基于視覺檢測(cè)的蘋果采摘機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

孫賢剛，伍錫如，黨選舉，劉金霞

(桂林電子科技大學(xué) 電子工程與自動(dòng)化學(xué)院，廣西 桂林　541000)

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基于視覺檢測(cè)的蘋果采摘機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

孫賢剛，伍錫如，黨選舉，劉金霞

(桂林電子科技大學(xué) 電子工程與自動(dòng)化學(xué)院，廣西 桂林541000)

摘要：為提高蘋果采摘的自動(dòng)化與智能化水平，降低重復(fù)繁瑣的人工勞動(dòng)強(qiáng)度，減少對(duì)果實(shí)的損壞率，研制了一款用于蘋果成熟自動(dòng)檢測(cè)并采摘的輪式機(jī)器人系統(tǒng)。系統(tǒng)由硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái)兩部分組成。其中，硬件平臺(tái)由四輪驅(qū)動(dòng)越野小車、IPC-610L工控機(jī)、圖像數(shù)據(jù)采集卡、四自由度機(jī)械臂和末端執(zhí)行器組成；軟件平臺(tái)基于VisualC++6.0開發(fā)環(huán)境，使用雙目立體視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果的識(shí)別與定位，再通過機(jī)械臂的路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果的采摘。通過仿真實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析表明：機(jī)器人在無人值守的情況下，能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)導(dǎo)航、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)采摘蘋果等功能，并且識(shí)別成功率大于94.00%，采摘成功率達(dá)到91.33%，平均采摘周期約為11s，具有較高的準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：輪式機(jī)器人；蘋果采摘；機(jī)械臂；雙目視覺；圖像處理

0引言

近年來, 農(nóng)業(yè)果蔬采摘機(jī)器人的研究受到了科研工作者的青睞[1-7]。采摘機(jī)器人的研制能夠減輕果蔬采收的勞動(dòng)強(qiáng)度,改善果蔬品質(zhì),實(shí)時(shí)自動(dòng)采摘，將人類從繁重的勞動(dòng)強(qiáng)度中解放出來。2014年，國家主席習(xí)近平在兩院院士講話中指出：希望把我國機(jī)器人水平提高上去，而且要盡可能多地占領(lǐng)市場(chǎng)?？梢?，未來采摘機(jī)器人將受到更加廣泛的關(guān)注。

早在20世紀(jì)60年代，日本、荷蘭等國家就已經(jīng)開始研制果蔬自動(dòng)采摘的技術(shù)與裝備，采摘對(duì)象有黃瓜、草莓、蘑菇及番茄等。例如：日本Kawamura等人研制了西紅柿采摘機(jī)器人；日本岡山大學(xué)研制了一種5自由度極坐標(biāo)機(jī)械手，適宜采摘果園棚架栽培模式下的成熟葡萄[2]。1996年，荷蘭農(nóng)業(yè)環(huán)境工程研究所(IMAG)設(shè)計(jì)了一種7自由度多功能黃瓜采摘機(jī)器人[3]。1983年，法國Cemagref研究所首次研制出蘋果采摘機(jī)器人。國內(nèi)果實(shí)采摘機(jī)器人研究起步較晚，部分高校及科研院所對(duì)各種果蔬采摘機(jī)器人相繼開展了研究。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的姬長英等人設(shè)計(jì)了一種智能水果采摘機(jī)器人[4]。蘇州大學(xué)趙德安等人研制了一種蘋果采摘機(jī)器人,可以快速跟蹤識(shí)別目標(biāo)果實(shí)[5]。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)李偉等人研制了黃瓜采摘機(jī)器人，運(yùn)用近紅外光譜特征提取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)黃瓜的準(zhǔn)確識(shí)別和定位，采摘速度達(dá)到28.6s，機(jī)械手抓取成功率高85%[6-7]。

目前，由于農(nóng)業(yè)果蔬采摘機(jī)器人的作業(yè)環(huán)境極其復(fù)雜、光線多變、動(dòng)態(tài)搜尋中的干擾物及莖葉干涉末端執(zhí)行器運(yùn)動(dòng)等諸多問題，使得目前采摘機(jī)器人系統(tǒng)復(fù)雜、結(jié)構(gòu)龐大笨重、能耗高、采摘效率低，限制了采摘機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化和智能化。為此，研制了一款蘋果采摘輪式機(jī)器人，能夠自主導(dǎo)航、自動(dòng)檢測(cè)成熟紅蘋果及準(zhǔn)確定位并自動(dòng)采摘。采摘過程中采用2R-G-B法處理圖像，通過OTSU算法對(duì)彩色蘋果圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值分割，能夠快速精準(zhǔn)地識(shí)別出成熟果實(shí)，配合輕巧靈活的機(jī)械手，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)果實(shí)采摘自動(dòng)化、智能化提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

