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选题意义背景
随着全球人口的持续增长和农业劳动力的日益短缺，农业自动化已成为21世纪农业发展的必然趋势，全球农业自动化市场规模呈现出快速增长的态势，特别是在智能装备和机器人技术领域。番茄作为全球广泛种植的重要经济作物，其采摘作业仍主要依赖人工完成，这不仅劳动强度大，而且效率低下，严重制约了番茄产业的规模化发展。
番茄采摘是一项劳动密集型工作，传统的人工采摘方式存在诸多局限性。首先，人工采摘效率低下，一名熟练工人每天最多可采摘约200-300公斤番茄，难以满足大规模种植的需求。其次，人工采摘成本不断攀升，2025年番茄采摘人工成本较2024年上涨了约35%，严重影响了种植户的经济效益。此外，人工采摘还存在质量不一致、易损伤果实等问题，影响番茄的商品价值。
尽管番茄采摘机器人的研究取得了显著进展，但目前仍面临诸多挑战。首先，机械臂成本高，一台高性能的工业机械臂价格往往在数万元甚至数十万元，这使得采摘机器人的整体成本居高不下，难以大规模推广应用。其次，识别采摘成功率和速度仍有待提高，在复杂的自然环境下，由于光照变化、果实遮挡等因素的影响，现有系统的识别率和采摘成功率难以满足实际需求，改进视觉识别算法开发出一种实用的番茄采摘机器人，为解决番茄采摘劳动力短缺问题提供技术支持。
数据集
数据获取
本项目的数据集主要来源于实际番茄种植环境，通过在南京市江宁区绿丰源谷番茄采摘园进行实地拍摄采集。数据采集时间为2025年6-8月，覆盖了番茄的主要生长季节。采集过程中，研究团队使用高清数码相机和项目中采用的Astra D-U 3D结构光摄像机，从不同角度、不同距离、不同光照条件下对番茄植株进行拍摄，确保数据集的多样性和代表性。
本项目的数据集包含图像数据和标注数据两部分。图像数据采用JPEG格式，分辨率为1920×1080，色彩空间为RGB。标注数据采用XML格式，记录了番茄果实和果梗的位置信息、类别信息以及置信度等参数。
数据集的规模经过精心设计，确保既能满足模型训练的需求，又能保证标注质量。训练集包含260张番茄植株图像，其中红色成熟番茄图像150张，黄色半成熟番茄图像60张，绿色未成熟番茄图像50张。测试集包含60张番茄植株图像，各类别比例与训练集保持一致。在每张图像中，至少包含1个番茄果实，最多包含10个番茄果实，平均每张图像包含4-5个番茄果实。
类别定义
数据集中的目标类别主要包括两类：番茄果实和番茄果梗。其中，番茄果实根据成熟度进一步细分为三个子类：红色成熟番茄、黄色半成熟番茄和绿色未成熟番茄。果梗则作为一个单独的类别进行标注，这对于后续的采摘点定位至关重要。
类别定义的详细信息如下：
- 番茄果实（tomato_fruit）：
- 红色成熟番茄（red_ripe）：果实表面大部分呈红色，成熟度达到采摘标准
- 黄色半成熟番茄（yellow_half_ripe）：果实表面呈黄色，尚未完全成熟
- 绿色未成熟番茄（green_unripe）：果实表面呈绿色，未达到采摘标准
- 番茄果梗（tomato_stem）：连接番茄果实与植株的部分，是采摘的关键位置
在数据标注过程中，研究团队严格按照上述类别定义进行标注，确保标注的一致性和准确性。对于果实与果梗的关系，标注时会特别注意它们之间的连接关系，为后续的采摘点提取提供准确的信息。
数据预处理
为了提高模型的训练效率和识别精度，在模型训练前对数据进行了一系列预处理操作。预处理的主要步骤包括：
-
图像缩放：将原始图像统一缩放到416×416的尺寸，以适应YOLOv4模型的输入要求。缩放过程中保持图像的长宽比不变，通过填充黑色像素的方式将图像调整为正方形。
-
数据增强：为了增加数据集的多样性，减少过拟合风险，对训练数据进行了数据增强处理。主要包括随机翻转、随机旋转（-15°到+15°）、随机裁剪、亮度调整（±20%）和对比度调整（±20%）等操作。通过这些操作，训练集的规模实际上扩大了5-6倍。
-
归一化处理：对图像进行归一化处理，将像素值从[0, 255]范围转换到[0, 1]范围，以加速模型的收敛。归一化公式为：像素值 = 原始像素值 / 255。
-
标注数据转换：将XML格式的标注数据转换为YOLOv4模型所需的txt格式。转换过程中，将边界框的坐标从像素坐标转换为相对坐标（相对于图像宽度和高度的比例），便于模型的训练和预测。
-
数据清洗：对采集的数据进行清洗，去除质量较差的图像，如模糊、曝光过度或不足的图像。同时，对标注数据进行检查，确保标注的准确性和完整性。
通过以上预处理操作，不仅提高了数据的质量和一致性，还增强了模型的鲁棒性和泛化能力，为后续的模型训练奠定了良好的基础。
功能模块
果实识别
果实识别与定位模块是整个采摘机器人的核心，负责从复杂的自然环境中识别番茄果实并精确定位其位置。该模块采用YOLOv4深度学习算法与传统计算机视觉方法相结合的策略，实现了高效、准确的果实识别与定位。果实识别子模块以YOLOv4算法为核心，通过深度卷积神经网络实现番茄果实的快速检测和分类。YOLOv4采用了CSPDarknet53作为主干网络，结合了PANet特征金字塔和SPP结构，能够有效提取不同尺度的特征信息，提高检测精度。
