如何避免机器人操作对软质水果品质的影响？

在名为“农产品加工中的智能机器人”的项目中，Vision+Robotics 专家团队正在研究机器人操作对软质水果品质的影响。这种影响究竟如何？软夹爪真能为解决这一问题带来新的视角吗？

图片来源：WUR

资深科学家和计算机视觉与机器人技术领域专家Chauhan 是瓦赫宁根大学及研究中心“视觉+机器人”项目的专家之一，该项目正在研究机器人操作对不同类型的软质且大多还比较易碎的水果的影响。在‘农产品加工中的机器人’这一项目背景下进行此项研究的主要动机在于，食品加工公司迫切需要实现自动化，将重复性任务和流程机器人化。虽然原因很明确——劳动力短缺、重复性任务、效率和卫生问题——但不能盲目地将机器人引入需要与食品直接接触的工作中。

间接接触，即机器人处理装有食品或水果蔬菜的盒子或托盘时，是可行的并且被广泛应用。这样一来，产品就不会受到操作的影响。但一旦机器人或机器人夹爪与产品和/或水果直接接触，产品的质量就会受到影响。这种影响可能是显而易见的，比如出现压痕，也可能存在人类肉眼和/或计算机视觉无法立即察觉的情况。“迄今为止，这些方面的研究还非常有限，而我们希望通过本项目所开展的大量质量检测工作来改变这种状况。”

不同的水果 不同的挑战

任何收获后处理和操作的初衷和目的都是为了让产品保持鲜活且处于良好品质状态，直至被消费。我们所处理的是具有生物活性的产品，其中一些在处理过程中很容易受损。比如说，有一些成功的机器人解决方案可用于对苹果、甜瓜和菠萝进行分类和包装，但从产品质量的角度来看，处理一串串葡萄、覆盆子以及尤其是像红醋栗和草莓这样的软质水果则更具挑战性。

引入像柔软夹爪这样的机器人末端执行器来处理这些产品，并不意味着就不会造成产品损伤。有些损伤发生在内部，直到之后才会显现出来。比如在物流环节、最后一公里配送环节、保质期内或者临近消费时。

Chauhan注意到，近年来的技术进步已转向使用软性材料，因为这些材料能够带来更具普遍适用性的解决方案。“它们具有机械顺应性，能够根据外部或内部驱动器的变化以及它们与物体的相互作用而改变形状。比如章鱼的触手、壁虎的脚以及基于咖啡豆的粘性夹爪。然而，许多末端执行器并不适合脆弱的水果，因为这些水果很容易受损。末端执行器还可能将真菌等病原体从一个水果转移到另一个水果上，而不被质量控制程序察觉。

我们可以引入像壁虎脚那样的具有出色抓力的夹爪，但该夹爪表面的每一道脊状结构都会带来风险，并可能成为真菌的携带者。因此，机器人可能会成为疾病的传播媒介，这并非我们所希望的。你可以清洁或更换夹爪，但何时更换以及更换的频率如何？我们能否检测到与病原体的接触？”

另一个挑战在于如何处理不同大小和形状的水果。人类的手指和双手能够轻松适应处理小到大不相同的草莓，而对于机器人夹爪来说，这却极具挑战性。“这就是为什么我认为柔性机器人技术是水果处理领域未来发展的关键所在。”

分析影响因素

“我们想要弄清楚抓取器与产品接触所产生的短期影响，以及可能稍后才会显现的长期影响。显而易见的影响可以通过视觉手段检测和测量，而其他影响则需要近红外光谱技术（NIRS）和/或 X 射线技术来检测和测量。为此，我们还在储存和保质期条件下进行测试，以检测和测量在稍后阶段发生的变化。那些在产品被处理后并未直接显现的变化。而且我们可能还希望建立基准设施，让机器人抓取器和末端执行器的开发者能够测量其处理方式所产生的影响。我认为瓦赫宁根大学及研究中心能够提供这样的理想环境，因为这里汇集了各个学科的所有知识。我的目标是更好地了解机器人的操作方式，从而能更好地处理这类生物活性原料。”

对各种软质水果（如黑莓、覆盆子和草莓）进行测试，使用的机器人抓取装置类型多样。（图片来源：WUR）

传感技术有待研究

Chauhan表示：“人类知道自己手指上正抓着什么东西，但目前我们所使用的现有夹具中，还没有具备这种感知能力，至少其感知灵敏度达不到人类手指的水平。‘我们需要研究夹具的高灵敏度感知能力，因为大多数时候夹具感知得太少、太迟。对于任何一种产品处理方式，无论是机械的还是机器人的，你所引入的技术都会带来产品受损的风险。有时这些影响还会让我们这些视觉和机器人领域的专家感到意外。直到去年，有一种理论认为软机器人处理解决方案是可行的。但随后我们有了令人惊讶的测试结果，即最软的夹具导致了草莓出现意想不到的潜在损伤。为什么会这样？产品的生物学机制发生了什么变化？我们仍然需要了解机器人处理方式所导致的生物机制变化。”

针对红醋栗的解决办法找到了

“目前，我们正利用所获取的所有知识和见解，在大约两年后引入用于包装和处理红醋栗的机器人夹爪。届时，这将是一个由人工智能支持的解决方案，用于在工厂中处理红醋栗，且不会对这些水果造成任何损害。但目前，基于人工智能的机器人控制和定位还不够精确。不过，我坚信机器人技术将会极大地改变食品加工自动化进程。”

本研究主要由荷兰农业、渔业、食品安全与自然部（LVVN）通过知识库项目“智能机器人”资助，资助编号为 KB-38-001-005。