CN109661169B - 用于检测土地中的芦笋的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
用于检测土地中的芦笋的方法和系统。本发明涉及用于检测土地中的芦笋(5)以用于收获芦笋(5)的方法和系统(100)。该方法包括：以扫描深度(HS)将至少一个接近传感器(10)插入土地表面(12)下方，该至少一个接近传感器(10)布置成用于检测传感器附近的芦笋(5)；使至少一个接近传感器(10)在土地表面(12)下方的扫描深度(HS)处移动穿过土地，以用于在土地表面(12)下方限定传感器的扫描移动路径(15)；以及在由至少一个接近传感器(10)进行芦笋(5)的局部接近检测后，调节接近传感器(10)的所述移动路径(15)。
Description
技术领域
本发明涉及用于收获芦笋的方法和系统。
背景技术
收获芦笋具有挑战性且劳动密集。在生长季节期间，新芽会向上前进穿过土壤，从而最后呈现为穿透土地表面的尖端部，其中，通常基于检测的尖端部位置，可通过将刀插入土床中来切断新芽，在切断新芽之后，将切断的新芽从土床提起。通常，收获季节跨过几个星期的时间，在该几个星期期间，必须重复地收获种植土床，以当新芽出现时将其去除。
白芦笋生长在地下，通常在准备良好的土坝中。芦笋植物可保持生产约10年。种植物幼苗通常放置在土坝的砂子包围中。随着芦笋的成熟，冠部的尺寸，即，芦笋种植物的地下主体会增大，因而最后土床将变为完全由根部填充，并且新芽位置分布的宽度会变宽。
众所周知的是，白芦笋可由避光的过程产生。土壤中的芦笋叶片不暴露于光，并且可不生成叶绿素，从而保持其颜色。芦笋叶片对光相当敏感，并且如果暴露于光(白天)则可改变颜色。通常，随着叶片到达土壤表面下方的上部少数厘米，该过程已开始。芦笋的着色可被认为是品质降低，以及因此可降低收获的芦笋的商业价值。在现有技术中，通过使用箔来排除光以抵消该效果。另外，一旦在沙床顶部区域中的砂子的反向压力减小，则头部可略微打开(像花一样)。这也可导致价值降低。由于这些原因，如果能够在收获芦笋的同时，叶片头部仍然在表面下方足够的深度处，则会非常有吸引力。因此，需要常规解决方案无法提供的精确的地下检测方法。
另外，芦笋叶片趋向于相当随机地成熟，并且不在控制的循环中。叶片通常不是直排地生长，而是以广泛分散的模式展开。另外，叶片的高度或到土壤表面的距离经历大的变化。另外，叶片的厚度或直径不恒定。不成熟的叶片是敏感的，并且可相对容易地在收获成熟叶片期间由接触和/或粗糙的处理而变得损坏和折断。因此，如果能够地下收获芦笋且不损伤地留下不成熟的叶片，则是有益的。这会显著地增加收获的效率和品质。这特别具有挑战性，因为叶片可以以不特定的模式彼此相对接近地生长。
发明内容
根据本发明的方法可用于检测土地中的芦笋，以用于收获芦笋。该方法包括：以扫描深度将至少一个接近传感器插入土地表面下方，其中，至少一个接近传感器布置成用于检测接近传感器附近的芦笋；在土地表面下方以扫描深度使至少一个接近传感器移动穿过土地，以用于在土地表面下方限定传感器的扫描移动路径；以及在由至少一个接近传感器进行芦笋的局部接近检测后，调节接近传感器的所述移动路径。
接近传感器可布置成检测完全定位在土地表面下由土壤围绕的芦笋。通过使接近传感器移动穿过土地表面下方的土地，接近传感器可遇到芦笋，并且检测位于传感器附近的芦笋。用这种方式，可能够精确地确定土地表面下方的芦笋的位置和/或方位。使用地下接近感测，可更精确地执行芦笋的检测和定位。
接近传感器可移动至土地表面下方的扫描深度，从而允许选择深度或深度区域，其中，在该深度或深度区域中，可通过在土地中移动接近传感器来实施扫描动作。扫描深度可以是能够调整的，以便能够在特定深度处(或多个深度)检测芦笋。出于该目的，该方法可使用相对于土地表面的绝对深度或相对于参考值的相对深度，例如，相对于使用该方法的检测结构和/或收获系统。通过选择扫描深度，可能够控制检测速度，以及因此控制收获数量。例如，能够首先选择相对于土地表面3cm的扫描深度，随后(例如，在另一日)通过相对于土地表面8cm的扫描深度，在8cm的扫描深度中，可检测到更多芦笋，以及因而收获数量会更高。因此，控制扫描深度可用于满足对收获数量的特定商业需求或经济需求。在实施方式中，可通过使用相对于彼此移位的多个接近传感器在特定的深度区域处同时进行收获。
另外，由接近传感器记录的数据可用于获得芦笋的例如物理、化学或几何性质的性质。其它性质也是可能的。例如，来自接近传感器的数据可允许估计芦笋的厚度。这可用于测量芦笋的成熟度，以及因此，允许确定和/或选择具有足够厚度的芦笋以用于收获。
有利地，该方法可用于检测芦笋，随后局部收获位于土地表面下方的检测的芦笋。
在实施方式中，该方法可用于基于来自接近检测的数据，选择成熟尺寸的叶片，并且将较小或不成熟的叶片留下，以用于后面的收获。因而，局部接近检测优选地相对于检测芦笋实际不接触地执行。
为此，接近传感器可布置成在不需要与芦笋实际接触的情况下，检测在传感器附近的存在芦笋。用这种方式，规避传感器与芦笋之间的碰撞，并且可相对于地下芦笋保持特定距离。这还降低了通过接触而损坏不成熟芦笋的风险，换言之，降低了接触且潜在地损坏长度太小的芦笋的风险。在示例性实施方式中，接近传感器可具有特定接近检测范围，以用于检测土地表面下方的芦笋，即，接近传感器与芦笋之间具有土壤。接近检测范围可例如取决于土壤性质或芦笋性质。在实施方式中，接近范围可能够通过控制传感器输入参数来调整。
可选地，调节接近传感器的移动路径，以便规避与由接近传感器检测的芦笋碰撞，同时记录检测到芦笋的接近传感器的位置。
检测到芦笋的接近传感器的位置可以是芦笋位置的指示。在实施方式中，可考虑接近传感器相对于检测芦笋的距离，以便获得土地表面下方的芦笋的较好位置估计。检测到芦笋的接近传感器的位置可用于局部地收获芦笋。在这样的局部收获期间，基于由接近传感器检测到芦笋的(近似的)位置，可将刀具移动至切割深度以用于切割芦笋。另外，可采用抓取器将切割的芦笋拉出土地以用于收获。