识别子模块的工作流程如下：首先，通过3D结构光摄像机获取番茄植株的RGB图像；然后，将图像输入到YOLOv4模型中进行处理，模型输出番茄果实的位置信息（边界框坐标）和类别信息（成熟度）；最后，对检测结果进行后处理，过滤掉置信度较低的检测框，得到最终的识别结果。
为了提高识别精度，在YOLOv4的基础上进行了一系列优化：首先，针对番茄果实的特点，调整了模型的锚框参数；其次，采用迁移学习的方法，利用预训练模型加速训练过程；最后，通过数据增强和交叉验证等方法，提高了模型的泛化能力。
果实定位
果实定位子模块负责将识别到的番茄果实从图像坐标系转换到机器人坐标系，为机械臂的采摘操作提供准确的位置信息。该子模块基于相机成像模型和坐标变换原理，通过相机标定参数将像素坐标转换为世界坐标，定位子模块的工作流程如下：首先，通过相机标定获取摄像机的内参矩阵和外参矩阵；然后，根据识别子模块提供的果实边界框信息，计算果实的质心坐标；接着，利用深度图像获取果实的深度信息；最后，通过坐标变换将果实的像素坐标转换为机器人坐标系中的三维坐标。
为了提高定位精度，采用了以下优化措施：首先，使用高精度的棋盘格标定板进行相机标定，确保标定参数的准确性；其次，采用亚像素级的质心提取算法，提高质心定位的精度；最后，通过多帧图像融合的方法，减少随机误差的影响。实验结果表明，果实定位的平均误差小于5mm，能够满足机械臂采摘的精度要求。
采摘点提取
采摘执行模块负责控制机械臂完成番茄果实的采摘操作，是整个采摘过程的执行环节。该模块基于果实识别与定位模块提供的位置信息和机械臂运动规划模块生成的运动轨迹，控制机械臂完成采摘任务。采摘点提取子模块负责确定番茄果实的最佳采摘位置，即果梗与果实的连接处。该子模块基于果实识别结果和图像分割技术，通过分析果梗的形态特征，精确定位采摘点。
采摘点提取的主要步骤包括：首先，对识别到的番茄果实和果梗进行细分割处理，使用K-means聚类算法（K=2）分离果实和果梗；然后，对果梗区域进行形态学开运算，去除噪声干扰；接着，对果梗区域进行骨骼化处理，得到果梗的中心线；最后，计算果实区域与果梗骨骼线的交点，即为最佳采摘点。
为了提高采摘点提取的准确性，采用了以下优化措施：首先，结合RGB和深度信息进行分割，提高分割精度；其次，使用自适应阈值的方法处理不同光照条件下的图像；最后，通过多帧图像验证的方法，减少异常值的影响。实验结果表明，采摘点提取的平均误差小于3mm，能够满足采摘作业的精度要求。
核心代码
YOLO 番茄识别
基于YOLO 的番茄识别功能。代码采用面向对象的设计，封装了YOLO 模型的加载、检测和可视化等功能。主要包括以下几个部分：
-
初始化函数：加载YOLOv4模型，设置计算后端为CUDA以加速推理，获取输出层名称，并设置置信度阈值和非极大值抑制阈值。
-
检测函数：接收输入图像，创建blob并输入到网络中进行前向传播，解析网络输出获取检测结果，包括类别、置信度和边界框坐标等信息，最后进行非极大值抑制去除冗余的检测框。
-
可视化函数：根据检测结果在图像上绘制边界框和类别标签，便于直观地观察检测效果。
import cv2
import numpy as np
import time
class YOLOv4TomatoDetector:
def __init__(self, model_cfg, model_weights, confidence_threshold=0.5, nms_threshold=0.4):
# 初始化YOLOv4模型
self.net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_cfg, model_weights)
# 设置计算后端
self.net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
self.net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
# 获取输出层名称
layer_names = self.net.getLayerNames()
self.output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in self.net.getUnconnectedOutLayers()]
# 设置阈值参数
self.confidence_threshold = confidence_threshold
self.nms_threshold = nms_threshold
# 类别名称
self.classes = ['red_ripe', 'yellow_half_ripe', 'green_unripe', 'tomato_stem']
# 颜色定义
self.colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(self.classes), 3))
def detect(self, image):
# 获取图像尺寸
height, width = image.shape[:2]
# 创建blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
self.net.setInput(blob)
# 前向传播
start = time.time()
outs = self.net.forward(self.output_layers)