1硬件構(gòu)成

蘋果采摘輪式機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)主要由輪式移動(dòng)平臺(tái)、4自由度采摘機(jī)械臂、雙目視覺系統(tǒng)、末端執(zhí)行器和電氣系統(tǒng)5大模塊組成。

1.1　輪式移動(dòng)平臺(tái)

由于果園的地面環(huán)境極其復(fù)雜，為了適應(yīng)崎嶇的路面環(huán)境，該移動(dòng)平臺(tái)選用了四輪驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)導(dǎo)航越野車，如圖1所示。采用48V鋰電池供電，電能可供整體采摘作業(yè)之用，且鋰電池可以進(jìn)行適時(shí)充電。在越野車的前部連接有矩形的果實(shí)收集裝置，雙目攝像機(jī)安裝在移動(dòng)平臺(tái)上方，實(shí)時(shí)獲取圖像,機(jī)械臂位于雙目攝像機(jī)正前方。

圖1　蘋果采摘機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)圖

1.2　末端執(zhí)行器

目前，已有的末端執(zhí)行器一般采用適當(dāng)力量折斷果柄的方法，可能會(huì)導(dǎo)致采摘平臺(tái)搖晃，采摘定位不準(zhǔn)，或造成果實(shí)損傷?；诖藛栴}，設(shè)計(jì)了輕巧實(shí)用的末端執(zhí)行器。本末端執(zhí)行器采用氣動(dòng)剪刀手，由采摘刀片、緩沖墊片、紅外傳感器及氣泵控制系統(tǒng)組成，如圖2所示[8]。

圖2　末端執(zhí)行器

首先在雙目視覺系統(tǒng)的識(shí)別定位下，4自由度的機(jī)械臂在三維空間中運(yùn)動(dòng)帶動(dòng)機(jī)械手到達(dá)指定的坐標(biāo)位置后，在氣泵的作用下采摘手打開；末端執(zhí)行器上的紅外傳感器實(shí)時(shí)地檢測(cè)采摘手是否抓取到蘋果；若抓取不成功，經(jīng)過不斷地調(diào)整采摘位置，根據(jù)機(jī)器人控制指令，將末端執(zhí)行器送到準(zhǔn)確的目標(biāo)位置；最終在氣泵的作用下采摘手瞬間夾斷蘋果的果柄，實(shí)現(xiàn)對(duì)果實(shí)的采摘，最終將采摘的蘋果回收到果籃中。

1.3　機(jī)械臂

本設(shè)備采用4自由度柔性機(jī)械臂，如圖3所示。機(jī)械臂總高度138cm，底座距離地面高度為80cm，采摘精度范圍為2mm。該機(jī)械臂是一種典型的串聯(lián)式機(jī)器人，機(jī)械臂由末端執(zhí)行器及4個(gè)關(guān)節(jié)組成[9]。機(jī)械手腰部、大臂、小臂的轉(zhuǎn)動(dòng)均采用交流伺服電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)源，選用行星齒輪減速器對(duì)電機(jī)進(jìn)行減速，同時(shí)提高最終的輸出扭矩。

從下至上順序串聯(lián)的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)、光電機(jī)構(gòu)、旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、氣動(dòng)剪刀手和紅外傳感器，底座通過螺栓與移動(dòng)平臺(tái)連接。旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)由能水平、垂直四維度自由旋轉(zhuǎn)的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)軸、與關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)軸連接的關(guān)節(jié)電機(jī)、光電機(jī)構(gòu)和旋轉(zhuǎn)臂組成，每個(gè)電機(jī)都有相應(yīng)的轉(zhuǎn)動(dòng)范圍，其活動(dòng)范圍由機(jī)械臂上裝有的限位光電開關(guān)來限定[10]。機(jī)械臂的采摘半徑為100cm，能夠滿足蘋果采摘在空間上的要求。

圖3　采摘機(jī)械臂

1.4　蘋果識(shí)別定位系統(tǒng)