可选地，至少一个接近传感器布置成从扫描深度至切割深度跟随检测芦笋的检测外表面。
一旦检测到芦笋，则可调节接近传感器的扫描路径。在实施方式中，可增加扫描深度，其中，控制接近传感器的另外方向，以便基于检测的信号跟随检测的芦笋。用这种方式，可从扫描深度至切割深度沿着芦笋的轮廓引导接近传感器，在收获期间，需要在例如接近检测芦笋叶片的基部的切割深度切割芦笋以用于提取。在示例性实施方式中，首先基于由接近传感器获得的测量数据确定芦笋是否足够厚(成熟)以适于收获。用这种方式，可仅能够跟随成熟芦笋叶片的轮廓。
在从扫描深度至切割深度跟随芦笋的轮廓的过程中，可在两个点之间跟踪三维空间中的线或曲线，其中，切割深度比扫描深度大。线取决于芦笋的轮廓和形状。从土地表面下方的三维空间中的线的方位可确定诸如圆柱形或立方形的体积，该体积大致围绕土地中检测到的芦笋。有利地，可大致针对所述体积执行检测芦笋的局部收获，以便将对芦笋周围的干扰降至最小，因此降低接触或损坏收获的芦笋附近的不成熟的芦笋的风险。
代替切割深度，还可使用其它深度(较大或较小)。在这种情况下，切割深度不与实际的切割深度对应，其中，在该实际的切割深度处，通过切割动作切割芦笋。
可选地，至少一个接近传感器布置在切割工具上，其中，切削工具相对于芦笋移动，以用于执行由至少一个接近传感器检测的芦笋的局部收获。在局部收获期间，基于由接近传感器检测芦笋的位置，可将切割刀具移动至切割深度，以用于切割芦笋。
这允许更有效的收获，因为通过接近传感器的接近检测可直接地用于选择性地收获检测芦笋。在示例性实施方式中，也可使用抓取器将切割的芦笋拉出土地以用于收获。在实施方式中，切割工具、一个或多个接近传感器和抓取器布置在收割机布置上，以用于执行芦笋的局部收获。所有这些均可集成在单个工具上。
原则上，可使用对于接近传感器的多个已知的测量原理来实施土地表面下方的接近检测。接近传感器可例如布置成用于芦笋的地下接近检测，并且可以是诸如电气、化学、振动、声学、光激性(光)、机械、电磁、磁、压电、基于机器嗅觉等的各种类型。有利地，可开发诸如与芦笋周围(土壤)相比的芦笋的高含水率的性质来获得能够接近检测地下芦笋的传感器。例如，可在电路上实施时域反射法，其中，零件或土壤用作传输线，以及其中，可通过阶跃信号的反射率的改变来检测芦笋的湿度和存在。在简单的形式中，这可通过单电极来实施，但其也可通过用于形成电场的附加电极和多于一个电极来实施，例如，通过在向前方向上具有强场密度的电场。诸如化学性质的其它性质也可用于获得地下接近传感器。可期望的是，因为地下接近传感器在土地表面下方以特定速度移动，所以地下接近传感器的反应时间足够短。
可选地，接近传感器包括用于在土地表面下方接近检测芦笋的至少一个电阻抗传感器。
在实施方式中，接近传感器包括用于在土地表面下方接近检测芦笋的电容阻抗传感器和/或电阻阻抗传感器中的至少一个。可通过考虑芦笋的例如水可组成芦笋成分的约93％的事实的典型性质来调整接近传感器，以用于检测芦笋。
在电容阻抗传感器的情况下，传感器基于电容变化。电容中的这样的变化可取决于电极之间的距离、电极表面面积以及介质之间的电容率。由于芦笋通常包括多于90％的水，因此水与矿质土壤的电介质性质之间的因子可足够用于检测土壤(即使湿的或潮湿的土壤)与芦笋之间的差异。因此，这样的传感器可提供对于土壤性质(例如，含水率)中变化的鲁棒性，同时能够执行土壤内的芦笋的不接触检测。接近传感器的传感器头部通过传感器头部的前部来感应场线。在电容阻抗传感器的传感器头部的附近的芦笋会影响场线。
替代地或另外地，电磁信号可使用在1-10GHz的范围中的频率在芦笋的方向上传输，其中，该电磁信号配置用于增加芦笋的温度。电磁信号可例如由微波发射器传输。热接近传感器可通过使用布置成测量温度的热电偶来获得，以便通过芦笋的热特征来检测芦笋。芦笋可包括多于90％的水，而土壤可例如包括5-15％的水。由于微波，芦笋的温度(以及由于热转移，及其接近)可与土壤相比更强烈地上升。这可使得能够通过使用热电偶等作为地下接近传感器来进行芦笋的地下接近检测。
可选地，多个接近传感器布置在扫描组件上，每个接近传感器均具有由接近传感器的接近检测范围限定的扫描区域。在这样的实施方式中，一个或多个接近传感器彼此靠近的布置在第一排上，以及一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在第二排上，使得接近传感器的扫描区域覆盖横向于纵向扫描方向的整个扫描宽度，其中第二排至少在纵向扫描方向上从第一排移位。
用这种方式，对于地下芦笋可更有效地扫描土壤。每个接近传感器均可具有接近检测范围，该接近检测范围限定围绕接近传感器的区域，在该区域中，芦笋定位在土地表面下方时可被成功地检测到。在实施方式中，多个接近传感器可以以这样的方式布置，使得可覆盖横向于纵向扫描方向的整个扫描宽度，以便能够扫描完整的区域(例如平面、体积等)，同时接近传感器仅在纵向方向上移动。在实施方式中，在扫描期间，其中，多个接近传感器在纵向方向上移动，可保持多个接近传感器之间的相对距离。然而，一旦通过接近传感器检测到芦笋，则可调节相关的接近传感器的移动路径，其中，可改变相对于扫描组件中的其它接近传感器的相对距离。在实施方式中，扫描组件在纵向方向上的向前移动速度可对于一个或多个接近传感器改变，从而能够实施扫描路径调节。随后，当执行必要的调节时，扫描组件可以以前面的向前移动速度再次移动。用这种方式，可阻止与芦笋的碰撞和/或可执行检测到的芦笋的局部收获。
在实施方式中，接近传感器可具有相对于彼此不同的扫描深度。第一组可布置成以第一深度扫描，以及第二组可布置成从第一深度移位地、以第二深度扫描。
