Разработка роботизированного устройства для съёма плодов яблони тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Пупин Даниил Сергеевич

• Пупин Даниил Сергеевич
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Пупин Даниил Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ОБОСНОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Анализ структуры и динамики производства плодовых культур

1.2 Анализ сортового состава современных плодовых насаждений

1.3 Обзор устройств для механизированного сбора плодов яблони

1.4 Классификация захватных устройств для съёма плодов яблони

1.5 Анализ механических захватов для съёма плодов яблони

1.6 Выводы по главе

2 АНАЛИЗ РАЗМЕРНО-МАССОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЛОДОВ ЯБЛОНИ

2.1 Анализ размерных показателей плодов яблони

2.2 Анализ массы плодов яблони

2.3 Выводы по главе

3 ОБОСНОВАНИЕ КОНСТРУКТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ РОБОТИЗИРОВАННОГО УСТРОЙСТВА ДЛЯ СЪЁМА ПЛОДОВ ЯБЛОНИ

3.1 Обоснование формы лапы захвата и кинематический анализ элементов роботизированного устройства

3.2 Разработка конструкции роботизированного устройства

3.3 Разработка системы управления роботизированным устройством

3.4 Выводы по главе

4 МЕТОДИКА И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1 Изготовление роботизированного устройства для съёма плодов

яблони

4.2 Исследование датчика срыва плода

4.3 Исследование модуля положения угла поворота лап захвата

4.4 Исследование модуля контроля усилия сжатия лап захвата

4.5 Методика оценки механических повреждений плодов яблони

4.6 Лабораторные исследования параметров работы роботизированного устройства

4.7 Полевые исследования параметров работы роботизированного устройства

4.8 Выводы по главе

5 ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

5.1 Технико-экономический расчет основных экономических затрат

5.2 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка роботизированного устройства для съёма плодов яблони»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Садоводство в России - одно из приоритетных направлений Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия. С начала ее реализации (2013 год) было заложено порядка 97 тыс. га новых плодовых и ягодных насаждений, а темпы закладки многолетних насаждений увеличились в среднем в 1,7 раза. Ежегодно закладывается более 13 тыс. га интенсивных садов, дающих возможность в короткие сроки получать высокий урожай. На сегодняшний день большое количество процессов таких как посадка, обработка почвы, обрезка, автоматизировано, а сбор плодов всё ещё осуществляется вручную, эта операция остаётся наиболее трудоёмкой, рутинной и затратной по времени, что существенно снижает эффективность всего производственного цикла. При этом уборка урожая завершает весь технологический цикл возделывания плодовых культур и её своевременность уборки, а также качество напрямую влияют на товарные характеристики плодов, их сохранность при хранении и транспортировке.

Несвоевременность сбора урожая приводит к потерям плодов и недобору урожая. По данным отраслевой статистики, потери урожая в интенсивных садах могут достигать до 30% от потенциальной урожайности. Эти потери связаны с отсутствием автоматизированных технических средств, способных быстро выполнять уборку плодов без их повреждения.

Внедрение роботизированных комплексов для уборки плодов яблони способствует снижению трудозатрат, при этом основным рабочим органом таких комплексов является захватное устройство, которое непосредственно взаимодействует с плодом яблони, разработка такого роботизированного устройства для съёма плодов яблони является актуальной задачей

Степень разработанности темы. В последние годы вопросы автоматизации и роботизации технологических операций в интенсивном садоводстве становятся объектом активных исследований. Несмотря на имеющиеся достижения в области робототехники, вопросы, связанные с разработкой исполнительных органов, в частности захватных устройств обеспечивающих съём плодов с минимальными повреждениями, остаются недостаточно изученными.

Исследователями ведутся работы по созданию прототипов мобильных роботов для выполнения операций в саду, однако комплексное решение задач по съёму плодов с учётом особенностей культур и условий интенсивного садоводства пока находится на этапе становления.

На основании результатов исследований А.Ю. Измайлова1, Я.П. Лобачевского2, А.С. Дорохова3, А.И. Завражнова4, В.Ф. Федоренко5, И.Г. Смирнова6, З.А. Годжаева7, Ю.С. Ценч8, а также Д.О. Хорта9, Б.Х. Ахалая10, Z. Zhang11, Y. Xu12 и др. доказано, что наиболее перспективным направлением развития садоводства является автоматизация и роботизация основных технологических процессов.

'Измайлов А.Ю., Смирнов И.Г., Хорт Д.О. Цифровые агротехнологии в системе "Умный сад" // Садоводство и виноградарство. 2018. № 6. С. 33-39.

2Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. Т.15, № 4. С. 6-10.

3Дорохов А.С., Павкин Д.Ю., Юрочка С.С. Технология цифровых двойников в сельском хозяйстве: перспективы применения // Агроинженерия. 2023. Т. 25, № 4. С. 14-25.

4Завражнов А.И., Измайлов А.Ю., Завражнов А.А., Ланцев В.Ю., Лобачевский Я.П., Смирнов И.Г. Импортозамещение специализированной сельскохозяйственной техники для садоводства // Техника и оборудование для села. 2019. № 1. С. 2-6.

5Федоренко В.Ф. Тенденции цифровизации и интеллектуализации сельского хозяйства // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 1(30). С. 231-241.

6 Смирнов И.Г., Хорт Д.О., Кутырев А.И. Интеллектуальные технологии и роботизированные машины для возделывания садовых культур // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. Т. 15, № 4. С. 35-41.

7Годжаев З.А., Гришин А.П., Пехальский И.А., Гришин А.А., Гришин В.А. Развитие работ по созданию робототехники сельхозназначения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 119. С. 488-502.

8Ценч Ю.С., Годлевская Е.В. Интеграция науки, образования, производства как инструмент решения народнохозяйственных задач в АПК // Технический сервис машин. 2023. Т. 61, № 4(153). С. 116-124.

9Хорт Д.О. Цифровые технологические и технические решения для интенсивного садоводства // диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва. 2022. 452 с.

10Ахалая Б.Х., Ценч Ю.С., Миронова А.В., Золотарев А.С., Квас С.А. Электрический и механический плодосъемники // Сельский механизатор. 2023. № 5. С. 15.

"Zhang Z., Heinemann P.H., Liu J., Baugher T.A., Schupp J.R.The development of mechanical apple harvesting technology: a review // Transactions of the ASABE. 2016. V. 59. P. 1165-1180.

12Xu Y., Lv M., Xu Q., Xu R. Design and analysis of a robotic gripper mechanism for fruit picking // Actuators. 2024. V. 13, № 9. P. 338.

Объект исследования - технологический процесс уборки плодов яблони.

Предмет исследования - агротехнические, технико-экономические показатели процесса съёма плодов яблони.

Цель исследования - повышение эффективности процесса роботизированного съёма плодов яблони.

Задачи исследования:

1. Выполнить анализ конструктивных и функциональных параметров роботизированных устройств для съёма плодов.

2. Исследовать размерно-массовые характеристики плодов яблони.

3. Выполнить теоретическое обоснование конструктивных и функциональных параметров устройства для роботизированного съёма плодов.

4. Разработать устройство для роботизированного съёма плодов яблони с системой интеллектуального управления.