機(jī)器人識(shí)別和定位的準(zhǔn)確率嚴(yán)重影響蘋果采摘的成功率，因此蘋果視覺定位系統(tǒng)的選取很重要。本設(shè)備采用雙目視覺系統(tǒng)對(duì)蘋果進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和定位，應(yīng)用C++程序編寫算法，采用2R-G-B法處理圖像，通過OTSU算法對(duì)彩色蘋果圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值分割，采集對(duì)不同成熟度蘋果的視頻信息(見圖4)，對(duì)拍攝的照片進(jìn)行處理和分析，判斷蘋果是否成熟并準(zhǔn)確識(shí)別和定位[11-14]。

蘋果的識(shí)別與定位過程為：首先打開軟件主控界面，機(jī)器人視覺系統(tǒng)初始化之后，通過采集卡傳送至工控機(jī)處理端，攝像機(jī)獲取實(shí)時(shí)圖像，并傳至工控機(jī)處理端；對(duì)所獲取的兩幅圖像的亮度做直方圖均衡化處理，提高圖像對(duì)比度；對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，去除非紅色區(qū)域，對(duì)二值圖像做腐蝕處理，腐蝕掉紅色細(xì)微小塊，去除干擾，膨脹處理；對(duì)大的紅色區(qū)適度還原，還原后的圖像如圖4所示；最終系統(tǒng)主控界面會(huì)彈出ROBOTCTRL對(duì)話框顯示蘋果的實(shí)時(shí)三維坐標(biāo)并將數(shù)值傳送到機(jī)械手控制端。

圖4　蘋果的識(shí)別和定位

1.5　電氣系統(tǒng)

越野車的所有供電由48V鋰電池來提供，驅(qū)動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)的伺服電機(jī)為48V直流電源，雙目視覺攝像頭為直流12V,機(jī)器臂伺服電機(jī)需要24V直流電源。電機(jī)驅(qū)動(dòng)電氣系統(tǒng)由直流電機(jī)、編碼器、減速器組成，如圖5所示。小車前方液晶顯示模塊用來顯示鋰電池電壓、電流及電量。

圖5　移動(dòng)平臺(tái)電氣系統(tǒng)

2控制系統(tǒng)與軟件設(shè)計(jì)

2.1　控制系統(tǒng)

本文設(shè)計(jì)的蘋果采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)硬件由便攜式工控機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡、圖像采集卡、電機(jī)伺服控制和末端執(zhí)行器等5個(gè)部分組成[15]。選用多軸運(yùn)動(dòng)控制卡作為蘋果采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)的核心組件。蘋果采摘機(jī)器人控制器采用 IPC-610L工控機(jī)，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算、圖像處理、各關(guān)節(jié)編碼器反饋信息和傳感器信息的處理和顯示、機(jī)械臂關(guān)節(jié)的交流伺服驅(qū)動(dòng)器的控制，以及蘋果采摘的路徑規(guī)劃等功能。其中，工控機(jī)集成了軟件和控制界面，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行控制；圖像采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過處理視覺傳感器和外部傳感器收集的信號(hào)，完成蘋果采摘機(jī)器人外圍環(huán)境信息的采集，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)為工控機(jī)所用；工控機(jī)輸出控制信號(hào)，最終驅(qū)動(dòng)交流伺服電機(jī)和末端執(zhí)行器運(yùn)動(dòng)，完成對(duì)目標(biāo)果實(shí)的定位和抓取。機(jī)器人控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。

圖6　機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2　軟件設(shè)計(jì)

蘋果采摘機(jī)器人的軟件設(shè)計(jì)主要考慮控制的開放性和穩(wěn)定性。工控機(jī)的操作系統(tǒng)選用Windows XP，使用CAN總線和RS232總線控制器實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的通信。由于控制系統(tǒng)的開放性，使得機(jī)器人的通用性大大提高，整個(gè)硬件和軟件系統(tǒng)可以滿足機(jī)器人對(duì)蘋果的成熟度檢測(cè)和采摘任務(wù)。

蘋果采摘機(jī)器人的控制界面如圖7所示。在軟件運(yùn)行后，先點(diǎn)擊啟動(dòng)CAN，然后打開串口?？刂平缑姘藱C(jī)械臂各關(guān)節(jié)的調(diào)整、復(fù)位、車輪運(yùn)動(dòng)控制、自主采摘等一些必要的按鈕。抓取果實(shí)演示按鈕就是讓機(jī)器人開始工作；停止運(yùn)動(dòng)按鈕是為了防止機(jī)器人發(fā)生誤操作而造成損壞的情況；實(shí)時(shí)顯示按鈕是雙目攝像機(jī)拍到的實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)圖片。