end = time.time()
# 存储检测结果
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
# 解析输出
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > self.confidence_threshold:
# 计算边界框坐标
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# 计算边界框左上角坐标
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
# 存储检测结果
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 非极大值抑制
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, self.confidence_threshold, self.nms_threshold)
# 存储最终检测结果
detections = []
if len(indexes) > 0:
for i in indexes.flatten():
x, y, w, h = boxes[i]
class_id = class_ids[i]
confidence = confidences[i]
# 计算质心坐标
center_x = x + w // 2
center_y = y + h // 2
detections.append({
'class_id': class_id,
'class_name': self.classes[class_id],
'confidence': confidence,
'bbox': [x, y, w, h],
'centroid': [center_x, center_y]
})
return detections, end - start
def visualize(self, image, detections):
# 可视化检测结果
for detection in detections:
x, y, w, h = detection['bbox']
class_name = detection['class_name']
confidence = detection['confidence']
color = self.colors[detection['class_id']]
# 绘制边界框
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
# 绘制类别和置信度
label = f'{class_name}: {confidence:.2f}'
cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
return image
在实际应用中，这段代码可以与3D结构光摄像机结合使用，实时获取番茄植株的图像并进行识别。识别结果包括番茄果实的位置、类别（成熟度）和置信度等信息，为后续的定位和采摘提供基础。通过调整置信度阈值和非极大值抑制阈值，可以平衡检测精度和召回率，满足不同场景的需求。
机械臂逆运动学求解
四自由度机械臂的运动学计算，包括正运动学和逆运动学求解。代码采用面向对象的设计，封装了机械臂运动学的相关计算功能。主要包括以下几个部分：
-
初始化函数：接收D-H参数作为输入，设置机械臂的结构参数。
-
正运动学求解函数：根据给定的关节角度，计算末端执行器的位置和姿态。通过依次计算每个连杆的变换矩阵并累乘，得到末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵。
-
逆运动学求解函数：根据给定的目标位置，求解机械臂的关节角度。由于四自由度机械臂的自由度限制，假设末端执行器保持水平，只考虑位置控制。通过几何方法依次求解每个关节的角度，并验证解的正确性。
-
工作空间检查函数：检查给定的位置是否在机械臂的工作空间内。通过位置约束和逆运动学求解验证，确保目标位置可达。
import numpy as np
class ArmKinematics:
def __init__(self, dh_params):
# 初始化D-H参数
# dh_params: [a, alpha, d, theta]
self.dh_params = dh_params
self.num_joints = len(dh_params)
def forward_kinematics(self, joint_angles):
"""正运动学求解"""
# 初始化变换矩阵
T = np.eye(4)
for i in range(self.num_joints):
# 获取D-H参数
a, alpha, d, theta_offset = self.dh_params[i]
theta = joint_angles[i] + theta_offset
# 计算变换矩阵
Ti = np.array([
[np.cos(theta), -np.sin(theta)*np.cos(alpha), np.sin(theta)*np.sin(alpha), a*np.cos(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)*np.cos(alpha), -np.cos(theta)*np.sin(alpha), a*np.sin(theta)],