5. Выполнить лабораторные и полевые экспериментальные исследования разработанного роботизированного устройства для съёма плодов яблони.

6. Выполнить технико-экономическую оценку роботизированного устройства для съёма плодов яблони.

Научную новизну составляют:

- зависимости конструктивно-технологических параметров и режимов работы устройства для роботизированного съёма плодов от агротехнологических факторов.

- алгоритм работы роботизированного захвата с автоматическим регулированием усилий сжатия для минимизации повреждений плодов.

Практическая значимость исследования заключается в разработке и применении разработанного роботизированного устройства для съёма плодов яблони. Устройство позволяет заменить традиционную ручную технологическую операцию роботизированным процессом, обеспечивая минимизацию повреждений плодов и повышение производительности уборки.

По результатам исследования разработан роботизированных захват для съёма плодов яблони, который может применяться в качестве основного рабочего органа плодоуборочных комплексов.

Теоретическая значимость исследования заключается в разработке и обосновании зависимостей между агротехнологическими факторами и конструктивно-технологическими параметрами роботизированного устройства для съёма плодов яблони. Установленные зависимости позволяют оценивать влияние параметров роботизированного устройства на степень повреждения плодов при роботизированном съёме.

Методология и методы исследования. Теоретические исследования выполнялись с использованием законов и методов теоретической механики, использованы современные методы компьютерного моделирования и программирования. Обработка экспериментальных данных и компьютерное моделирование осуществлялось с помощью программных средств САПР KOMQAC-3D, Autodesk fusion 360, Excel, PlanExp B-D13, Coil 32.

Реализация результатов исследований. Результаты исследования, при разработке роботизированного устройства для съёма плодов яблони, использованы в ООО «АГРОКРАФТ РУС» (г. Кропоткин) при изготовлении рабочего органа роботизированного комплекса для уборки плодов яблони. Основные научные положения, выводы и рекомендации работы внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева» (г. Москва). Получены акты внедрения (Приложение А).

Апробация. Основные положения и результаты исследования докладывались на научно-технических конференциях: всероссийской конференции «Научное наследие Ивана Владимировича Мичурина и глобальные вызовы современного садоводства» (Мичуринск, 2025); международной конференции «Садоводы - за здоровьесбережение нации!» (Мичуринск, 2023); международной научно-практической конференции «Энергообеспечение АПК» (Москва, 2023); международной конференции

«Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства» (Москва, 2019).

Публикации. По результатам диссертационного исследования соискателем опубликовано 9 печатных работ, из них: 4 статьи в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 3 статьи в изданиях, включенных в международную базу данных Scopus, 1 публикация в сборнике материалов научной конференции, 1 патент на изобретение.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 137 страницах, состоит из введения, 5 глав основной части, 79 рисунков, 22 таблицы, заключения, списка сокращений, списка литературы, включающего 103 наименования, в том числе 33 на иностранном языке и 4 приложений.

Диссертация выполнена в рамках гранта Министерства науки и высшего образования Российской Федерации для реализации крупных научных проектов по приоритетным направлениям научно-технического развития на тему: «Разработка природоподобных технологий управления свойствами и качественными показателями растений с использованием методов биофотоники и цифровых систем» (Соглашение о предоставлении гранта на проведение крупных научных проектов № 07515-2024-540 от 24.04.2024 г.).

1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ОБОСНОВАНИЕ АКТУАЛЬНОСТИ

ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Анализ структуры и динамики производства плодовых культур

Садоводство в России - одно из приоритетных направлений Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия [1]. С начала ее реализации (2013 год) было заложено порядка 140 тыс. га новых плодовых и ягодных насаждений, а темпы закладки интенсивных многолетних насаждений увеличились в среднем в 1,7 раза [2]. Ежегодно закладывается около 13-16 тыс. га интенсивных садов, дающих возможность в короткие сроки получать высокий урожай [3].

По данным Минсельхоза России, в 2024 году товарный сбор плодов и ягод превысил 1,8 млн т, а в 2025 году ожидается не менее 2,1 млн тонн это больше, чем в 2024 на 10 % (рисунок 1.1) [4]. При этом до 62% приходится на сады интенсивного типа - семечковые и косточковые культуры, вступающие в раннее плодоношение и отличающиеся высокой урожайностью [5], [6].

2010 2015 2020 2021 2022 2023 2024

Рисунок 1.1 - Валовый сбор плодов и ягод

В структуре производства продукции садоводства в 2024 году доминируют семечковые культуры, их доля составляет 50%, косточковые -25,6%, ягодные - 21,4%. Свыше 94% семечковых культур, выращиваемых в России - это плоды яблони. На прочие семечковые культуры (груши и айву) приходится менее 5% сборов (рисунок 1.2) [7].

Рисунок 1.2 - Структура производства продукции садоводства

По данным Минсельхоза России, в период с 2015 по 2019 годах общая площадь новых заложенных садов увеличилась с 14,3 до 18,2 тыс. га, при этом на долю интенсивных насаждений семечковых культур приходилось до 7075% от всей площади закладки [8].

Тенденция закладки многолетних насаждений в Российской Федерации в период с 2020 по 2024 годы показывает, что имеется рост в закладке интенсивных садов, данный тип насаждений является наиболее экономически эффективным в садоводческих комплексах [9].

Анализ трудоёмкости производственных операций в интенсивных садах показывает, что наибольшие затраты ручного труда приходятся на этап сбора урожая, трудоёмкость которого может достигать до 300 челч/га. При этом

посадка саженцев и уход за приствольной зоной требуют до 180 челч/га каждая (рисунок 1.3) [10].

Погрузочно-транспортные работы Уборка урожая Орошение Уход за кроной Уход за пристовльными зонами Уход за междурядьями Защита от вредителей и болезней Внесение удобрений Посадка саженцев Предпосадочная подготовка почвы

Рисунок 1.3 - Трудоемкость производственных процессов в интенсивном

садоводстве

Наиболее трудоёмкой и ответственной операцией остаётся уборка урожая, особенно в хозяйствах, ориентированных на товарное производство плодов, в основном сбор осуществляется вручную, поскольку качество товарного яблока во многом определяется на сколько рабочий аккуратно собрал плод [11].

Текущая ситуация в отрасли характеризуется выраженным дефицитом квалифицированных сезонных рабочих, что обусловлено как демографическими факторами, так и снижением интереса к физически трудоёмкой работе. Учитывая, что ручной труд по-прежнему преобладает при выполнении главных операций, особенно в период уборки, проблема организации труда приобретает системный характер. В связи с этим актуальной задачей становится автоматизация процесса сбора плодов, направленная на снижение зависимости от сезонных рабочих, повышение производительности и обеспечение стабильного качества собранных плодов.

О 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 280 300

Затраты труда, чел.-часы на 1 гектар ■ Оператор сельскохозяйственной техники ■ Рабочий

1.2 Анализ сортового состава современных плодовых насаждений

Согласно данным Росстата, в отечественном садоводстве зарегистрировано более 470 сортов яблок, но используется для массового выращивания не более 20. Среди них встречаются как давно известные российские сорта такие как Антоновка, Белый налив, Ренет Симиренко, но и современные сорта для интенсивного садоводства Голден Делишес, Гала, Ред Делишес. Интенсивные сады с высокой плотностью посадки, использованием клоновых подвоев и механизацией производственных процессов, становятся основой для повышения урожайности и качества плодовой продукции [12]. Особенно востребованными стали клоны сорта Гала, в совокупности с сортом Голден Делишес, они формируют основу закладки интенсивных садов (рисунок 1.4).

