基于机器视觉的设施葡萄自动采收机设计与试验

Design and evaluation of an automatic grape harvester for protected cultivation based on machine vision

摘要

针对设施葡萄园采收环节作业机械化程度低、现有葡萄采收机器人作业效率低的问题，本研究设计了一种基于机器视觉的设施葡萄自动采收机。提出了基于果穗位置信息的平均切割位置定位算法与采收执行系统控制算法；构建了基于YOLOv5的葡萄果穗识别模型，并通过田间试验确定了机器最佳作业参数，系统评估了其采收效能。结果表明：所构建的葡萄果穗识别模型F₁分数达0.95，均值平均精度（mean Average Precision， mAP）为0.98，田间识别准确率R_r为95.35%；该机能够在底盘前进过程中完成采收执行系统定位与果穗收获作业。当前进速度为1 km/h时采收效果最优，采收成功率R_h达91.68%，采收损伤率R_b为3.99%，单穗采收效率R_e为0.91 s。本研究为设施葡萄的智能化、高效低损采收提供了一套创新的技术方案，对推进设施葡萄生产机械化发展具有参考价值。

Abstract

To address the low level of mechanization level in the harvesting of protected vineyards and the insufficient operational efficiency of existing grape-harvesting robots， this study developed an automatic harvester for protected grapes based on machine vision. An average cutting-position localization algorithm utilizing cluster positional information， along with a corresponding control strategy for the harvesting execution system， was proposed. A grape cluster detection model was established using YOLOv5. Field experiments were conducted to determine the optimal operating parameters and to evaluate the harvesting performance systematically. The results showed that the detection model achieved an F₁-score of 0.95 and a mean average precision （mAP） of 0.98， with a field recognition accuracy （R_r） of 95.35%. The harvester could position its cutting system while the chassis was moving forward， enabling continuous harvesting. The optimal performance was obtained at a forward speed of 1 km/h， yielding a harvesting success rate （R_h） of 91.68%， a damage rate （R_b） of 3.99%， and a picking efficiency （R_e） of 0.91 s per cluster. This study provides an innovative solution for intelligent，efficient， and low-damage harvesting of protected grapes， offering a valuable reference for advancing mechanization in this field.

Graphical abstract

关键词

采收机器人 / 机器视觉 / 控制算法 / 田间试验 / 葡萄采收

Key words

harvesting robot / machine vision / control algorithm / field experiment / grape harvesting

中国设施葡萄种植历史悠久，面积与产量均居世界前列。中华人民共和国农业农村部2023年统计资料显示，全国设施葡萄种植面积达23.07万hm²，约占葡萄总栽培面积的32.8%；其进出口规模逐年增长，市场需求持续扩大，产业发展前景广阔^［1，2］。采收是设施葡萄生产过程中关键的环节^［3］。当前，该环节仍以人工为主，存在劳动力紧张、劳动强度大等问题^［4］，实现机械化采收的需求日益迫切。

利用机器人技术进行葡萄采收，可显著降低对人力的依赖，已成为该领域重要发展方向^［5-8］。在执行机构配置方面，现有研究多采用机械臂配合末端执行器实现采收作业。例如，江苏大学针对设施葡萄空间受限的特点，开发了基于单目视觉双臂协同作业方案，采收成功率为83.00%，单穗采收效率为9 s^［9］。单海勇^［3］针对棚架葡萄无损采收需求，提出了“手-臂协同”的采-移-放采收策略，采收成功率为83.30%，单穗采收效率为18.93 s。Stavridis等^［10］针对复杂果园环境，设计了双机械臂协作采收系统，采收成功率为72.63%，单穗采收效率为61.50 s。

总体而言，现有机器人采收工作流程通常包括：识别目标作物、驱动机械臂运动、末端执行器抓取果实、将果实与结果枝分离、将果实放置在收集箱中、机械臂复位以及底盘移动至下一个目标等多个环节^［11-13］，作业链条较长、流程相对繁琐。多数系统在执行采收动作时需要底盘保持静止，难以实现移动过程中连续作业，导致单位时间作业效率受限^［14-16］。此外，系统对果实抓持与转移机构的依赖，也使得执行系统结构复杂，对棚架设施环境适应性不足，从而制约了其在设施葡萄规模化、高效低损采收中的应用推广。因此，面向设施葡萄作业特性，亟须构建更适于连续作业的采收新流程与控制策略，以提升作业效率，并降低对复杂抓持与转移环节的依赖。