可选地，接近传感器的扫描区域在横向于纵向扫描方向的扫描宽度方向上至少部分地彼此重叠。
在实施方式中，当执行扫描掠过时，在扫描宽度方向上的重叠可导致重叠，其中，接近传感器在纵向扫描方向上移动。
可选地，扫描组件的中央前部是V形的。
在实施方式中，多个接近传感器可布置在扫描组件上，其中，当在扫描移动方向上在土地表面下方移动时，由支承件臂保持的每个接近传感器均可形成径迹。扫描组件可布置成使得接近传感器的不同径迹彼此平行。由于布置在扫描组件上的接近传感器的凸出的前部或V形，在纵向扫描方向上在扫描组件前面的接近传感器可与土壤相互作用，并且疏松土壤(相当于耙过的土地)，使得土地可更均匀地移位。有利地，在从具有梯形形状的长型土坝收获芦笋期间使用这样的实施方式。
对于长型土坝，可有益的是，外接近传感器(以及支承件臂)的径迹足够接近土坝的横向边缘定位，同时防止损坏长型土坝的横向侧部。
可选地，至少在土坝的土地表面下方移动接近传感器期间，土坝的至少一个侧表面由能够移动的侧壁支承，其中，该能够移动的侧壁布置成在土坝的侧表面的旁边移动，以便防止由于至少一个接近传感器的移动动作而导致的倒塌。
这还可防止通过被引导通过土地表面下方的土地的接近传感器的相互作用而疏松的土地会使土坝显著变形。能够移动的侧壁也可由辊、滑块或履带设置。
本发明还涉及用于检测土地中芦笋的系统。该系统包括至少一个接近传感器、致动器和控制器，其中，致动器布置成沿着土地表面下方的传感器的扫描移动路径移动至少一个接近传感器，控制器布置成控制至少一个接近传感器的移动。至少一个接近传感器布置成用于进行芦笋的局部接近检测，同时定位在土地表面下方。致动器布置成用于在由至少一个接近传感器进行芦笋的局部接近检测后，调节接近传感器的所述移动路径。
接近传感系统可提供用于在土地表面下方精确地定位芦笋的解决方案。与诸如微波、X光或雷达探测系统的长范围检测系统相比，该系统可更简单、更便宜和更精确。在示例中，可设置包括接近传感器的地下耙状扫描组件，其中，接近传感器布置成通过穿过土地，以用于芦笋的接近检测。在芦笋的检测后，接近传感器必须改变其扫描移动路径，以便规避与芦笋的碰撞，执行更精确的芦笋定位(例如，从扫描深度移动至切割深度)，和/或执行局部收获动作。诸如接近传感器的触发检测的位置的、代表芦笋的位置的数据，可由收获系统用于分离和切掉芦笋。还设想了执行两个检测、定位和收获的集成的收获系统。
可选地，接近传感器布置成用于相对于检测芦笋执行不接触的局部接近检测。
可选地，控制器布置成调节接近传感器的移动路径，以便规避与由接近传感器检测的芦笋的碰撞，同时记录检测到芦笋的、接近传感器的位置。
可选地，控制器布置成调节至少一个接近传感器的移动路径，以从扫描深度至切割深度跟随检测芦笋的检测外表面。
可选地，至少一个接近传感器布置在切割工具上，其中，控制器布置成相对于芦笋移动切割工具，以用于执行由至少一个接近传感器检测的芦笋的局部收获，其中，在局部收获期间，基于由接近传感器检测的芦笋的位置，切割工具移动至切割深度以用于切割芦笋。
根据实施方式，使用接近传感器(例如，布置为与耙相似)在土地表面下方来定位芦笋。然而，在替代实施方式中，使用集成传感器和切割机构。这样的集成系统可避免通过跟随将刀具移动至用于执行切割动作和将芦笋抓出土地的位置而将接近传感器拉出土壤。集成的接近传感器和切割机构可降低所需动作的数量并简化系统，并且还降低了损坏不成熟的，即，还没有足够长度的芦笋的机会。应注意的是，这非常重要，因为损坏的芦笋通常不能进一步生长。如果检测到芦笋，则接近感测切割机构可沿直线向下移动，或替代地并且更精确地，跟随芦笋的检测外表面至切割深度，其中，在切割深度处，可启动切割动作，以及可选地，跟随夹/抓动作以将芦笋拉出土地。有利地，用这种方式，可减少系统的机器人动作的数量。另外，可降低出错的风险。
可选地，接近传感器包括用于在土地表面下方进行芦笋的接近检测的至少一个电阻抗传感器。
可选地，多个接近传感器布置在扫描组件上，每个接近传感器均具有由接近传感器的接近检测范围限定的扫描区域，其中，一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在第一排上，并且一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在第二排上，使得接近传感器的扫描区域覆盖横向于纵向扫描方向的整个扫描宽度，其中第二排在纵向扫描方向上从第一排移位。
可选地，接近传感器的扫描区域在横向于纵向扫描方向的扫描宽度方向上至少部分地彼此重叠。
可选地，中央前部是V形的。
可选地，系统还包括能够移动的侧壁，该能够移动的侧壁布置成在土坝的侧表面旁边移动，以防止由于土坝的土地表面下方的至少一个接近传感器的移动动作而导致倒塌。可选地，设置可伸缩的顶部推板或辊，以在出产后作为最终动作压实土地。这对于防止沙床干燥是优选的，即，通过合适的回缩来控制沙床的含水量。
本发明还涉及包括指令的计算机程序产品，其中，该指令使得处理器根据本发明描述的方法中的任何一个来实施该方法的步骤。
本发明还涉及装置，该装置包括用于执行如根据本发明的方法的任何一个所述的方法的器件。
本发明还涉及机器可读存储器，该机器可读存储器包括机器可读指令，其中，当执行机器可读指令时实施根据本发明的方法。
另外，根据本发明的系统可包括非暂时性计算机可读介质，其中，该非暂时性计算机可读介质在其上存储有程序指令，该程序指令能够由至少一个处理器执行，以提供由本文中的方法描述的功能。
应理解的是，对于收获系统描述的任何方面、特征和选项同样地适用于描述的方法。还应清楚的是，可组合以上方面、特征和选项中的任何一个的或多个。
附图说明
以下将基于附图中示出的示例性实施方式对本发明进行附加说明。示例性实施方式经由非限定说明给出。应注意的是，附图仅是经由非限制性示例给出的本发明的实施方式的示意性表示。
在附图中：
图1示出了系统的实施方式的立体图；