■ Гала, Голден Делишес (42%)

■ Фуджи, Гренни Смит, Джонаголд (22%) я Айред, Ред Делишес,Моди (11%) я Ренет Симиренко (4%)

■ Антоновка (2%)

■ Другие сорта (19%)

Рисунок 1.4 - Распределение наиболее востребованных сортов яблони

при закладке садов

По данным отраслевых обзоров и статистики производителей посадочного материала, на сорта Гала (включая клоны сорта) и Голден Делишес приходится до 42 % новых посадок. Далее по распространённости следуют такие сорта, как Фуджи, Гренни Смит и Джонаголд, доля которых составляет 22 %. Классический отечественный сорт Ренет Симиренко,

традиционно выращиваемый в южных регионах России, занимает 4% в структуре новых закладок, в то время как районированная для условий Центральной России Антоновка представлена лишь в 2% новых насаждений. Прочие сорта, экспериментальные и региональные, составляют до 19% [13].

В ходе литературного анализа установлено, что хозяйства, расположенные в различных плодоводческих зонах Краснодарского края, выбирают сорта не только по агроклиматическим условиям, но и коммерческой целесообразностью их возделывания. Среди всех представленных сортов яблонь сорт Ренет Симиренко показывает устойчивые показатели урожайности, конкурентоспособную цену реализации, а также высокую стабильность спроса, что обеспечило ему лидирующие позиции по средней ежегодной выручке с гектара (таблица 1.1) [14].

Таблица 1.1 - Урожайность и цена реализации сортов в СПК колхоз «Знамя Ленина» Краснодарского края

Сорт Средняя урожайность 2020-2022 гг., т/га Средняя цена реализации за 3 года, руб./кг Средняя ежегодная выручка с 1 га, руб.

Ренет Симиренко 41,1 38,8 1 592 625

Грани Смит 38,5 41,1 1 582 350

Либерти 41,4 37,9 1 570 854

Айдаред 47,2 29,8 1 406 403

Ред Чиф 36,0 38,9 1 400 400

В СПК колхоз «Знамя Ленина», при среднем уровне урожайности в 41,1 т/га и средней цене реализации 38,8 руб./кг, выручка с 1 гектара для сорта Ренет Симиренко составила 1 592 625 руб. Это наивысший показатель среди всех возделываемых сортов в данном хозяйстве. Главным преимуществом сорта является круглогодичный спрос и высокая способность к длительному

хранению, что делает его привлекательным для реализации в межсезонье, в отличие от сезонных сортов.

В КСП «Светлогорское» сорт Гала и её клоны также демонстрируют значительную экономическую отдачу, так урожайность 26,6 т/га, цена реализации 34 руб./кг, выручка с 1 га 904 400 руб. (таблица 1.2). Сорт Гала отличается ранним вступлением в плодоношение, хорошей урожайностью, большим потребительским спросом, привлекательный внешний вид, хорошая транспортабельность и пригодность к хранению делают данный сорт особенно популярным среди розничных и сетевых покупателей.

Таблица 1.2 - Урожайность и цена реализации сортов в КСП «Светлогорское» Краснодарского края

Сорт Средняя урожайность 2020-2022 гг., т/га Средняя цена реализации за 3 года, руб./кг Средняя ежегодная выручка с 1 га, руб.

Кубанское багряное 30,5 39 1 189 500

Айдаред 32 34 1 088 000

Пинова 29,8 35 1 043 000

Либерти 3,1 32 995 200

Гала и клоны 26,6 34 904 400

Ред Фри 18,3 35 640 500

Моди 17,1 37 632 700

Сорта, ранее широко распространённые в традиционном садоводстве, далеко не всегда совместимы с автоматизированными технологиями. Например, плоды яблони сорта Антоновка могут значительно варьироваться в диаметре от 70 до 90 мм, а их структура при перезревании становится рыхлой и легко повреждается, все эти показатели затрудняют разработку роботизированных устройств. У таких импортных сортов, как Голден Делишес и Ред Делишес, плоды имеют удлинённую форму, которая подразумевает разработку сложных адаптивных захватных устройств [15].

Сорт Гала, выведенный в Новой Зеландии, в последние десятилетия получил широкое распространение в странах Европы и также активно внедряется в производственные насаждения на территории России. В частности, в Центральном и Южном федеральных округах его доля среди новых интенсивных посадок приближается к 25 %, что отражает высокий интерес к данному сорту со стороны производителей [16].

Сорт характеризуется рядом устойчивых размерных и других параметров, среди которых можно выделить следующие:

- масса одного плода варьируется от 110 до 220 г;

- диаметр находится в диапазоне 70-85 мм;

- длина плодоножки составляет от 20 до 27 мм;

- форма округлая.

Перечисленные свойства делают сорт особенно подходящим для условий, где планируется внедрение технологий автоматизированного сбора, геометрическая однородность и плотная структура позволяют минимизировать повреждения при роботизированной уборке, это обосновывает актуальность использования данного сорта в качестве объекта для разработки устройств роботизированной уборки [17]-[19].

1.3 Обзор устройств для механизированного сбора плодов яблони

На сегодняшний день в области автоматизированной уборки урожая сформировалось два принципиально разных способа: массовый и избирательный. Массовый сбор предполагает одновременное удаление всех плодов с ветвей дерева, вне зависимости от степени их зрелости или состояния (рисунок 1.5). Этот подход, как правило, реализуется посредством механических воздействий на дерево, за счёт встряхивания ствола или ветвей [20]. Несмотря на простоту реализации, такой метод сопровождается риском повреждения как самих деревьев, так и плодов, что ограничивает его применение, в связи с этим приоритет отдается избирательной концепции сбора урожая, в рамках данного способа уборки роботизированная система

осуществляет идентификацию пригодных к сбору плодов, основываясь на данных, полученных с помощью средств машинного зрения.

Рисунок 1.5 - Плодоуборочная машина вибрационного типа MAJA

AUTOMATIC (Польша)

Процесс сбора включает последовательные этапы это сканирование или съёмка места сбора плодов, выявление и локализацию целевых объектов, съём или срез каждого плода при помощи рабочего органа и его последующее помещение в ёмкости для хранения или транспортировки.

Компания Abundant Robotics из США изготовила прототип робота, который используя алгоритмы компьютерного зрения, находит спелые яблоки и подводит к ним рабочий орган при помощи манипулятора, рабочий орган представляет собой трубу, обшитую мягким материалом, диаметр трубы составляет 90 мм (рисунок 1.6). Рабочий орган срывает яблоки с веток путем всасывания, вакуум для всасывания создает насос мощностью 7 кВт.

С помощью компьютерного зрения робот определяет уровень спелости плода, для выбора готовых для сбора плодов. Всасывающий метод рабочего органа отличается низкой избирательностью, вместе с плодами в рабочий орган попадают листья, насекомые и другие посторонние предметы, что требует регулярной очистки системы, что повышает трудоёмкость обслуживания всей установки.