为此，本研究研制了一种可在行走中连续作业的设施葡萄自动采收机，通过机器视觉识别定位果梗切割点，利用往复式切割器实现无抓持采收，并借助柔性输送装置同步转移果实，旨在实现高效、低损的设施葡萄自动化采收。

1　总体结构与工作原理

1.1　设施葡萄种植模式

我国设施葡萄种植模式多为棚架式（图1（a））^［17-18］。该模式以成排的直立柱为支撑，柱上层设有铁丝，葡萄结果枝绑缚在铁丝上，果穗则悬挂于结果枝与铁丝下方。为更好地设计设施葡萄自动采收机，于2024年在江苏常州葡萄园基地，针对成熟期‘美人指’葡萄（果皮呈紫色）的关键种植参数进行了实地测量（图1（b））。测量参数包括果梗长度、果穗长度及切割区域长度（定义为果梗下端至铁丝的垂直距离）如图1（c）所示。由于果梗生长方向具有随机性，初始朝上生长的果梗需经弯曲后才能向下悬挂果穗，其有效可切割的长度减小^［3］。各参数均重复测量10次，结果取平均值与标准差（表1）。

1.2　总体结构

基于上述种植模式，设计了基于机器视觉的设施葡萄自动采收机（图2）。整机主要由履带式升降底盘、直线滑台模组、电动推杆模组、往复式切割器组件、视觉识别系统和柔性输送装置等构成。履带式升降底盘上安装有直线滑台模组；柔性输送装置搭载在直线滑台之上；电动推杆模组与视觉识别系统固定于柔性输送装置上；往复式切割器组件安装于电动推杆模组顶端。整机采用24 V、48 Ah蓄电池组供电，其主要关键工作参数如表2所示。

如图3所示，本机采收作业遵循“移动识别-定位切割-柔性输送收集”的连续流程。作业前，通过调节履带式升降底盘高度，使往复式切割器组件位于结果枝下方约15 cm处，以覆盖设施葡萄果穗的主要生长高度范围。采收开始后，往复式切割器与果穗输送装置同步启动，整机沿设施葡萄行间匀速前进。

视觉识别系统实时获取果穗三维位置信息并解算切割位点；控制系统据此驱动直线滑台与电动推杆，使切割器组件准确定位至切割位点（图3（a）），避免割刀误伤果穗，实现果穗采收。切割后的果穗在重力作用下落入柔性输送装置（图3（b）），该装置采用PVC材料以提供缓冲支撑，并将果穗连续输送转移至果框中，收集框内衬EQE珍珠棉泡沫板以吸收跌落冲击，实现低损转运与收集（图3（c））。

与传统依赖机械臂“抓取-分离-转移”的方式不同，本机采用往复式割刀实现果梗的有支撑切割，全程无需抓握果穗，并利用柔性输送装置实现采后果穗的快速转移，使得采收动作可在底盘行走过程中连续执行，有利于提升设施葡萄规模化采收的作业效率。

1.3　往复式切割器组件分析

往复式切割器组件采用双凸轮驱动。为确定割刀电机型号，对割刀切割果梗时的运动与受力状态进行分析（图4）。切割装置的刀片采用商用园艺刀片，刀齿之间的中心距为0.035 m。图中双凸轮的上偏心轮中点O₁和下偏心轮中点O₂的距离为偏心距（e），双偏心轮的e一般设置为刀齿之间中心距的1/2，即0.017 5 m^［19］。双凸轮转动时，通过驱动上下刀片柄带动刀片往复运动切割果梗。

2个刀片的相对位移S_r与相对速度V_r可分别用式（1）和式（2）表示。刀片在1个周期内的平均相对速度\overline{V_{\mathrm{r}}}如式（3）所示。农用往复式割刀的刀机速比\lambda一般在1.2~2.0之间，其定义如式（4）^［20］。将本机最大前进速度为2 km/h（0.56 m/s）代入式（4），可得\overline{V_{\mathrm{r}}}的取值范围在为0.66~1.11 m/s。进而由式（3）求得所需驱动转速n应在9.43~15.86 r/s（565.80~951.43 r/min）。切割时，两动刀片受力平衡如式（5）。切割力矩M及平均切割力矩\overline{M}分别如式（6）和式（7）^［21］。已知切断果梗的所需力约为41.67~276.00 N^［22］，割刀的切割角\gamma为12°。联立式（5）、式（7），求得所需平均切割力矩\overline{M}>1.57 N·m。综合转速与力矩要求，最终选用45JX100K14G10J/997-24120型电机（额定转速857 r/min，额定力矩5.6 N·m）。

