[0001] 本实用新型涉及农业水果蔬菜采摘的技术领域，尤其是涉及水果采摘分拣一体机。

[0002] 在果蔬采摘领域，目前对于水果采摘技术主要通过采摘机器人，如采用四指夹紧机构作为采摘工作机构，所述复合真空吸盘安装在夹持机构上，真空泵通过气泵带动吸盘完成对水果的吸附。然后基于果蔬的体积或者重量进行分选，如现有技术设计制造的另一种栅条型滚筒式自动分拣筛设备主要用于对干果材料进行筛分自动分类，物料必须在无机械振动等影响下的筛体表面上产生出一定幅度的回转运动，当筛分物料直径明显低于筛面时才能自动完成筛选。又如现有技术通过等距孔径、分距直径辊带形式设计和辊机械结构对水果的品质等级进行了分级。设计和研发了各种基于质量的球形果蔬称重设备，主要设计了传感称重模型和质量信息收集及管理系统并完成了满足各种国际标准的果蔬称重分选。

[0003] 但是仍存在分拣效率不高、识别不够精准、不能够根据果蔬的水果色域密度、成熟度等进行快速的分拣。实用新型内容

[0004] 本部分的目的在于概述本实用新型的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本实用新型的说明书摘要和实用新型名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和实用新型名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本实用新型的范围。

[0005] 因此，本实用新型目的是提供水果采摘分拣一体机，能够实时实地进行采摘和同步分拣的功能，提高品质检测水果的流畅性、连贯性及品质检测效率。为解决水果品质检测中农业生产成本和降低人工成本、实现水果品质检测的自动化、提高水果经济效益转化率，解决因水果集中丰收。

[0006] 为解决上述技术问题，本实用新型提供水果采摘分拣一体机，采用如下的技术方案：

[0007] 采摘单元，包括机械臂装置及连接于机械臂装置工作端的夹持采摘爪和摄像头，所述机械臂装置通过固定件连接在车体上，用于将采摘的水果输送到传送单元上方，[0008] 传送单元，包括具有缓冲掉落压力的漏斗和将水果传送至分拣单元的传送件，[0009] 分拣单元，包括对送入的水果进行图像采集的机器视觉模块，所述机器视觉模块通过双舵机控制旋转，将采集的图像信息通过主控机进行图像处理，再由分拣器根据主控机的指令对所识别的水果进行分拣至各个分拣箱内，

[0010] 移动单元，装配于车体底部，用于控制车体移动。

[0011] 可选的，所述机械臂装置为控制夹持采摘爪运动和抓取的四自由度机械臂，所述夹持采摘爪包括夹头本体及固定于夹头本体上的气动爪，所述摄像头安装于夹头本体上。

[0012] 可选的，所述气动爪由三个夹头指夹组成，夹头本体上部分和夹头本体下部分之间连接有左轴和右轴，两个夹头指夹由左轴和右轴控制抓取角度，所述三个夹头指夹相对面为用于过盈配合安装软胶和压力传感器的安装面。

[0013] 可选的，所述漏斗内衬有缓冲垫，所述传送件包括传送带及带动传送带的传送电机、滚轴。

[0014] 可选的，所述传送带的两侧设有对机器视觉模块进行补光的凸透镜反光镜片。

[0015] 可选的，所述分拣器包括由电线连接的两个分拣电机，分拣电机上连接有拨片。

[0016] 可选的，所述移动单元采用四轮驱动机构，由轮胎、传动轴和两个驱动桥组成，所述轮胎采用花纹轮胎。

[0017] 可选的，所述分拣箱焊接于车体内，并位于分拣单元的下方，包括对水果进行三类分拣收集的三个区域。

[0018] 可选的，还包括与主控机电性连接的OLED液晶显示器、语音播报器、LED指示灯和声音报警器。

[0019] 综上所述，本实用新型包括以下至少一种有益效果：

[0020] 通过装有摄像头的机械臂装置对成熟水果进行采摘，通过机器视觉模块对水果品质进行检测，进而可以按照水果的形状大小、色域密度、果实饱满程度等进行级别筛选，筛选精确，效率高，能够实时实地进行采摘和同步分拣的功能，提高品质检测水果的流畅性、连贯性及品质检测效率。为解决水果品质检测中农业生产成本和降低人工成本、实现水果品质检测的自动化、提高水果经济效益转化率，解决因水果集中丰收。

[0030] 以下结合附图1‑8对本实用新型作进一步详细说明。

[0031] 本实用新型将先进的机器视觉技术、图像识别技术、神经网络与云台控制分拣技术相结合，将图像识别用于水果的识别，通过对水果的形状大小、色域密度、果实饱满程度的精确识别以及分拣系统的运行参数的有效整合，针对在单目视觉图像定位中，径向畸变引起的图像误差，以及采用插值法进行亚像素目标定位时，存在计算模型复杂和不准确引起的目标定位误差等问题，提出一种新的基于神经网络的单目视觉目标图像定位的水果采摘分拣一体机。以确保该系统始终保持在最佳运行状态下，提高分拣水果的流畅性、连贯性及分拣效率。为解决水果分拣中农业生产成本和降低人工成本、实现水果分拣的自动化、提高水果经济效益转化率，解决因水果集中丰收，但由于人工分拣耗时、费钱等因素造成的滞销问题。

[0032] 参照图1‑图2，本实用新型公开水果采摘分拣一体机，包括：

[0033] 采摘单元，包括机械臂装置1及连接于机械臂装置1工作端的夹持采摘爪3和摄像头2，机械臂装置1通过固定件连接在车体10上，用于将采摘的水果输送到传送单元上方，采摘单元的操控也由主控机9进行操控，完成对水果的采摘行动。