Высокая мощность насоса делает устройство энергозатратным, а фиксированная форма трубы настроена на сбор плодов определенного размера и только округлой формы [21], [22].

Рисунок 1.6 - Вакуумный захват Abundant Robotics (США)

Компания Energid Technologies разработала автоматизированный комплекс для сбора цитрусовых (рисунок 1.7). Для сбора она использует не дорогие роботизированные системы, а установку на грузовом автомобиле, на котором установлен промышленный манипулятор работающих на гидравлических цилиндрах, на конце манипулятора установлен захват по типу руки человека. Оператор, который находится в автомобиле управляет манипулятором, тем самым перемещает рабочий орган около цитрусовых деревьев.

Рисунок 1.7 - Робот с механическим захватом Energid (США)

После съёма плод перемещается в ёмкость для транспортировки, при наполнении ёмкости для транспортировки плодов её меняют на пустую, а заполненную перевозят для дальнейшего хранения. Скорость сбора составила 2-3 секунды на апельсин, эффективность сбора зависит от квалификации оператора, который управляет установкой. Данная установка не исключает человека при сборе плодов, а лишь автоматизирует процесс сбора плодов [23].

Роботизированный комплекс для уборки плодов OrBot представляет собой мобильную автоматизированную систему, предназначенную для сбора плодов в условиях садового хозяйства. Комплекс состоит из несколько функциональных подсистем: манипуляторную часть, систему технического зрения, захватное устройство, управляющий компьютер, источник питания и самоходное шасси (рисунок 1.8).

Рисунок 1.8 - Садовый робот OrBot и его подсистемы (США)

В качестве исполнительного механизма используется манипулятор Kinova третьего поколения, обладающий шестью степенями свободы.

Система машинного зрения состоит из двух сенсоров: цветового и глубинного. Цветовой модуль Omnivision OV5640 обеспечивает разрешение 1920^1080 пикселей при угле обзора 65°, в то время как глубинная камера Intel RealSense D410, основанная на принципах стерео зрения и активного инфракрасного освещения, имеет разрешение 480*270 пикселей и угол обзора 72°. RGB камера используется для локализации плодов, а глубинная для оценки расстояния до объекта съёма.

Захватное устройство представляет собой модифицированный двухпальцевый захват с ходом до 85 мм и усилием сжатия в диапазоне от 5 до 135 Н. Для повышения удержания плодов на рабочие поверхности пальцев были установлены специальные вогнутые накладки с текстурированной поверхностью (рисунок 1.9).

Рисунок 1.9 - Модифицированный захват с двумя пальцами

Центральное управление комплексом осуществляется с ноутбука, на котором реализована система управления манипулятором, захватом и системой зрения. Программная реализация выполнена на базе платформы Kinova Kortex с использованием MATLAB и инструментов для цифровой обработки изображений.

Полевые испытания проводились в условиях промышленного сада на 20 деревьях. Повышение эффективности ночью объясняется возможностью полного контроля над параметрами освещения, отсутствием теней и снижением помех в работе глубинной камеры, которые наблюдались при прямом солнечном свете [24].

В последние годы на фоне глобального дефицита сезонной рабочей силы и стремления к интенсификации садоводства возрастает интерес к роботизированным системам для сбора плодов яблони. Одним из передовых решений в данной области является автономный роботизированный комплекс, разработанный израильской компанией Fresh Fruit Robotics, данный комплекс представляет собой самоходную многофункциональную платформу,

предназначенную для автоматического сбора плодов в условиях интенсивного садоводства (рисунок 1.10).

Рисунок 1.10 - Роботизированный комплекс Fresh Fruit Robotics

(Израиль)

Роботизированный комплекс состоит из мобильного шасси, систему технического зрения, а также двенадцать параллельно функционирующих манипуляторов с захватными устройствами, размещёнными по шесть с каждой стороны комплекса (рисунок 1.11). Платформа снабжена регулируемым шасси, что дает возможность адаптации ширины платформы под междурядья различных садов, ориентированных как на шпалерную, так и на классическую формировку кроны. Автоматизированный комплекс работает по принципу циклического съёма, после позиционирования у очередного ряда деревьев робот останавливается, производит параллельный съём с обеих сторон, затем перемещается к следующему участку, такой алгоритм работы позволяет минимизировать холостые перемещения и оптимизировать временные затраты на сбор плодов. По результатам полевых испытаний, роботизированный комплекс демонстрирует производительность порядка 9 000 плодов в час, что эквивалентно среднему показателю из бригады рабочих в 10 человек.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пупин Даниил Сергеевич, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия [Электронный ресурс]. URL: http://ivo.garant.ru/#/document/7458247 (дата обращения: 07.07.2025).

2. Государственная программа развития сельского хозяйства регулирования рынков сельскохозяйственной продукции сырья продовольствия 2013-2020 годы [Электронный ресурс]. - URL: https://www.studentlibrary.ru/doc/ISBN9785279035465-SCN0000.html (дата обращения: 07.07.2025).

3. Всероссийская конференция по развитию садоводства [Электронный ресурс]. - URL: https://agbz.ru/news/v-ingushetii-sostoyalas-vserossiyskaya-konferentsiya-po-razvitiyu-sadovodstva/ (дата обращения: 07.07.2025).

4. Минсельхоз: план по сбору плодов и ягод [Электронный ресурс]. URL: https://www.agroinvestor.ru/markets/news/44154-minselkhoz-plan-po-sboru-plodov-i-yagod-v-etom-godu-2-1-mln-tonn/ (дата обращения: 07.07.2025).

5. Российский информационный портал «Агроинвестор [Электронный ресурс]. URL: https://www.agroinvestor.ru/technologies/article/40804-sad-s-prodolzheniem-ezhegodno-sadovodam-trebuetsya-24-mln-sazhentsev-plodovo-yagodnykh-kultur/ (дата обращения: 07.07.2025).

6. Хорт Д. О. Цифровые технологические и технические решения для интенсивного садоводства / Д. О. Хорт // диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва. - 2022. - 452 с.

7. Российский информационный портал «Агроинвестор». [Электронный ресурс]. URL: https://www.agroinvestor.ru/analytics/article/43855-sady-v-rossii-statistika-i-tendentsii/ (дата обращения: 02.05.2024).

8. Московский хладокомбинат № 14. [Электронный ресурс]. URL: https://www.moshol14.ru/press-centr/novosti-rynka/yagody/ (дата обращения: 09.04.2022).

9. «АгроИнвестор». Сад с продолжением [Электронный ресурс]. URL: https://www.agroinvestor.ru/technologies/article/40804-sad-s-prodolzheniem-ezhegodno-sadovodam-trebuetsya-24-mln-sazhentsev-plodovo-yagodnykh-kultur/ (дата обращения: 08.05.2025).

10. Батыров В. И. Обоснование основных конструктивных и технологических параметров двухвалкового роторного измельчителя / В. И. Батыров, Т. М. Апхудов // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В. М. Кокова. - 2022. - № 4(38). С. 87-97. DOI 10.55196/2411-3492-2022-4-38-87-97.

11. Завражнов А. И. Разработка и освоение инновационных технологий и технических средств для интенсивного садоводства России / А. И. Завражнов // Достижения науки и техники АПК. - 2013. - № 4. С. 44-46.