S_{\mathrm{r}}=\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}(\mathrm{2}\pi nt)(1)

V_{\mathrm{r}}=\mathrm{2}\pi n\mathrm{e}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}(\mathrm{2}\pi nt)(2)

\overline{V_{\mathrm{r}}}=\mathrm{4}n\mathrm{e}(3)

\mathrm{1.2}\le \lambda =\frac{\overline{V_{\mathrm{r}}}}{V_{\mathrm{f}}}\le \mathrm{2.0}(4)

\left\{\begin{array}{l}{F}_{\mathrm{c}\mathrm{1}}=f_{\mathrm{c}\mathrm{1}}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{\gamma }+N_{\mathrm{1}}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}\mathrm{\gamma }\\ N_{\mathrm{1}}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{\gamma }=f_{\mathrm{c}\mathrm{1}}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}\mathrm{\gamma }\\ F_{\mathrm{c}\mathrm{1}}=F_{\mathrm{c}\mathrm{2}}=F_{\mathrm{h}\mathrm{1}}=F_{\mathrm{h}\mathrm{2}}\\ N_{\mathrm{1}}=N_{\mathrm{2}}\\ f_{\mathrm{c}\mathrm{1}}=f_{\mathrm{c}\mathrm{2}}\end{array}\right.(5)

\frac{\mathrm{e}}{\mathrm{2}}{F}_{\mathrm{h}\mathrm{1}}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}(\mathrm{2}\pi nt)+\frac{\mathrm{e}}{\mathrm{2}}{F}_{\mathrm{h}\mathrm{2}}\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}(\mathrm{2}\pi nt)=M(6)

\overline{M}=\frac{\mathrm{2}\mathrm{e}{F}_{\mathrm{h}\mathrm{1}}}{\pi }(7)

式中：S_r为割刀2个刀片的相对位移，m；V_r为割刀2个刀片的相对速度，m/s；\overline{V_{\mathrm{r}}}为割刀2个刀片的平均相对速度，m/s；e为双凸轮的偏心距，m；n为双凸轮转速，r/s；t为时间，s；\lambda为刀机速比；N₁，N₂为切割果梗的力，N；f_c1，f_c2为果梗与割刀之间的摩擦力，N；F_c1，F_c2为N₁，f_c1以及N₂，f_c2的合力，N；F_h1，F_h2为双凸轮给刀柄的力，N；\mathrm{\gamma }为割刀的切割角，°；M为切割力矩，N·m；\overline{M}为平均切割力矩，N·m。下同。

2　控制系统设计

2.1　整机控制系统组成

整体控制系统架构如图5所示。D435i深度相机基于YOLOv5模型识别葡萄果穗并获取其位置信息^［23］；主控制器（树莓派）处理图像数据，计算出果梗平均切割位置，并通过串口将指令发送至下位机（Arduino单片机）^［24］。Arduino解析指令，将果梗平均切割位置转化竖直位置信息控制电动推杆升降（匹配高度），以及横向位置信息控制直线滑台运动横向移动（匹配水平位置），带动安装在电动推杆上的往复式切割器移动至果梗平均切割位置。往复式切割器组件上方装有碰撞开关，当碰撞开关撞击铁丝、结果枝等障碍物时，向Arduino单片机发送标志信号，强制电动推杆带动往复式切割器组件缩回避障。同时，树莓派通过继电器控制履带式升降底盘行驶、往复式割刀组件和柔性输送装置持续运作。

2.2　基于果穗高度信息的平均切割位置定位算法

作业流程与切割位点确定方法如图6所示。通过YOLOv5识别D435i深度相机画面中的葡萄，获得葡萄的三维信息参数^［25］。设定葡萄识别距离为4 m^［26］。根据1.1节测量到的葡萄果穗的数据，将葡萄果穗上端4 cm处的葡萄果梗点定义为“单串采摘点”（图7），该点可避免切割到葡萄果穗或铁丝。

