11、草莓与苹果的机器人采摘技术解析

草莓与苹果的机器人采摘技术解析

1. 草莓采摘机器人技术

在草莓采摘领域，机器人的应用涉及多个关键技术环节，包括位置校正、果梗识别、成熟度计算以及采摘成功率评估等。

1.1 位置校正

位置校正通过从距草莓目标100mm处的中央摄像头采集图像来完成。分析图像后，找到最接近图像中心的草莓。采用此策略后，草莓采摘的偏差误差可控制在±5mm。

1.2 果梗识别

先识别草莓区域，然后对该区域顶部的物体应用琴格直径限制。若琴格直径小于0.6，则认定为果梗；否则，该物体可能是叶子、未成熟果实、草莓茎或叶茎。不过，在某些情况下，如两个果梗相连或果梗上有小绿草莓时，果梗可能会强烈卷曲，此方法会失效。

1.3 成熟度计算

为更好地理解机器对草莓成熟度的检测能力，随机选取100个草莓进行研究。先由人工检查草莓，再让机器判断其成熟度。研究发现，成熟度的估计受两个关键因素影响：同一果实不同的表面可见性和光源分布。成熟度超过80%的草莓被视为成熟。由于红色波段较窄，机器人识别的成熟草莓范围比人工判断的更广，会将粉色草莓也识别为成熟草莓。因此，应扩大红色波段以捕捉草莓的粉色区域，同时使用绿色波段捕捉未成熟区域。

1.4 果梗识别成功率

对五种不同类型的草莓进行分类，并在三个月内研究果梗识别情况，结果如下表所示：
| 月份 | 果实类型A | 果实类型B | 果实类型C | 果实类型D | 果实类型E |
| — | — | — | — | — | — |
| 三月 | 91% | 72% | 57% | 48% | 0% |
| 四月