图2a示出了系统的实施方式的俯视图；
图2b示出了系统的实施方式的俯视图；
图3示出了系统的实施方式的侧视图；
图4示出了实施方式的接近传感器和接近传感器的示意电气图；
图5示出了实施方式的感测数据的图表；
图6示出了系统的实施方式的立体图；
图7示出了系统的实施方式的俯视图；以及
图8示出了实施方式的立体图。
具体实施方式
除非另有限定，否则本文中使用的所有术语在说明书的上下文和附图中读到时，具有与本发明所属的本领域技术人员通常理解的含义相同的含义。
图1示出了用于从长型土坝(60)检测芦笋(5)的系统(100)的实施方式的立体图。芦笋(5)可分别地进行检测。然后，感测的信息可用于分别地收获芦笋(5)。接近传感器(10)插入长型土坝(60)的土地表面(12)下方，并且在纵向扫描方向(A)上移动，其中，该纵向扫描方向(A)与图中的y轴对应。在检测到芦笋(5)后，调节接近传感器(10)的移动扫描路径(15)，在该示例中，接近传感器布置成从扫描深度(HS)至切割深度(HC)跟随所检测芦笋(5)的检测外表面。在附图中，接近传感器遇到4个芦笋，其中，对于前三个的芦笋线(18)、芦笋线(18b)和芦笋线(18c)已确定跟随芦笋至切割深度(HC)。接近传感器(10)正在扫描第四芦笋，并且移动至切割深度(HC)，同时记录接近传感器(10)的移动，以便能够定位芦笋(5)。线可提供长型土坝(60)内的所检测芦笋的三维位置和定向(x、y、z)。该信息可用于有效地收获芦笋。在实施方式中，系统(100)的接近传感器(10)可基于感测的信息得出所检测芦笋是否成熟。对于不成熟的芦笋，系统(100)可布置成不执行从扫描深度(HS)至切割深度(HC)的扫描移动路径以用于精确的定位不成熟的芦笋的调节，其中，不成熟的芦笋从芦笋的根部至顶部的长度较短。在示例性实施方式中，如果检测到不成熟的芦笋，则系统(100)可布置成调节移动扫描路径(15)，以便规避与不成熟芦笋碰撞，例如，通过偏转的撤回力从土壤拔出接近传感器10。
图2a和图2b示出了系统(100)的俯视图。多个接近传感器布置在扫描组件(50)上。图2a的实施方式包括彼此相邻布置的一排接近传感器(10)。每个接近传感器均具有接近检测范围(25)，该接近检测范围(25)可限定扫描区域，在该扫描区域中，接近传感器(10)能够检测地下的芦笋。在该实施方式中，芦笋(5)的局部接近检测可相对于所检测芦笋(5)不接触地执行。该排接近传感器(10)可在纵向扫描方向上移动，同时以扫描深度(HS)定位在土地表面(12)下方。接近传感器的形状可布置成在土地中移动时减少阻力。然而，该形状还可布置确定接近检测范围(25)的形状。在图2b中，示出了彼此相邻布置的两排接近传感器。在该示例中，扫描组件通过多排传感器设置，其中，与随后的后方传感器排相比，前方传感器排具有限定的侧向范围。
第一排在纵向扫描方向(A)上从第二排移位。对于在图2a和图2b中示出的两个实施方式，扫描组件(50)的接近传感器(10)布置成使得接近传感器的扫描区域覆盖横向于纵向扫描方向(A)的整个扫描宽度(WS)。图2b的实施方式可具有以下优点：单独接近传感器(10)相对于其它接近传感器(10)具有更大的移动自由度，例如当规避与芦笋的碰撞时。图2的示例示出了在传感器排上以固定间距(2d)设置的传感器，并且其中，随后的传感器排在与前面排的间距的一半长度(d、1/2d)处设置传感器，以为随后的传感器排提供移位的传感器位置。
还可能是具有例如更多排的其它类型的配置。
图3示出了系统(100)的实施方式的侧视图。图中以不同步骤示出在土地表面(12)下方检测和收获芦笋(5)的顺序，其中，不同步骤即为检测步骤(1000)、撤回步骤(2000)以及切割和去除步骤(3000)。在检测步骤(1000)期间，接近传感器(10)以特定的扫描深度(HS)由所述致动器(80)移动穿过长型土坝(60)，其中，接近传感器(10)通过支承件臂(14)与致动器(80)联接。在实施方式中，在扫描芦笋(5)期间，在扫描方向(A)上相对于土地表面(12)的移动速度保持大致恒定。当接近传感器(10)检测芦笋进入其接近检测区域(25)时，系统将启动接近传感器(10)的移动调节。芦笋(5)的检测可不接触地执行(例如，保持至少5mm的距离)。在检测步骤(1000)之后，可执行撤回步骤(2000)，其中，调节扫描移动路径。接近传感器(10)布置成将信号发送至枢转布置(90)，该枢转布置(90)用于抵抗向前移动枢转接近传感器(10)，以便将接近传感器(10)提升出土地，从而在土地表面(12)上方，同时接近传感器(10)在纵向方向(A)上移动。用这种方式，可阻止扫描布置与芦笋(5)碰撞。在切割和去除步骤(3000)期间，由接近传感器(10)确定的、芦笋的检测位置(6)用于激活芦笋切割设备(8)。示出的切割设备(8)包括用于将切割芦笋提取出土壤的抓取器。可使用其它类型的切割设备。一旦接近传感器已通过检测芦笋，则接近传感器可通过枢转支承件臂(14)回到土壤中而再次进入土地，以便继续扫描过程，其中，接近传感器(10)以扫描深度(HS)沿着扫描移动路径移动。
图4示出了实施方式的接近传感器(10)和接近传感器(10)的示意性电气图。接近传感器(10)包括感测电极70和检测电路，以检测电容值和电阻阻抗值。感测电极70紧密接近保护电极75，该保护电极75主动地保持在相对于感测电极的稳定电压。通过使保护电极在稳定电压，实现了电极70的更高的向前灵敏度。
