摘。
如浙江理工大学研制了龙门架结构的名优茶采摘机,有效解决目前机采茶叶老嫩一刀切的弊端,为实现全自动化茶叶采摘奠定了基础。但龙门架结构的采茶机是采用导轨引导的方式实现机器人沿垄运动,对于茶园道路建设要求较高。
江西农业大学设计了一种自走式名优茶采摘机器人,通过Delta并联机械臂结合柔性指尖结构无损伤地采摘名优茶嫩芽,但仅止步于图纸阶段。
Delta并联机械臂采茶机
江西省农业科学院研发了自走式双臂采摘机器人,将双目相机安装在双臂采摘机器人的采摘末端上方,实现了茶叶嫩芽的精准识别,准确率在99%以上,通过识别定位控制机械臂运动实现采摘,平均单个芽头采摘时间小于5s。但该装备仍然存在效率偏低的问题,整机作业适应性有待优化,距离产业化应用有较大差距。
名优茶双臂采茶机
已有名优茶采茶机面向不同茶园采摘精准度参差不齐,使用场景受限,难以推广到大面积茶园采摘中。
按行走方式的不同可将名优茶采茶机的动力底盘分为轮式底盘、履带式底盘、轮履结合式底盘和仿生式底盘。
与轮式相比,履带式底盘在狭窄、高低起伏不平等复杂路面有较好的通过性,行驶稳定性、爬坡和越障能力都有所增强。缓坡茶园坡道较多,要求采茶机底盘具备爬坡能力、通过能力强的特点,因此履带式动力底盘是丘陵缓坡茶园采茶机的最佳选择。
02名优茶机采装备研究存在的问题
目前,我国名优茶采收环节存在机械化程度不够高,机械化技术与装备不能很好地满足当前和未来现代农业生产需要的问题,具体体现为机械化、智能化水平低,装备缺乏。
第一,对名优茶采摘装备深入、系统的研究不够,目标定位、末端执行机构研发等关键技术难以突破,装备可靠性较差,推广应用困难。
第二,我国茶园种植还存在农艺粗放、不规范,修剪模式和种植行间距差异较大等问题,名优茶采摘机械化难以适应多种栽培方式。
第三,非结构化的茶园环境增加了茶叶精准定位识别和采摘的难度。虽然深度学习技术可以提高采摘机器人在复杂环境下的目标识别性能,但仍然存在许多不可控的影响因素,需要考虑视觉识别系统的稳定性。为了获得更加准确的定位三维信息,基于视觉的三维重建技术可以作为一种有效的途径,但是现有的三维重建技术仍然面临着各种挑战。例如,基于RGB-D视觉传感器的3D重建技术在采集茶叶嫩芽时存在填充率不足的问题。因此,非结构化的茶园环境增加了精准识别定位的难度。
第四,装备智能化系统的开发仍停留在实验室研究阶段,距离实际量产应用有较大差距。
03名优茶机采装备发展趋势
//名优茶精准识别定位技术研究
随着图像数据学习增多,识别准确率也在不断提升,但不同的光照条件、重叠和遮挡仍然会影响采摘机器人的精准识别定位性能。因此,提高复杂环境下采摘机器人视觉识别系统的鲁棒性和通用性具有重要意义。
此外,由于茶叶长势、分布随机,导致机械化采样路径随机,已有的采摘路径存在效率低和复杂环境下探索能力不足等问题,如何快速、高效地设计采摘路径将会是未来研究的重点和难点。
//名优茶采摘末端执行机构研发
目前市面上的名优茶采摘末端执行机构多是用往复切割、捏切或拉旋切割,切割方式不同,茶叶茎口氧化程度也不一致,对后期名优茶的加工影响程度也不一致,目前认为拉旋捏切方式更接近于人工采摘。
末端执行机构大多配套在自走式平台上安装使用,采摘机器人在作业过程中,因自然风和采摘动作会使茶蓬面产生动态振荡,虽然采摘机器人末端执行器的设计可以容纳一定的位置偏差,但茶叶嫩芽摆动的随机性和复杂性仍然可能导致末端执行器采摘失败,从而损坏芽叶。
因此,未来研究重点是研发设计适宜的末端执行机构,在复杂动态环境中实现毫米级的采茶作业目标,降低对茶叶嫩芽的损伤,保证采摘的芽叶完整度。
//轻简化、高效节能采茶分级机设计
为了便于茶农操作,轻巧便携、采用轻量化材料与紧凑结构的采摘机将是未来发展的方向。配套嵌入可用的轻量级目标检测模型,采用高性能电池或燃油发动机等动力源,提高能源转化效率,降低能耗与成本。同时,因为采茶机采摘鲜叶会有一定的含杂率,鲜叶分选可作为解决名优茶原料采摘问题的另一条有效途径。
本文节选自《中国茶叶》2025年第5期《名优茶机采关键技术及其装备研究现状和发展趋势》。作者:叶春,赵爽,徐光浩,刘和来,陈道根,吴罗发*,舒时富,文中图片由作者提供。
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