葡萄采摘机器人存在的问题及应对策略探析

近年来,机器人技术在农业领域的应用逐渐得到了广泛关注,其中葡萄采摘机器人也引起了许多研究者的兴趣。葡萄采摘机器人是一种高效、节能的采摘技术。但是,葡萄采摘机器人在实际应用中仍然存在一些技术问题和挑战。本文将深入分析葡萄采摘机器人存在的问题,并提出优化机器人的有效对策,以期为机器人在农业领域的应用提供一些参考和借鉴。

基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘点定位

鲜食葡萄品种多样,具有不同的形状和颜色。针对葡萄采摘机器人采摘不同品种鲜食葡萄时采摘点定位精度降低的问题,提出一种基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘方法。首先利用PSPNet(MobileNetv2)语义分割模型分割葡萄图像,在葡萄上方设置一个兴趣区域,在兴趣区域内使用自适应阈值果梗方向Canny边缘检测提取果梗边缘信息,然后采用霍夫变换检测果梗边缘上的直线段并进行直线拟合。最后将拟合的直线与兴趣区域的水平对称轴的交点作为采摘点。对晴天顺光、晴天逆光、晴天遮阴3种光照条件下的克瑞森、阳光玫瑰、红提和黑金手指4个品种的360幅葡萄图像进行采摘点定位试验。结果显示,采摘点定位准确率为91.94%,定位时间为187.47 ms,在模拟试验中采摘成功率为85.5%。