接近传感器(10)布置成通过考虑诸如通常芦笋的含水量的芦笋的典型性质来检测芦笋(5)。其它性质也可用于调谐接近传感器(10)。电容阻抗值可用于测量指示湿度水平。通常，由接近传感器(10)感测的土壤湿度水平(例如，5％至15％)大致比感测的芦笋(5)的湿度水平(>90％)低，这使得能够进行地下芦笋(5)的精确接近检测。电压以领示频率(例如100kHz)供应至接近传感器(10)。可从阻抗接近传感器(10)的感测信号测量电容性的电阻值。使用在土地中的接近传感器(10)观察泄漏至土壤的电流。借助于接地框架85可获得闭合电路，其中，该接地框架85为例如插入土地的金属轮。测量与电压同相(电阻项)的电流和具有90度相变(电容项)的电流。获得的电容项和电阻项可用于测量湿度指示。通常，在土壤非常潮湿的情况下，通过使用电容项获得较好结果，因为潮湿的土壤具有较高的介电常数，因而导致C值较高，而电阻变得更差(由于更多短路，直接泄漏至土地)。在干土壤中，用于检测芦笋的电阻项可比电容项提供较好结果。因此，取决于土壤的湿度，可从由接近传感器(10)测量的电容信号或电阻信号提取更精确的信息。因此，电容的接近传感器或电阻的接近传感器可独立地用作接近传感器(10)。有利地，可使用二者来获得更精确的结果。例如，如果由接近传感器(10)遇到土壤中填充空气的腔，则这可以以电阻项(更高的信号)较好地进行检测，而以相反的方式反应的电容项会减少。当在土地表面(12)下方遇到芦笋时，电容项和电阻项通常会增加。因而，通过考虑电容信号和电阻信号的不同趋势，可区别土地腔。这可减小芦笋的地下检测的误报风险。已发现平均时间，即，超过实际阈值的电容测量值和电阻测量值的低通滤波变化，是用于接近芦笋存在的可靠检测指标。
图5示出了实施方式的感测数据的图表。图中绘出了当接近传感器(10)朝向芦笋(5)移动时接近传感器(10)的电容信号(35)和电阻信号(36)。在接近传感器(10)至芦笋(5)的距离减少的同时，在芦笋(5)在特定点处进入接近传感器(10)的接近检测范围(25)时，电容信号(35)和电阻信号(36)的值在芦笋(5)的附近增大。如可从标绘看出的是，能够对芦笋(5)执行不接触的检测，因为该示例中的值大致从距离芦笋(5)约10mm的距离启动开始增加。
图6示出了系统(100)的实施方式的立体图。该实施方式包括具有机器人摆臂的释放机构，该机器人摆臂可枢转，以便将接近传感器(10)提升出土壤。接近传感器(10)可通过电磁体保持在竖直位置(用于检测)，同时在纵向扫描方向上穿过长型土坝(60)地、在土地表面(12)下方移动接近传感器(10)。将接近传感器(10)保持在土壤内的机器人摆臂可有磁力地(电磁体)释放，以便由诸如弹簧或气压缸(92)的偏移器件拉回。气压缸(92)布置成向上和向下枢转支承件臂(14)。可使用分流电阻来用于更快的释放响应。一旦释放电磁体，则气压缸(92)可枢转支承件臂(14)，使得接近传感器(10)向上移动。通过使用气压缸(92)，可避免需要单独的夹紧机构。
图7示出了系统(100)的实施方式的俯视图。图中示出了包括三个接近传感器(10)的扫描组件，其中，接近传感器(10)布置成形成V形前部。两个后接近传感器(10)的扫描检测范围(25)会受到从前接近传感器(10)的移动穿过土地(土地-结构相互作用)导致的移位的土地径迹(99)影响。包括多个接近传感器(10)的扫描组件可布置成考虑该效果，以便有效地覆盖横向于纵向扫描方向(A)的整个扫描宽度。
图8示出了系统(100)的实施方式的立体图，其中，系统(100)包括具有多个接近传感器(10)的扫描组件(50)，多个接近传感器(10)布置在相对于彼此移位的不同排(3×4×4×4)上。还设想了具有其它配置的扫描组件(50)，例如，包括相对于彼此具有不同高度/深度的接近传感器。
应理解的是，该方法可包括计算机实施步骤。所有上述的步骤均可以是计算机实施步骤。实施方式可包括计算机装置，其中，过程在计算机装置上执行。本发明还延伸至计算机程序，具体地延伸至在载体上或在载体中的计算机程序，其中该计算机程序适于将本发明付诸实践。程序可以是根据本发明的源代码、目标代码的形式或适于在实施该过程中使用的任何其它形式。载体可以是能够承载程序的任何实体或设备。例如，载体可包括诸如ROM的存储介质，该存储介质例如为硬盘、固态盘、CD ROM或半导体ROM或例如软磁盘的另一磁记录介质。另外，载体可以是诸如电气信号或光学信号的可传递载体，该电气信号或光学信号可经由电缆或光缆或通过无线电或例如经由因特网或者云的其它器件进行传送。
一些实施方式可例如使用机器或有形的计算机可读介质或可存储指令或一组指令的制品来实施，其中，如果由机器执行，则可使得机器执行根据实施方式的方法和/或操作。这样的机器可包括，例如，任何适合的处理平台、计算平台、计算设备、处理设备、计算系统、处理系统、计算机、处理器等，并且可使用硬件和/或软件的任何适合的组合来实施。机器可读介质或制品可包括，例如，任何适合类型的记忆单元、记忆设备、记忆制品、记忆介质、存储设备、存储制品、存储介质和/或存储单元，例如，记忆、可去除或非可去除介质、可消除的或非可消除的介质、可写入或重新可写入的介质、数字或模拟介质、硬盘驱动器、软盘、光盘只读存储器(CD-ROM)、可记录的光盘(CD-R)、可重写的光盘(CD-RW)、光盘、磁介质、磁光介质、可去除记忆卡或盘、各种类型的数字通用盘(DVD)、磁带、盒式录音带等。指令可包括任何适合的类型的代码，诸如源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静止代码、动态代码、加密代码等，该指令使用任何适合的高级、低级、目标定位、视觉的、编译和/或解释的编程语言来实施。
各种实施方式可使用硬件元件、软件元件或两者的组合来实施。硬件元件的示例可包括处理器、微处理器、电路、专用集成电路(ASIC)、可编程序逻辑设备(PLD)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、逻辑门、寄存器、半导体设备、微芯片、芯片组等。软件的示例可包括软件部件、程序、应用、计算机程序、应用程序、系统程序、机器程序、操作系统软件、移动app、中间件、固件、软件模块、例程、子例程、功能、计算机实施方法、规程、软件接口、应用程序接口(API)、方法、指令集、计算代码、计算机代码等。