12. Лобачевский Я. П. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства / Я. П. Лобачевский, А. С. Дорохов // Сельскохозяйственные машины и технологии. - 2021. - Т. 15, № 4. С. 6-10. DOI 10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10.

13. ГидМаркет. Анализ рынка яблок в России [Электронный ресурс]. URL: https: / / gidmark.ru/cat1/ analiz-rynka-yablok-v-rossii-kompaniya-gidmarket (дата обращения: 16.01.2025).

14. Агробук. Интенсивные сады: экономика, технологии и реальный опыт сельхозпредприятий [Электронный ресурс]. URL: https://projects.agrobook.ru/intensivniy-sad (дата обращения: 07.08.2025).

15. Kaleem A. Development challenges of fruit-harvesting robotic arms: A critical review / A. Kaleem, S. Hussain, M. A. Mehmood, M. J. Cheema, S. Saleem, U. Farooq // AgriEngineering. - 2023. - V. 5. P. 2216-2237. DOI 10.3390/agriengineering5040136.

16. Завражнов А. И. Интеллектуальные системы в промышленном садоводстве / А. И. Завражнов, В. Ю. Ланцев, А. Ю. Измайлов Я.П. Лобачевский, И. Г. Смирнов // Мичуринский государственный аграрный университет. -2017. С. 122.

17. Ву Д. К. Обзор робототехнических захватов для физических манипуляций с аграрной продукцией / Д. К. Ву, О. Я. Соленая, А. Л. Ронжин // Тракторы и сельхозмашины. - 2017. - № 12. С. 14-24.

18. Личман Г.И. Применение систем технического зрения в машинных технологиях в садоводстве / Г.И. Личман, И.Г. Смирнов, Д.О. Хорт, Р.А. Филиппов // Техника и оборудование для села. — 2017. — № 6. С. 10-16.

19. Причко Т. Г. Сроки созревания и качественные показатели яблок разных клонов сорта Гала / Т. Г. Причко, Т. Л. Смелик, С. В. Сибиряткин // Плодоводство и виноградарство Юга России. - 2021. - № 70(4). С. 178-194. DOI 10.30679/2219-5335-2021-4-70-178-194.

20. Чирков В. В. Автоматизация сбора плодов яблоневых культур / В. В. Чирков, А. Ю. Пимонов // Журнал передовых исследований в области естествознания. - 2020. - № 9. С. 40-47. DOI 10.26160/2572-4347-2020-9-40-47.

21. Apple-Picking Robot Prepares to Compete for Farm Jobs // MIT Technology Review [Электронный ресурс]. URL: https://www.technologyreview.com/2017/05/03/152012/apple-picking-robot-prepares-to-compete-for-farm-jobs/ (дата обращения: 08.08.2025).

22. World's First Robotic Apple Picker, Industrial Equipment News [Электронный ресурс]. URL: https://www.ien.com/food-beverage/news/21062714/worlds-first-robotic-apple-picker (дата обращения: 08.08.2025).

23. Energid to develop citrus harvester [Электронный ресурс]. URL: https://www.fruitnet.com/eurofruit/energid-to-develop-citrus-harvester/8607.article (дата обращения: 08.08.2025).

24. Bulanon D. M. Nighttime harvesting of OrBot (Orchard RoBot) / D. M. Bulanon, C. B. Bulanon, T. Kataoka // AgriEngineering. - 2021. - V. 6. № 2. P. 72. DOI: 10.3390/agriengineering6020072.

25. Kootstra G. Selective harvesting robotics: current research, trends, and future directions / G. Kootstra, X. Wang, P. M. Blok, J. Hemming, E. J. // Current Robotics Reports. - 2021. - V. 2. № 2. P. 95-104. DOI: 10.1007/s43154-020-00034-1.

26. Agromillora. A Dream Come True: The Fresh Fruit [Электронный ресурс]. URL: https://www.agromillora.com/a-dream-come-true-the-fresh-fruit-picking-robot/ (дата обращения: 18.09.2024).

27. Кафиев И. Р. Сравнительный анализ роботов для сбора яблок / И. Р. Кафиев, П. С. Романов, И. П. Романова // Вестник НГИЭИ. - 2024. - № 10(161). С. 33-51. DOI 10.24412/2227-9407-2024-10-33-51.

28. Robotiq. 2-Finger Adaptive Gripper User Manual [Электронный ресурс]. URL: https://robotiq.com/support/document/2-finger-adaptive-gripper-user-manual (дата обращения: 19.06.2023).

29. Schmalz. Присоски SFF / SFB1 для упаковки [Электронный ресурс]. URL: https://www.schmalz.ru/ru-ru/produkty/vakuumnoe-oborudovanie-dlya-avtomatizacii-301607/vakuumnye-komponenty-301608/vakuumnye-prisoski-301609/prisoski-dlya-upakovki-304415/prisoski-sff-sfb1-390973 (дата обращения: 09.08.2025).

30. Лайша А. К. Даптация эластичных элементов пневматического пальцевого захвата под аддитивный метод изготовления / А. К. Лайша, Д. В. Бушманов, А. М. Пьянзин, А. В. Васин // Научно-технический вестник Поволжья. - 2024. - № 7. С. 238-240.

31. Бучельникова Т. А. Разработка экспериментальной установки для исследования пневматических захватов плодов и овощей / Т. А. Бучельникова, Н. Н. Устинов, В. А. Осипов // Башкирский государственный аграрный университет. -2021. -№ 2. С. 38-41.

32. Макарова Е. А. Исследование конструкции пальцев "мягкого" адаптивного захвата / Е. А. Макарова // Волгоградский государственный технический университет. - 2023. С. 196-197.

33. Макарова Е. А. Адаптивные захваты робототехнических систем / Е. А. Макарова, М. Ю. Ветлицын, Н. Г. Шаронов // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2023. - № 4(275). С. 57-63. DOI 10.35211/1990-5297-2023-4-275-57-63.

34. Окромелидзе В. Г. Алгоритм адаптивного управления роботизированным захватным устройством / В. Г. Окромелидзе, А. Н. Юсупов, Е. А. Серикова // Наука и бизнес: пути развития. - 2024. - № 12(162). С. 72-79.

35. Мингазова И. Н. Обзор различных захватов для промышленных роботов манипуляторов / И. Н. Мингазова // Форум молодых ученых. - 2018. - № 7(23). С. 644-650.

36. Тимофеев А. Н. Трехпалое захватное устройство для манипулирования объектами в ограниченных пространствах малого объема / А. Н. Тимофеев, Д. О. Дохов // Наука и бизнес: пути развития. - 2024. - № 10(160). С. 62-68.

37. Патент на полезную модель № 223763 U1 Российская Федерация, МПК B25J 15/10, B25J 15/12, A01D 46/24. Захватное устройство: № 2023127667: заявл. 25.10.2023: опубл. 04.03.2024 / Т. А. Бучельникова, В. С. Панов, Н. Н. Устинов.

38. Накано Э. Введение в робототехнику / Э. Накано. — М.: Мир, 1988. 155 с.

39. Пупин Д. С. Исследование влияния параметров роботизированного захвата на повреждаемость плодов яблони / Д. С. Пупин, Д. О. Хорт // Садоводство и виноградарство. - 2024. - № 1. С. 40-50. DOI 10.31676/0235-2591-2024-1-40-50.