[0034] 其中，机械臂装置1为控制夹持采摘爪3运动和抓取的四自由度机械臂，四自由度机械臂控制整个机械臂从左到右的运动，以及对水果的抓取和对物体进行X,Y轴的运动。

[0035] 参照图3，夹持采摘爪3包括夹头本体31及固定于夹头本体31上的气动爪32，摄像头2安装于夹头本体31上。参照图4，气动爪32由三个夹头指夹321、322、323组成，夹头本体上部分324和夹头本体下部分325之间连接有左轴326和右轴327，两个夹头指夹321、322由左轴326和右轴327控制抓取角度，三个夹头指夹321、322、323相对面为用于过盈配合安装软胶和压力传感器的安装面328，通过安装软胶和压力传感器，它们集成到一起，通过过盈配合连接带安装面328上。其通过降低机械爪刚度，减小接触压力峰值，进而减弱了抓取水果的损伤。

[0036] 传送单元，参照图5，包括具有缓冲掉落压力的漏斗4和将水果传送至分拣单元的传送件5，漏斗4内衬有缓冲垫，传送件5包括传送带51及带动传送带51的传送电机52、滚轴53、54。传送带51的两侧设有对机器视觉模块6进行补光的凸透镜反光镜片61。水果会通过漏斗4掉落在传送带51上通过两个滚轴53、54带动传送带51将水果送入到分拣单元之中。

[0037] 分拣单元，参照图6，包括对送入的水果进行图像采集的机器视觉模块6，机器视觉模块6通过双舵机7控制旋转，将采集的图像信息通过主控机9进行图像处理，本实用新型图像识别后续会采取卷积神经网络，利用3维排列的神经元：宽度、高度和深度，在卷积神经网络中对于深度，即激活数据体的第三个维度，进行深度学习，训练模型，并应用于识别系统中。实现双舵机7对机器视觉模块6进行品质检测相对位置的模拟控制，达到物体识别，信息传输，Arduino主控机9利用增量式PID算法。控制输出两路50Hz的PWM信号来驱动，经过大量的调试，设定合适的参数，提高云台控制的响应数据，控制的精准度，更具优势。

[0038] 通过机器视觉模块6和两侧的凸透镜反光镜片61，通过补光，进行360度水果全身图像采集，所有图片信息共存于一张图片，可以用于研究水果图像的在线定位、图像采集。采用机器视觉模块6可以对水果色域密度、成熟度进行识别，用于研究基于彩色图像色度分量的水果色度检测模型与评估模型和成熟度分类。如图像分割、尺寸测量、形状检测技术与识别。

[0039] 图像处理后，再由分拣器8根据主控机9的指令对所识别的水果进行分拣至各个分拣箱11内，从而完成对水果的评级分拣。

[0040] 分拣器8包括由电线81连接的两个分拣电机82、83，分拣电机82、83上连接有拨片84、85。参照图8，分拣箱11焊接于车体10内，并位于分拣单元的下方，包括对水果进行三类分拣收集的三个区域。

[0041] 移动单元，参照图7，装配于车体10底部，用于控制车体10移动。移动单元采用四轮驱动机构12，由轮胎121、传动轴122和两个驱动桥123组成，轮胎121采用花纹轮胎。便于小车在果园中移动。轮胎121采用常规的轮子结构由轮毂、轮辐、胎侧组成。

[0042] 还包括与主控机9电性连接的

[0043] OLED液晶显示器13，用于对水果图像、已检测数量、总重量进行显示；

[0044] 语音播报器14，用于对几何尺寸、色度、合格与否进行语音播报；

[0045] LED指示灯15和声音报警器16，用于模块的自检和故障定位。

[0046] 本实用新型通过采用机器视觉模块6，通过图像识别OpenMV4对于目标物体进行颜色识别，回传目标物体颜色编码值、像素数量面积等特征；OpenMV4是一个开源、低成本、功能强大的机器视觉模块，改善了以往灰度传感器、颜色识别模块的识别距离、通信方式及精度的局限性，极大的提高了适用范围。单目摄像头可以采集目标物体的相对位置坐标及物体颜色等信息，并通过串口字节通信方式快速传输。

[0047] 通过TFT显示屏实时显示识别物体的画面以及对应不同物体颜色的信息；通过Arduino主控机9对于串口数据进行处理，通过控制双舵机7MG996R来实现不同颜色物体的品质检测，并通过OLED12864液晶显示屏13对于不同颜色物体数量进行显示；通过语音播报器14的播报内容能够判断系统运行情况，避免系统运行出错，做到人机交互；此外还包括供电系统、火焰传感器5V供电等。实现了智能采摘机械手进行采摘功能。

[0048] 实验指标：

[0049] ①按苹果果径(最大横切面直径(mm))将苹果分为以下三个等级(大:≥80，中:≥70，小:≤65)，品质检测准确率：≮95％；

[0050] ②按照外观色泽指标分为三级(特级果：着色面(条红或片红)≥90％、一级果着色面(条红或片红)≥80％、二级果：着色面(条红或片红)≥60％)，色泽品质检测准确率：≮95％；

[0051] ③采摘及检测速度：20‑30个/min.

[0052] 以上均为本实用新型的较佳实施例，并非依此限制本实用新型的保护范围，故：凡依本实用新型的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本实用新型的保护范围之内。