[0, np.sin(alpha), np.cos(alpha), d],
[0, 0, 0, 1]
])
# 累乘变换矩阵
T = T.dot(Ti)
return T
def inverse_kinematics(self, target_position, target_orientation=None):
"""逆运动学求解"""
# 四自由度机械臂逆运动学求解
# 假设末端执行器保持水平，只考虑位置控制
x, y, z = target_position
# 获取D-H参数
a1, alpha1, d1, theta1_offset = self.dh_params[0]
a2, alpha2, d2, theta2_offset = self.dh_params[1]
a3, alpha3, d3, theta3_offset = self.dh_params[2]
a4, alpha4, d4, theta4_offset = self.dh_params[3]
# 求解关节1角度
# 从x-y平面投影求解
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
theta1 = np.arctan2(y, x) + theta1_offset
# 求解关节3角度
# 从x-z平面投影求解
x_prime = r - a1
z_prime = z - d1
# 计算距离
c = np.sqrt(x_prime**2 + z_prime**2)
# 余弦定理求解theta3
cos_theta3 = (c**2 - a2**2 - a3**2) / (2 * a2 * a3)
# 检查是否在有效范围内
if abs(cos_theta3) > 1:
return None # 无解
theta3 = -np.arccos(cos_theta3) + theta3_offset # 选择下方解
# 求解关节2角度
k1 = a2 + a3 * np.cos(theta3 - theta3_offset)
k2 = a3 * np.sin(theta3 - theta3_offset)
theta2 = np.arctan2(z_prime, x_prime) - np.arctan2(k2, k1) + theta2_offset
# 求解关节4角度
# 由于四自由度机械臂无法完全控制末端姿态，这里假设theta4为0
theta4 = theta4_offset
# 返回关节角度
joint_angles = [theta1, theta2, theta3, theta4]
# 验证解的正确性
T = self.forward_kinematics(joint_angles)
calculated_position = T[:3, 3]
# 检查误差是否在允许范围内
if np.linalg.norm(calculated_position - np.array(target_position)) > 0.001:
return None # 解无效
return joint_angles
def check_workspace(self, position):
"""检查位置是否在工作空间内"""
# 简单的工作空间检查
x, y, z = position
# 计算距离
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
# 工作空间约束
min_r = 0.1
max_r = 0.8
min_z = 0.1
max_z = 1.0
if r < min_r or r > max_r or z < min_z or z > max_z:
return False
# 尝试逆运动学求解，验证是否有解
joint_angles = self.inverse_kinematics(position)
if joint_angles is None:
return False
# 检查关节角度是否在允许范围内
for angle in joint_angles:
if angle < -np.pi or angle > np.pi:
return False
return True
在实际应用中，这段代码可以用于机械臂的轨迹规划和控制。通过逆运动学求解，可以将采摘点的位置转换为机械臂的关节角度，为机械臂的运动控制提供基础。工作空间检查函数可以帮助规划安全的运动路径，避免机械臂运动到不可达或危险的位置。
采摘点提取代码
番茄采摘点的提取功能，通过图像分割和形态学处理，精确定位果梗与果实的连接处。代码采用面向对象的设计，封装了采摘点提取的相关算法。主要包括以下几个部分：
-
初始化函数：设置K-means聚类参数、形态学操作的核大小和骨骼化处理的参数。
-
果实和果梗分割函数：提取果实区域，转换到LAB色彩空间，使用K-means聚类算法分割果实和果梗，通过形态学开运算去除噪声。
-
骨骼化处理函数：将果梗区域转换为单像素宽度的骨骼线，便于后续的特征提取和分析。
-