在各种实施方式中，控制器可使用无线系统、有线系统或两者的组合进行通信。当实施为有线系统时，系统可包括适于通信或有线通信介质的部件和接口，该部件和接口为诸如输入/输出(I/O)适配器、将I/O适配器与相应的有线通信介质连接的物理连接器。当实施为无线系统时，系统可包括适于通过无线共用介质通信的部件和接口，该部件和接口为诸如一个或多个天线、发射器、接收器、收发器、放大器、滤波器、控制逻辑等。无线共用介质的示例可包括诸如RF光谱等的无线光谱部分。可包括无线通信设备，以便使用各种适合的无线通讯技术发送与接收信号。这样的技术可包括跨过一个或多个无线网络的通信。示例性无线网络包括但不限于蜂窝网络、无线局域网(WLANs、cfr.WiFi)、无线个人区域网(WPANs)、无线城域网(WMANs)、卫星网络等。在通过这样的网络通信时，发射器可根据任何版本中的一个或多个合适的标准进行操作。
在本文中，参照本发明的实施方式的具体示例描述了本发明。然而，显而易见的是，在不脱离本发明实质的情况下，可在其中进行各种修改、变型、替代和变化。为了清楚和简明地描述，本文中的特征描述为相同的或单独的实施方式的部分，然而，还设想并且理解具有这些单独实施方式中描述的特征的全部或一些的组合的替代实施方式落入如由权利要求概括的本发明的框架内。因此，说明书、附图和示例应视为示例性意义，而不是限制性意义。本发明旨在涵盖落入所附权利要求的精神和范围内的所有替代、修改和变型。另外，描述的许多元件是功能实体，该功能实体可在任何适和的组合和位置中实施为离散的或分布的部件或与其它部件结合。
在权利要求中，放置在括号之间的任何参考符号均不应解释为限制权利要求。词语“包括”不排除权利要求中列出的其它特征或步骤的存在。另外，词语“一个(a)”和“一个(an)”不应解释为限于‘仅一个’，而是用于表示‘至少一个’，并且不排除多个。在互相不同权利要求中叙述特定措施的仅有事实不表示这些措施的组合不可用于获益。
Claims (23)
1.用于检测土坝中的芦笋以收获芦笋的方法，所述方法包括：
选择用于检测位于所述土坝的土地表面之下芦笋的扫描深度；
以所选的扫描深度将至少一个接近传感器插入所述土地表面下方，其中，所述至少一个接近传感器布置成用于在所述接近传感器的附近检测芦笋；
在所述土地表面下方的所选的扫描深度处，沿着所述土坝旁边使所述至少一个接近传感器移动穿过所述土地，以用于在所述土地表面下方限定所述接近传感器的扫描移动路径；以及
在由所述至少一个接近传感器进行芦笋的局部接近检测后，调节所述接近传感器的所述移动路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，相对于检测芦笋不接触地执行所述局部接近检测。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，调节所述接近传感器的移动路径，以便规避与由所述接近传感器检测的芦笋碰撞，同时记录检测到芦笋的、所述接近传感器的位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，至少一个接近传感器布置成从所选的扫描深度至切割深度跟随检测芦笋的检测外表面。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个接近传感器布置在切割工具上，其中，所述切割工具相对于所述芦笋移动，以用于执行由所述至少一个接近传感器检测的芦笋的局部收获，其中，在局部收获期间，基于由所述接近传感器检测的芦笋的位置，将所述切割工具移动至切割深度，以用于切割所述芦笋。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述接近传感器包括用于在所述土地表面下方进行芦笋的接近检测的至少一个电阻抗传感器。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，多个接近传感器布置在扫描组件上，每个接近传感器均具有由所述接近传感器的接近检测范围限定的扫描区域，其中，一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在第一排上，以及一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在至少第二排上，使得所述接近传感器的扫描区域覆盖横向于纵向扫描方向的整个扫描宽度，其中所述第二排在纵向扫描方向上从所述第一排移位。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述接近传感器的扫描区域在横向于纵向扫描方向的扫描宽度方向上至少部分地彼此重叠。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述扫描组件由多个传感器排进行设置，其中，前传感器排与随后的向后的传感器排相比具有限定的横向范围。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述传感器以固定间距设置在传感器排上，以及其中，随后的传感器排在前面排的间距的一半处设置有传感器，以为随后的传感器排提供移位的传感器位置。
11.用于检测土坝中的芦笋的系统，所述系统包括：
至少一个接近传感器；
致动器，布置成在土地表面下方沿着所述土坝旁边以所选的扫描深度沿着所述接近传感器的扫描移动路径移动所述至少一个接近传感器；以及
控制器，布置成控制所述至少一个接近传感器的移动；
其中，所述至少一个接近传感器布置成用于在定位在所述土地表面的下方的同时，进行芦笋的局部接近检测；以及