圖7　蘋果采摘機(jī)器人的控制界面

2.3　控制主程序流程圖

整個(gè)控制程序如圖8所示。首先獲取蘋果實(shí)時(shí)圖像，對(duì)圖像進(jìn)行處理。通過位置傳感器將蘋果的空間坐標(biāo)發(fā)送給機(jī)械臂控制系統(tǒng)，驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂采摘蘋果，完成對(duì)蘋果的采摘。果實(shí)采摘控制程序主要包括圖像的預(yù)處理、果實(shí)識(shí)別與定位、實(shí)時(shí)反饋等。

圖8　機(jī)器人控制程序流程圖

3試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1　試驗(yàn)?zāi)康?/h2>

實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)主要目的：測(cè)試蘋果采摘輪式機(jī)器人的輪式移動(dòng)平臺(tái)、4自由度采摘機(jī)械臂、雙目視覺、末端執(zhí)行器能否高度協(xié)同完成智能化采摘；測(cè)試在理想情況下成熟果實(shí)的采摘效率、識(shí)別正確率和采摘成功率。

3.2　采摘效率

機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航到達(dá)最佳的采摘位置，發(fā)現(xiàn)采摘目標(biāo)后，各個(gè)系統(tǒng)開始同步工作。機(jī)器人采摘過程如圖9所示。正常情況下，單個(gè)蘋果采摘平均時(shí)間為11s，各個(gè)環(huán)節(jié)所用時(shí)間如表1所示。其中，耗時(shí)較多的就是機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)，可以通過調(diào)節(jié)電機(jī)的速度改變這個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間；但考慮到機(jī)械臂運(yùn)行的穩(wěn)定性，最終設(shè)置機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的時(shí)間為5s。

圖9　機(jī)器人采摘過程

序號(hào)各環(huán)節(jié)所用時(shí)間時(shí)長/s1雙目視覺識(shí)別定位12機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)53末端執(zhí)行器切割、抓取、釋放44延時(shí)1總計(jì)11

3.3　識(shí)別正確率和采摘成功率

試驗(yàn)過程中會(huì)有蘋果定位失敗的現(xiàn)象，如表2所示。主要原因是光線問題、蘋果相互遮擋及機(jī)械手抓取時(shí)擾動(dòng)蘋果等。試驗(yàn)整體識(shí)別成功率大于94.00%，采摘成功率達(dá)到91.33%。試驗(yàn)結(jié)果表明：蘋果采摘機(jī)器人在采摘過程中穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性較高。

表2　機(jī)器人采摘結(jié)果統(tǒng)計(jì)

3.4　試驗(yàn)結(jié)果分析

1)在實(shí)驗(yàn)室模擬蘋果的采摘試驗(yàn)，機(jī)器人對(duì)青蘋果不予識(shí)別，對(duì)距離靠近機(jī)械臂的紅蘋果優(yōu)先采摘。模擬采摘的結(jié)果表明：機(jī)器人能夠準(zhǔn)確地識(shí)別和采摘蘋果，單個(gè)蘋果采摘用時(shí)為11s。

2)機(jī)器人導(dǎo)航精確，各個(gè)模塊之間高度協(xié)調(diào)同步。采用2R-G-B法處理圖像，通過OTSU算法對(duì)彩色蘋果圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)閾值分割，使得采摘成功率達(dá)到91.33%。

3)為了減少采摘周期、保證整個(gè)系統(tǒng)的高穩(wěn)定性，將小車的行駛速度限為35mm/s、機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)時(shí)間為5s、雙目視覺識(shí)別時(shí)間為1s。

4結(jié)論

研制了一種蘋果成熟自動(dòng)檢測(cè)及采摘的輪式機(jī)器人，闡述了機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)，以及控制系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)。系統(tǒng)將末端執(zhí)行器、蘋果采摘機(jī)械臂、四輪移動(dòng)平臺(tái)、雙目視覺等技術(shù)融合起來，利用多傳感器技術(shù)，對(duì)采摘對(duì)象進(jìn)行信息獲取、成熟度判斷，并確定收獲目標(biāo)的三維空間信息，引導(dǎo)機(jī)械手與末端執(zhí)行器完成抓取、切割、回收任務(wù)的高度協(xié)同自動(dòng)化系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)表明：其可實(shí)現(xiàn)無人值守情況下，自動(dòng)導(dǎo)航、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)完成機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)及機(jī)械手采摘，整體識(shí)別成功率達(dá)到94.00%，采摘成功率大于91.33%，單個(gè)蘋果采摘用時(shí)11s,實(shí)現(xiàn)了蘋果采摘的自動(dòng)化、智能化，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的有效性和合理性。

參考文獻(xiàn)：

[1]智能·機(jī)器·人——致首屆中國機(jī)器人峰會(huì)(RoboTop2014)[J]. 機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用,2014(3)：1.