采摘点提取函数：根据果实质心和果梗骨骼线，找到最佳采摘位置。计算骨骼线上所有点到果实质心的距离，选择最近的点作为采摘点。
-
可视化函数：在图像上绘制果实边界框和采摘点，便于直观地观察提取效果。
import cv2
import numpy as np
class PickingPointExtractor:
def __init__(self, kmeans_k=2, morph_kernel_size=(5, 5), skeleton_thickness=1):
# 初始化参数
self.kmeans_k = kmeans_k
self.morph_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, morph_kernel_size)
self.skeleton_thickness = skeleton_thickness
def segment_fruit_stem(self, image, fruit_bbox):
"""分割果实和果梗"""
# 提取果实区域
x, y, w, h = fruit_bbox
fruit_roi = image[y:y+h, x:x+w]
# 转换为LAB色彩空间
lab_roi = cv2.cvtColor(fruit_roi, cv2.COLOR_BGR2LAB)
# 提取图像特征（使用L和B通道）
features = lab_roi[:, :, [0, 2]].reshape(-1, 2)
# 使用K-means聚类分割
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.2)
_, labels, centers = cv2.kmeans(features.astype(np.float32),
self.kmeans_k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
# 重塑标签
segmented = labels.reshape(fruit_roi.shape[:2])
# 确定哪个聚类对应果梗（通常颜色较深）
# 计算每个聚类的平均L值
cluster_means = []
for i in range(self.kmeans_k):
mask = (segmented == i).astype(np.uint8)
mean_l = np.mean(lab_roi[:, :, 0][mask == 1])
cluster_means.append(mean_l)
# 果梗通常颜色较深，选择L值较小的聚类
stem_cluster = np.argmin(cluster_means)
# 创建果梗掩码
stem_mask = (segmented == stem_cluster).astype(np.uint8) * 255
# 形态学开运算去除噪声
stem_mask = cv2.morphologyEx(stem_mask, cv2.MORPH_OPEN, self.morph_kernel)
# 创建全图掩码
full_mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
full_mask[y:y+h, x:x+w] = stem_mask
return full_mask
def skeletonize(self, binary_image):
"""骨骼化处理"""
# 复制图像
img = binary_image.copy()
size = np.size(img)
skel = np.zeros(img.shape, np.uint8)
# 阈值化
ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
# 形态学梯度
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
done = False
while(not done):
# 腐蚀和膨胀
eroded = cv2.erode(img, element)
temp = cv2.dilate(eroded, element)
temp = cv2.subtract(img, temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
img = eroded.copy()
# 检查是否还有白色像素
zeros = size - cv2.countNonZero(img)
if zeros == size:
done = True
return skel
def extract_picking_point(self, image, fruit_detection, stem_detection):
"""提取采摘点"""
# 获取果实和果梗的边界框
fruit_bbox = fruit_detection['bbox']
# 分割果实区域内的果梗
stem_mask = self.segment_fruit_stem(image, fruit_bbox)
# 骨骼化处理
skeleton = self.skeletonize(stem_mask)
# 获取果实质心
fruit_x, fruit_y, fruit_w, fruit_h = fruit_bbox