其中，所述致动器布置成用于在由所述至少一个接近传感器进行芦笋的局部接近检测后，调节所述接近传感器的所述移动路径。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述接近传感器布置成用于相对于检测芦笋执行不接触的局部接近检测。
13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述控制器布置成调节所述接近传感器的移动路径，以便规避与由所述接近传感器检测的芦笋碰撞，同时记录检测到的芦笋的、接近传感器的位置。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述控制器布置成调节至少一个接近传感器的移动路径，以从所选的扫描深度至切割深度跟随检测芦笋的检测外表面。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述至少一个接近传感器布置在切割工具上，其中，所述控制器布置成相对于所述芦笋移动所述切割工具，以用于执行由所述至少一个接近传感器检测的芦笋的局部收获，其中，在局部收获期间，基于由所述接近传感器检测的芦笋的位置，将所述切割工具动至切割深度，以用于切割所述芦笋。
16.根据权利要求11所述的系统，其中，所述接近传感器包括用于在所述土地表面下方进行芦笋的接近检测的至少一个电阻抗传感器。
17.根据权利要求11所述的系统，其中，多个接近传感器布置在扫描组件上，每个接近传感器均具有由所述接近传感器的接近检测范围限定的扫描区域，其中，一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在第一排上，以及一个或多个接近传感器彼此靠近地布置在至少第二排上，使得所述接近传感器的扫描区域覆盖横向于纵向扫描方向的整个扫描宽度，其中所述第二排在纵向扫描方向上从所述第一排移位。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，所述接近传感器的扫描区域在横向于纵向扫描方向的扫描宽度方向上至少部分地彼此重叠。
19.根据权利要求17所述的系统，其中，所述扫描组件的中央前部是V形的。
20.根据权利要求11所述的系统，包括可移动侧壁，所述侧壁布置成在土坝的侧表面旁边移动，以便防止在所述土坝的土地表面下方的所述至少一个接近传感器的移动动作导致倒塌。
21.一种计算机程序产品，包括指令，所述指令用于使得处理器实施根据权利要求1-10中任一项所述的方法的步骤。
22.一种装置，包括用于执行如权利要求1-10中任一项所述的方法的器件。
23.机器可读存储器，包括机器可读指令，其中，当执行所述机器可读指令时，实施如权利要求1-10中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110214543B (zh) * | 2019-05-10 | 2021-06-25 | 山东农业大学 | 一种白芦笋选择性收获的不停车原位采收控制方法 |
| GB202015134D0 (en) * | 2020-09-24 | 2020-11-11 | Muddy Machines Ltd | Harvester |
| EP4212006A1 (fr) * | 2022-01-18 | 2023-07-19 | Sylektis | Outils et machine agricole de récolte de légumes cultivés dans une butte de culture |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4392533A (en) * | 1981-06-05 | 1983-07-12 | Universal Foods Corporation | Root crop harvester |
| DE4220913A1 (de) * | 1992-06-25 | 1994-01-05 | Juergen Binder | Vorrichtung und Verfahren zur berührungslosen Erfassung der relativen seitlichen Lage einer Pflanzenreihe zu einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine in Reihenkulturen |
| AT1051U1 (de) * | 1995-10-23 | 1996-10-25 | Haindl Leopold Ing Jun | Auf einem fahrzeug montierte einrichtung zur feststellung der position erntefähiger spargelpflanzen |
| CN101663938A (zh) * | 2009-09-22 | 2010-03-10 | 吉林大学 | 一种穗状玉米产量实时监测系统 |
| CN101896794A (zh) * | 2007-12-13 | 2010-11-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 电容式接近传感器 |
| DE102010001300A1 (de) * | 2010-01-28 | 2011-09-15 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung zur Spargelernte und Verfahren zur maschinellen Spargelernte |