40. Антонов Н. М. Результаты исследований размерно-массовых показателей плодов яблок / Н. М. Антонов, Ю. В. Искуснов, Н. И. Лебедь //

Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. - 2013. - № 1(29). С. 143-149.

41. Вылгин А. В. Физико-механические свойства плодов яблок / А. В. Вылгин // Наука и Образование. - 2020. - Т. 3, № 4. С. 30.

42. Volz R. K. Firmness decline in 'Gala' apple during fruit development / R. K. Volz, F. R. Harker, S. Lang // Journal of the American Society for Horticultural Science. - 2003. - V. 128, № 6. P. 797-802. DOI: 10.21273/JASHS.128.6.797.

43. Мецаев М. М. Определение модуля упругости и коэффициент жесткости плодоножек слив и яблок / М. М. Мецаев, Р. М. Тавасиев, И. М. Тавасиев // Горский государственный аграрный университет. -2017. С. 283285.

44. Глоденко О. Н. Симиренко: династия и сорт яблок / О. Н. Глоденко // Учебный год. - 2019. - № 5(58). С. 28-30.

45. Holt J. Mechanical properties and texture of stored apples / J. Holt, D. Schoorl // Journal of Texture Studies. - 2007. - V. 15. P. 377-394. DOI: 10.1111/j.1745-4603.1984.tb00393.x.

46. Kheiralipour K. Some physical properties of apple / K. Kheiralipour, A. Tabatabaeefar, H. Mobli, S. Rafiee, A. Sahraroo, A. Rajabipour, A. Jafari // Pakistan Journal of Nutrition. - 2008. - V. 7. P. 667-672. DOI: 10.3923/pjn.2008.667.672.

47. Елисеева С. А. Влияние товароведных характеристик сортов яблок на формирование потребительских свойств десертов / С. А. Елисеева, Н. В. Барсукова, А. А. Саблина // Вестник КрасГАУ. - 2019. - № 9(150). С. 113-120.

48. Хабибулин Т. В. Алгоритм аппроксимации эллипса для классификации авторегрессионных облаков / Т. В. Хабибулин, В. М. Уваров // Общество с ограниченной ответственностью "Ассистент плюс". - 2014. С. 149-151.

49. Varga A. On a lower and upper bound for the curvature of ellipses with more than two foci / A. Varga, Cs. Vincze // Expositiones Mathematicae. - 2008. -V. 26. - № 1. P. 55-77. DOI: 10.1016/j.exmath.2007.06.003.

50. Салахутдинов Ш. А. Перемещения при изгибе, методическое указание для студентов очной, заочной форм обучения и бакалавров / Ш. А. Салахутдинов // Уральский государственный лесотехнический университет, -2010. 52 с.

51. Ву Д. К. Модели и алгоритмы многокритериального синтеза конфигурации робототехнического захвата для манипуляций с сельскохозяйственной продукцией / Д. К. Ву // диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, Санкт Петербург. - 2021. 142 с.

52. Xu Y. Design and analysis of a robotic gripper mechanism for fruit picking / Y. Xu, M. Lv, Q. Xu, R. Xu // Actuators. - 2024. - V. 13. № 9. P. 338. DOI: 10.3390/act13090338.

53. Абрамушкина О. И. Исследование реологического поведения марок АБС-пластика для производства филаментов для 3D печати методом послойного наплавления / О. И. Абрамушкина, М. И. Узорина, П. В. Суриков, О. Б. Ушакова // Пластические массы. - 2021. - № 5-6. С. 29-35. DOI: 10.35164/0554-2901-2021-5-6-29-35.

54. Ziemian C. Anisotropic mechanical properties of ABS parts fabricated by fused deposition modelling / C. Ziemian, M. Sharma, S. Ziemian. - 2012. - V. 2. P. 159-180. DOI: 10.5772/34233.

55. Zarybnicka L. Study of different printing design type polymer samples prepared by additive manufacturing / L. Zarybnicka, K. Dvorak, Z. Dostalova, H. Vojackova // Periodica Polytechnica Chemical Engineering. - 2020. - V. 64. № 2. P. 255-264. DOI: 10.3311/PPch.13991.

56. Осипов Д. В. Применение методов конечных элементов при изготовлении изделий с помощью аддитивных технологий / Д. В. Осипов, П. Ю. Иванов, А. С. Ковшин, В. В. Пахомов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2022. - № 4(76). С. 162-172. DOI 10.26731/1813-9108.2022.4(76).162-172.

57. Злобина И. В. Исследование прочности модифицированных в СВЧ электромагнитном поле объектов 3D печати, армированных композитом с

углеродным волокном / И. В. Злобина, Н. В. Бекренев, С. П. Павлов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. - 2017. - Т. 17, №2 4. С. 7081. DOI 10.14529/engin170407.

58. Абрамова И. А. Технология послойного наплавления Fused Deposition Modeling / И. А. Абрамова, Д. Полков // Наука и военная безопасность. - 2016. - № 3(6). С. 111-114.

59. Cheng P. Modeling of a soft-rigid gripper actuated by a linear-extension soft pneumatic actuator / P. Cheng, J. Jia, Y. Ye, C. Wu // Sensors. - 2021. - V. 21. № 2. P. 493. DOI: 10.3390/s21020493.

60. Nava-Pintor J. A. Design, implementation, and control of a linear electric actuator for educational mechatronics / J. A. Nava-Pintor, M. A. Carlos-Mancilla, H. A. Guerrero-Osuna, L. F. Luque-Vega, R. Carrasco-Navarro, S. Castro-Tapia, M. E. Mata-Romero, L. E. González-Jiménez, L. O. Solís-Sánchez // Machines. - 2023. - V. 11. № 9. P. 894. DOI: 10.3390/machines11090894.

61. Хорт Д. О. Особенности разработки автоматизированного аппарата для экологически безопасной стимуляции жизненных и ростовых процессов садовых культур / Д. О. Хорт, А. И. Кутырев, Р. А. Филиппов, Д. С. Пупин //Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт радиологии и агроэкологии». - 2019. С. 300-303.

62. Ullah S. Single-equipment with multiple-application for an automated robot-car control system / S. Ullah, Z. Mumtaz, S. Liu, M. Abubaqr, A. Mahboob, H. A. Madni // Sensors. - 2019. - V. 19. № 3. P. 662. DOI: 10.3390/s19030662.

63. Chauhan V. Industrial automation using ATmega328p-based programmable logic controller / V. Chauhan, A. Gupta // - 2022. P. 17-26. DOI: 10.1007/978-981-19-4975-3_2.

64. Toshiba. TB6612FNG Brushed DC Motor Driver IC, Toshiba Electronic Devices & Storage Corporation [Электронный ресурс]. URL: https ://toshiba. semicon-storage.com/eu/ semiconductor/product/motor-driver-

ics/brushed-dc-motor-driver-ics/detail.TB6612FNG.html (дата обращения: 09.04.2023).

65. Скрипниченко М. Н. Разработка алгоритмов калибровки аналого-цифровых преобразователей с использованием математической модели на примере АЦП последовательного приближения / М. Н. Скрипниченко // Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем (МЭС). - 2020. - № 3. С. 114-119. DOI 10.31114/2078-7707-2020-3-114-119.