fruit_center_x = fruit_x + fruit_w // 2
fruit_center_y = fruit_y + fruit_h // 2
# 找到骨骼线上距离果实质心最近的点
# 获取骨骼线上的所有点
skeleton_points = np.column_stack(np.where(skeleton > 0))
if len(skeleton_points) == 0:
# 如果没有找到骨骼线，返回果实质心作为采摘点
return (fruit_center_x, fruit_center_y)
# 计算每个骨骼点到果实质心的距离
distances = np.sqrt(
(skeleton_points[:, 1] - fruit_center_x)**2 +
(skeleton_points[:, 0] - fruit_center_y)**2
)
# 找到最近的点
nearest_idx = np.argmin(distances)
picking_point = (skeleton_points[nearest_idx, 1], skeleton_points[nearest_idx, 0])
return picking_point
def visualize(self, image, fruit_detection, picking_point):
"""可视化采摘点"""
# 复制图像
vis_image = image.copy()
# 绘制果实边界框
x, y, w, h = fruit_detection['bbox']
cv2.rectangle(vis_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 绘制采摘点
cv2.circle(vis_image, picking_point, 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.putText(vis_image, 'Picking Point',
(picking_point[0] + 10, picking_point[1] - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
return vis_image
在实际应用中，这段代码与YOLO番茄识别模块结合使用，首先通过YOLO识别番茄果实，然后使用采摘点提取算法精确定位采摘位置。采摘点的准确提取对于机械臂的采摘操作至关重要，直接影响采摘的成功率和果实的完整性。通过调整K-means聚类参数和形态学操作参数，可以适应不同光照条件和果实成熟度的变化，提高算法的鲁棒性。
重难点和创新点
果实识别算法
本项目采用了YOLOv4深度学习算法进行番茄果实识别，并针对番茄果实的特点进行了优化。相比传统的计算机视觉方法，YOLOv4算法具有更高的识别精度和更快的检测速度，能够满足实时采摘的需求。
创新点主要体现在以下几个方面：首先，通过对番茄果实数据集的分析，优化了YOLOv4的锚框参数，提高了检测的准确性；其次，采用迁移学习的方法，利用预训练模型加速训练过程，提高了模型的泛化能力；最后，通过数据增强和交叉验证等方法，进一步提高了模型的性能。
高效的采摘点提取算法
本项目提出了一种基于K-means聚类和骨骼化处理的采摘点提取算法，能够精确定位果梗与果实的连接处。该算法首先通过K-means聚类算法分割果实和果梗，然后对果梗区域进行形态学开运算去除噪声，接着进行骨骼化处理得到果梗的中心线，最后计算果实质心与果梗骨骼线的交点作为采摘点。
该算法的创新点在于将传统的图像分割方法与形态学处理相结合，能够在复杂背景下准确提取果梗信息。实验结果表明，该算法提取的采摘点平均误差小于3mm，能够满足机械臂采摘的精度要求。
总结
本项目设计并实现了一种基于果实识别的番茄采摘机器人，通过集成计算机视觉、深度学习、机械臂运动学等技术，实现了番茄果实的自动识别、定位和采摘。项目的主要研究成果包括：
-
设计了番茄采摘机器人的整体架构，包括感知层、决策层和执行层三个部分。感知层负责环境感知和目标识别，决策层负责路径规划和运动控制，执行层负责具体的采摘操作。这种分层架构使得系统具有良好的模块化特性，便于调试和维护。
-
实现了基于YOLO的番茄果实识别算法，通过对网络结构和参数的优化，提高了识别精度和速度。
本项目的研究成果为解决番茄采摘劳动力短缺问题提供了技术支持，具有重要的理论意义和应用价值。然而，项目仍存在一些不足之处，如采摘成功率和速度有待提高，对复杂环境的适应能力需要进一步加强等。未来的研究可以从以下几个方面展开：
-
进一步优化果实识别算法，提高在复杂环境下的识别精度和速度。可以考虑采用更先进的深度学习模型，如YOLOv8、EfficientDet等，或者结合注意力机制和迁移学习等技术，提升模型性能。
-
改进采摘执行机构，设计更适合番茄采摘的末端执行器，提高采摘成功率和果实完整性。可以考虑采用柔性材料和自适应控制技术，减少对果实的损伤。
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-
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