[2]Ogawa Y, Kondo N, Monta M, et al.Spraying robot for grape production [J].Computer and Computing Technologies in Agriculture,2006,24:539-548.

[3]Van Henten E J,Van Tuijl B A J,Hemming J.Field test of an autonomous cucumber picking robot [J].Biosystems Engineering, 2003, 86( 3): 305-313.

[4]顧寶興，姬長英，王海青，等.智能移動(dòng)水果采摘機(jī)器人設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2012,43(6):153-160.

[5]呂繼東,趙德安,姬偉.蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014(1):65-72.

[6]徐銘辰,牛媛媛,余永昌. 果蔬采摘機(jī)器人研究綜述[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2014(31):11024-11027,11057.

[7]紀(jì)超，馮青春，袁挺，等.溫室黃瓜采摘機(jī)器人系統(tǒng)研制及性能分析[J].機(jī)器人，2011，33(6)：726-730．

[8]楊唐文,高立寧,阮秋琦,等.移動(dòng)雙臂機(jī)械手系統(tǒng)協(xié)調(diào)操作的視覺伺服技術(shù)[J].控制理論與應(yīng)用,2015(1):69-74.

[9]婁軍強(qiáng),魏燕定,楊依領(lǐng),等.智能柔性機(jī)械臂的建模和振動(dòng)主動(dòng)控制研究[J].機(jī)器人,2014(5):552-559,575.

[10]李宇飛,高朝輝,申麟.基于視覺的機(jī)械臂空間目標(biāo)抓取策略研究[J].中國科學(xué):技術(shù)科學(xué),2015(1):31-35.

[11]蔣煥煜,彭永石,申川,等.基于雙目立體視覺技術(shù)的成熟番茄識(shí)別與定位[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008(8):279-283.

[12]Chi Y, Gejima Y,Kobayashi T,et al.Study on Cartesiantype straw-berry-harvesting robot[J].SensorLetters,2013(11):1223-1228.

[13]周俊,劉銳,張高陽.基于立體視覺的水果采摘機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010(6):158-162.

[14]Si Y S, Liu G, Feng J. Location of apples in t-rees using stereoscopic vision,Computers and Electronics in Agriculture[EB/OL].205-01-10.http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2015-01-10.

[15]趙慶波,趙德安,姬偉,等.采摘機(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2009(1):152-156.

Abstract ID:1003-188X(2016)09-0151-EA

Design and Implementation of Apple Picking Robot System Based on Visual Inspection

Sun Xiangang, Wu Xiru, Dang Xuanju, Liu Jinxia

(College of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541000，China)

Abstract：In order to improve the automation and intelligence level of apple picking,reduce the labor intensity of human and the damage rate of the fruit, the paper developed a wheeled robot system for automatic detection and picking ripe apples. The system is made up of hardware platforms and software platform. The hardware platform includes four-wheel drive off-road car, IPC-610L, image data ac-quisition card, four degrees of freedom manipulator and end-effectors; The software platform includes Visual C ++ 6.0 development environment, based on binocular vision and image processing techniques to achieve the identification and location of apple, then through the manipulator path planning to achieve the apple picking. Through simulation and data analysis show that the robot can realize automatic n-avigation, automatic recognition, automatic picking apples and other functions in the case of unattended. The correct rate of apple recog-nition and the success rate of picking was 94.00% and 91.33%, respectively. The average period of picking is about 11s and the accuracy and stability of the system is excellent.

Key words：wheeled robot； apple picking； manipulator; binocular vision; image processing

中圖分類號(hào)：S225;TP242.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)09-0151-05

作者簡介：孫賢剛(1990-)，男，安徽安慶人，碩士研究生，(E-mail)2546442391@qq.com。通訊作者：伍錫如(1981-)，男，湖南婁底人，副教授，博士,(E-mail)xiruwu520@163.com。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51465011)；廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014GXNSFBA118275; 2015GXNSFAA139297)；廣西高?？蒲许?xiàng)目(YB2014128)

收稿日期：2015-09-14