66. D'Alessando A. Suitability of low-cost three-axis MEMS accelerometers in strong-motion seismology: tests on the LIS331DLH (iPhone) accelerometer / A. D'Alessando, G. D'Anna // The Bulletin of the Seismological Society of America. - 2013. - V. 103. P. 2906-2913. DOI: 10.1785/0120120287.

67. Wibowo A. Design of ACS712-based current sensing monitoring evaluation for PWM solar charge controller / A. Wibowo, I. Jayendra, D. Utari, M. Rasyiid, R. A. Aprilianto // Sainteknol: Jurnal Sains dan Teknologi. - 2024. - V. 22. P. 80-91. DOI: 10.15294/sainteknol.v22i2.20604.

68. Pupin D. Development of control system for robotic apple harvesting device / D. Pupin, A. Chilikin // E3S Web of Conferences. - 2023. - V. 458. P. 10022. DOI: 10.1051/e3sconf/202345810022.

69. Пупин Д. С. Разработка системы контроля силы сжатия роботизированного устройства для съёма плодов яблони / Д. С. Пупин, Д. О. Хорт // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. - 2025. - № 3(72). С. 12-19. DOI: 10.22314/2658-4859-2025-72-3-12-19.

70. Кулебакин А. Е. Сравнительный анализ датчиков расстояния, используемых в учебной робототехнике / А. Е. Кулебакин, А. В. Таразанов, С. О. Шепелев // StudNet. - 2022. - Т. 5. № 7.

71. Пархомчук З. П. Разработка Устройства для контроля провисания нити филамента / З. П. Пархомчук, И. И. Титова, И. Д. Багин // Наука настоящего и будущего. - 2024. - Т. 3. С. 28-32.

72. Xing C. Perspective of proximity sensors on robots using cross-thought / C. Xing // Highlights in Science, Engineering and Technology. - 2023. - V. 38. P. 875-887. DOI: 10.54097/hset.v38i.5973.

73. Андреев В. П. Многофункциональный лабораторный стенд для исследования сенсорных и управляющих систем роботов / В. П. Андреев, В.

B. Майоров // Экстремальная робототехника. - 2024. - № 1(35). С. 408-413.

74. Бараночников М. Л. Особенности магниточувствительных сенсоров на основе полевого датчика Холла / М. Л. Бараночников, А. В. Леонов, В. Н. Мордкович, Д. М. Пажин // Приборы и техника эксперимента. -2012. - № 6. С. 100.

75. Доманов А. В. Анализ влияния угла установки датчика Холла на характеристики датчика положения ротора / А. В. Доманов // Вестник Ульяновского государственного технического университета. - 2001. - № 2(14).

C. 58-63.

76. Садовская А. В. Современные технологии изготовления изделий сложных форм методом аддитивных технологий / А. В. Садовская, В. М. Александров, В. В. Коваленя, И. С. Пентковский // Потребительская кооперация. - 2023. - № 3(82). С. 18-22.

77. Овчинников В. А. Разработка адаптивного центробежного рабочего органа для внесения минеральных удобрений с применением технологий быстрого прототипирования / В. А. Овчинников, Е. А. Кильмяшкин, А. С. Князьков, А. В. Овчинникова, Н. А. Жалнин, Е. С. Зыкин // Инженерные технологии и системы. - 2022. - Т. 32, № 2. С. 222-234. DOI: 10.15507/2658-4123.032.202202.222-234.

78. Токарев С. П. Исследование экономических преимуществ и вызовов внедрения аддитивных технологий в современное производство / С. П. Токарев // Вопросы природопользования. - 2024. - Т. 3, № 1. С. 64-73. DOI 10.25726/q9989-0503-4013-n.

79. Мусабеков О. Имерительные приборы в учебных пособиях курса физики технического вуза / О. Мусабеков, А. Алдибекова, А. Срымова // Global Science and Innovations: Central Asia - 2021. - Т. 2, № 1(12). С. 40-42.

80. Злыгостев И. Н. Калибровка векторного магнитометра на основе минимизации невязки / И. Н. Злыгостев, Ю. В. Морозов, А. А. Мурасев, А. А. Спектор // Автометрия. - 2024. - Т. 60, № 6. С. 67-74. - DOI 10.15372/AUT20240607.

81. Хорт Д. О. Разработка роботизированного устройства для уборки плодов / Д. О. Хорт, Д. С. Пупин // Садоводы-за здоровьесбережение нации!: Материалы научно-практической конференции, Мичуринск-наукоград РФ, 14-15 сентября 2023 года. - Мичуринск-наукоград РФ: ООО "Группа компаний МПФ", - 2023. С. 158-164.

82. Mark-10 Corporation. Data Sheet: Series 5 Advanced Digital Force Gauges. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mark-10.com/downloads/product-downloads/DataSheetSeries5.pdf, свободный. (дата обращения: 09.03.2025)

83. LFC PTE LTD. Mark-10 Series 5 Advanced Digital Force Gauges. [Электронный ресурс]. URL: https://www.lfc.com.sg/products/detail/mark-10-series-5, свободный. (дата обращения: 19.03.2025).

84. Хорт Д. О. Разработка автоматизированного манипулятора с системой компьютерного зрения для сбора урожая садовых культур / Д. О. Хорт, Р. А. Филиппов, А. И. Кутырев, Д. С. Пупин // Плодоводство и ягодоводство России. - 2020. - Т. 60. С. 151-158. DOI 10.31676/2073-49482020-60-151-158.

85. Юдаков Д. С. Библиотеки OPEN CV как основа систем технического зрения / Д. С. Юдаков, А. И. Коротченков // Охрана, безопасность, связь. - 2016. - № 1. С. 219-222.

86. Захарова О. И. Использование Python и библиотеки open CV для распознания объектов / О. И. Захарова, Е. А. Рыбаков // Вестник науки. - 2024. - Т. 3, № 6(75). С. 1372-1377.

87. Денисов Д. А. Распознавание плоских объектов / Д. А. Денисов, А. А. Гоева // Вестник МГУП имени Ивана Федорова. - 2015. - № 6. С. 72-73.

88. Катаев М. Ю. Методика распознавания растительности на основе цветового и текстурного анализа RGB изображений / М. Ю. Катаев, М. М. Дадонова // Светотехника. - 2019. - № 2. С. 34-39.

89. Ефимов П. А. Калибровка сенсора глубины RGB-D камеры / П. А. Ефимов, Ф. В. Безручко, И. Е. Глущенко // Ученые заметки ТОГУ. - 2018. - Т. 9, № 1. С. 234-237.

90. AMS Technologies. OCI™ Series Hyperspectral Imagers. [Электронный ресурс]. URL: https://shop.amstechnologies.com/OCI-Series-Hyperspectral-Imagers/SW11753 (дата обращения: 09.08.2025.

91. Zhirkova A. A. Optoelectronic Quality Control of Apples Using Methods of Multidimensional Statistical Analysis in the Frames of Lean Manufacturing/ A. A. Zhirkova, A.G. Divin, P.V. Balabanov, D.A. Lyubimova, O.S. Artamonova, S.N. Kuzmina// Proceedings of the 2022 International Conference «Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies». - 2022. — V. 7. P. 243-246. DOI:10.1109/ITQMIS56172.2022.9976708.