| CN102388718A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-03-28 | 山东理工大学 | 一种推拉切割式芦笋采收器 |
| EP2668837A1 (de) * | 2012-06-01 | 2013-12-04 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Detektionsvorrichtung zur Detektion eines Spargels |
| CN104686092A (zh) * | 2013-12-04 | 2015-06-10 | 青岛仁通机械有限公司 | 一种薯蔓便于清理的甘薯收获方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050016152A1 (en) * | 2003-07-23 | 2005-01-27 | Schwarz Michael William | Crop picking system |
| US9223353B2 (en) * | 2013-09-30 | 2015-12-29 | Sonos, Inc. | Ambient light proximity sensing configuration |
-
2016
- 2016-07-13 NL NL2017160A patent/NL2017160B1/en not_active IP Right Cessation
-
2017
- 2017-07-12 WO PCT/NL2017/050466 patent/WO2018012971A1/en unknown
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- 2017-07-12 EP EP17745525.0A patent/EP3484267B1/en active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4392533A (en) * | 1981-06-05 | 1983-07-12 | Universal Foods Corporation | Root crop harvester |
| DE4220913A1 (de) * | 1992-06-25 | 1994-01-05 | Juergen Binder | Vorrichtung und Verfahren zur berührungslosen Erfassung der relativen seitlichen Lage einer Pflanzenreihe zu einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine in Reihenkulturen |
| AT1051U1 (de) * | 1995-10-23 | 1996-10-25 | Haindl Leopold Ing Jun | Auf einem fahrzeug montierte einrichtung zur feststellung der position erntefähiger spargelpflanzen |
| EP0770321A1 (de) * | 1995-10-23 | 1997-05-02 | Haindl, Leopold jun. | Einrichtung zur Feststellung der Position von Spargelpflanzen |
| CN101896794A (zh) * | 2007-12-13 | 2010-11-24 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 电容式接近传感器 |
| CN101663938A (zh) * | 2009-09-22 | 2010-03-10 | 吉林大学 | 一种穗状玉米产量实时监测系统 |
| DE102010001300A1 (de) * | 2010-01-28 | 2011-09-15 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung zur Spargelernte und Verfahren zur maschinellen Spargelernte |
| CN102388718A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-03-28 | 山东理工大学 | 一种推拉切割式芦笋采收器 |
| EP2668837A1 (de) * | 2012-06-01 | 2013-12-04 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Detektionsvorrichtung zur Detektion eines Spargels |
| CN104686092A (zh) * | 2013-12-04 | 2015-06-10 | 青岛仁通机械有限公司 | 一种薯蔓便于清理的甘薯收获方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 果蔬收获机器人研究综述;汤修映等;《机器人》;20050131;第27卷(第1期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3484267B1 (en) | 2021-06-09 |
| CN109661169A (zh) | 2019-04-19 |
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