92. Личман Г. И. Применение систем технического зрения в машинных технологиях в садоводстве / Г. И. Личман, И. Г. Смирнов, Д. О. Хорт, Р. А. Филиппов // Техника и оборудование для села. - 2017. - № 6. С. 10-17.

93. Shah S. S. A., Zeb A., Qureshi W. S., Arslan M., Malik A. U., Alasmary W., Alanazi E. Towards fruit maturity estimation using NIR spectroscopy // Infrared Physics & Technology. - 2020. - V 111. P. 103479. DOI: 10.1016/j .infrared.2020.103479.

94. Хорт Д. О. Анализ гиперспектральных снимков плодов яблони для автоматизированной сортировки / Д. О. Хорт, А. Д. Чиликин, Б. М. Шурыгин // Садоводство и виноградарство. - 2023. - № 6. С. 41-50. DOI 10.31676/02352591-2023-6-41-50.

95. Chilikin A. Determination of optimal imaging parameters of hyperspectral images using the identification module / A. Chilikin, D. Pupin // BIO Web of Conferences. - 2024. - Vol. 145. P. 04047. DOI: 10.1051/bioconf/202414504047.

96. Alcaras E. Normalized Burn Ratio Plus (NBR+): a new index for Sentinel-2 imagery / E. Alcaras, D. Costantino, F. Guastaferro, C. Parente, M. Pepe // Remote Sensing. - 2022. - V. 14, № 7. P. 1727. DOI: 10.3390/rs14071727.

97. Dorokhov A. Development of an Optical System with an Orientation Module to Detect Surface Damage to Potato Tubers / A. Dorokhov, A. Aksenov, A. Sibirev, D. Hort, M Mosyakov, N. Sazonov, M. Godyaeva // Agriculture. - 2023. -V. 13. № 6. P. 1188. DOI 10.3390/agriculture13061188.

98. Пупин Д. С. Разработка метода оценки повреждений плодов яблони с определением оптимальных параметров роботизированного захвата / Д. С. Пупин, Д. О. Хорт // Сельскохозяйственные машины и технологии. -2025. С. 102-109. DOI: 10.22314/2618-8287-2025-63-3-102-109.

99. Zhang Z. The development of mechanical apple harvesting technology: a review / Z. Zhang, P. H. Heinemann, J. Liu, T. A. Baugher, J. R. Schupp // Transactions of the ASABE. - 2016. - V. 59. P. 1165-1180. DOI: 10.13031/trans.59.11737.

100. Усманов Р. Р. Методика опытного дела (с расчетами в программе Excel): Практикум / Р. Р. Усманов, Н. Ф. Хохлов // Российский государственный аграрный университет - МСХА им. К.А. Тимирязева, 2020. -155 с.

101. Валге А. М. Обработка экспериментальных данных и моделирование динамических систем при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства / А. М. Валге // Северозападный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства РАСХН, 2002. - 173 с.

102. Патент № 2847932 C1 Российская Федерация, МПК B25J 9/00, A01D 46/30. Роботизированный манипулятор рамочного типа для сбора

плодов фруктовых деревьев: заявл. 16.12.2024: опубл. 15.10.2025 / И. Г. Смирнов, А. А. Подковырин, Д. С. Пупин, Д. О. Хорт, Р. А. Филиппов, А. И. Кутырёв, А. Ахмад, С. В. Семичев; заявитель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ".

103. Петрова Е.В. Экономическое обоснование инженерно -технических решений: учебное пособие / Е.В. Петрова // М.: «Алиса - Медия».-2017 - 127 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Полученные акты внедрения

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Лунина Даниила Сергеевича

Мы. нижеподписавшиеся, представитель ООО «АГРОКРАФТ РУС», директор Рыжиков С. И., с одной стороны и представитель ФГБНУ ФНАЦ ВИМ заведующий отделом «Технологий и машин для садоводства, виноградарства и питомниководства» член-корреспондент РАН. д.т.н.. Смирнов И. Г. с другой стороны, составили настоящий акт. подтверждающий, что результаты диссертационной работы Пупина Даниила Сергеевича «Разработка роботизированного устройства для съёма плодов яблони», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, использованы в ООО «АГРОКРАФТ РУС» при изготовлении рабочею органа роботизированного комплекса для уборки плодов яблони.

От ООО «АГРОКРАФТ РУС» Директор Рыжиков Сергей Иванович «02» «июля» 2025 г.

ОтФГКНУ ФНАН ВИМ

Заведующий отделом «Технологий и машин для садоводства, виноградарства и питомниководства». член-корреспондент РАН

д.т.н.. Смирнов Игорь Геннадьевич

«02» «июля» 2025 г.

СОГЛАСОВАНО:

УТВЕРЖДАЮ:

И.о. директора Институт механики и энергетики имени В.П. Горячкина

А.Г. АРЖЕНОВСКИЙ

«

« » ^42025г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Пупина Даниила Сергеевича на тему: «Разработка роботизированного устройства для съёма плодов яблони» в учебный процесс

Настоящий акт составлен об использовании при реализации основной профессиональной образовательной программы по направлению 35.04.06 Агроинженерия, профиль — Цифровые технологии в агроинженерии, института механики и энергетики имени В.П. Горячкина в учебном процессе теоретических и практических разработок, представленных в научно-исследовательской работе:

1. При проведении лекционных и практических занятий по дисциплине Б1.В.01.05 «Направления цифровой трансформации в АПК»;

2. При выполнении курсового проектирования и выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).

И.о. заведующего кафедрой эксплуатации машинно-тракторного парка

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Расчёты

Расчёт среднего и максимального эксцентриситета

N

Нг

1 -

2_ _

N

1-

0,062,14 2

2

<?ь =

N

1-

О*

N

1-

0,0651 2

2

0,0802 2

2

0,07552

'1 — --——————— = 0,568

1,4250625 '

1 — --——————— = 0,584

1,60801 '

Расчёт радиусов поверхности лапы захвата

Я1,Я5 =

Д2,Д4 =

щ 2

0,0651 2

0,03255

71—е^соТф2 ^1-0,5842 ^1952 71—0318161

= 0,03943 м

2

0,06214 2

0,03107

ТТ-ет^содф2 б^сод———2 71-0,161312

= 0,03394 м

Д3 = ^

2

Ят 0,06214

= 0,03107 м

Расчёт силы для отделения плода

^ =

Лг

; отделил

0,0401•0,1851•9,81•sin— +2^79^0,02—2^ -+10^0,0401

-^-4-= 11,87 Н

0,0401

Расчёт крутящего момента двигателя для поворота лап захвата

_ ^О'Дп _ 11,87-0,0401

М

двигателя

»■л

3,15■0,95

= 0,16 Нм

Р =

Расчёт силы актуатора для сжатия плода

F■h■cosД1 _ 20■0,065 -сод 0,1169

12-д1п(я-(Д1+Д2)) 0,035■sin(3,14—(0,1169+2,0944))

■ = 45,14 Н

2

2

о

ш

2

2

2

2

2

2

ПРИЛОЖЕНИЕ В Габаритные размеры роботизированного устройства для съёма

плодов яблони

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Габаритные размеры лапы захвата роботизированного устройства

для съёма плодов яблони