在垂直于整机作业前进方向的平面上，将深度值相差10 cm内的葡萄果穗归为同一排，计算该排内各个葡萄的单串采摘点均值，作为“平均切割位置”。若此位置高度高于各个葡萄果穗顶端，则为合理平均采摘点，否则平均切割位置应上移2 cm^［27］。在平行于整机作业前进方向的平面上，若相邻两排的平均切割位置高度差值在3 cm以内，则平均果梗切割位点不变，若高度差超过3 cm，或后排果穗位置更高，则重新计算平均切割位置。此算法在保证果梗切割精度的前提下，避免了每串果穗单独定位，减少了执行机构的往复动作次数，提升了系统响应效率。

在行进采收过程中，由于结果枝生长高度不定，往复式切割器组件可能与结果枝、铁丝产生碰撞，造成结果枝和往复式切割器组件损坏^［3］。为了避免这一情况，在往复式切割器组件上安装了碰撞开关，碰撞开关触碰结果枝后，平均切割位置下降1 cm，进一步保障了作业安全性。

2.3　采收执行系统控制方法

采收执行系统通过电动推杆驱动往复式切割器组件实现升降调节，以匹配平均切割位置高度，并由直线滑台带动电动推杆及往复式切割器横向移动，实现切割器与葡萄横向位置的匹配^［7］。在执行采收作业过程中，首先对采收执行系统进行复位。随后，D435i深度相机对视野内的葡萄进行检测，由树莓派控制器进行图像分析后，得到所有葡萄果穗的高度、深度、横向坐标信息以及平均切割位置的信息参数。

电动推杆的控制流程：树莓派控制器将平均切割位置的高度坐标与电动推杆初始位置进行对比，得到二者的距离差值ΔH，若ΔH>0，代表平均切割位置高于电动推杆初始位置，需要抬升电动推杆，反之缩回。电动推杆的电机每转动一圈，升降距离为Δh。用ΔH除以Δh即得到电动推杆的电机所需转动的圈数。树莓派控制器将升降信息、圈数信息通过串口发送至Arduino单片机，Arduino单片机给电机发送对应的升降标志信号和对应圈数的脉宽调制（Pulse width modulation，PWM）信号，即可实现平均切割位置的高度匹配。若电动推杆运行过程中，碰撞开关被触发，则强制推杆下降1 cm以避障。电动推杆上安装有行程开关，用以保护电动推杆运动不超出行程。

直线滑台的控制流程：树莓派控制器遍历画面中葡萄果穗的深度信息，获取深度最近的葡萄果穗横向位置坐标（D_g）。往复式切割组件存在一定切割范围，左侧极限切割位置的坐标为D_l，右侧极限切割位置的坐标为D_r。若D_l<D_g<D_r，则D_g处于切割范围内，直线滑台保持静止；若D_g<D_l，则葡萄果穗位于往复式切割组件的左侧，直线滑台需左移，ΔD=D_l-D_g；若D_r<D_g，则葡萄果穗位于往复式切割组件的右侧，直线滑台需右移，ΔD=D_g-D_r。直线滑台的电机每转动一圈，横向距离为Δd。用ΔD除以Δd即得到直线滑台的电机所需转动的圈数。树莓派控制器将横向移动方向、圈数信息通过串口发送至Arduino单片机，Arduino单片机给直线滑台电机发送对应的方向标志信号和PWM信号，即可实现直线滑台横向位置的匹配。滑台亦设有行程开关。

3　葡萄识别模型构建与性能评价

3.1　设施葡萄图像采集与训练

为获取葡萄的识别模型，在江苏常州葡萄种植园采集了包含‘美人指’、‘夏黑’（紫色果）及‘阳光玫瑰’（绿色果）等多个品种的自然场景图像，通过Albumentations图像增强库将原始图像进行翻转、旋转、平移、尺寸变化和对比度变化，扩充原始数据样本^［28］。共计得到1 400张葡萄图片，随机取1 200张照片作为训练集，确定模型的权重和偏置等学习参数。剩余200张照片作为测试集，用于模型训练效果。

使用64位操作系统笔记本电脑进行模型训练，训练框架为Pytorch，笔记本电脑的处理器型号为Intel Core i7-8750H；GPU型号为Intel UHD 670；机带RAM为8 GB DDR4。为调用GPU进行模型训练，提高模型训练速度，安装与GPU版本相对应的CUDA、CUDNN。训练时指定网络权重路径为yolov5n.pt，置信度阈值为0.8，设置300轮迭代，一次性调用8张样本图片进行训练^［29］。

训练的评价指标为F₁和mAP^［30］。F₁的计算方法如式（8）所示。该模型的F₁随置信度的变化如图8（a）所示。由训练模型输出的F₁为0.95。模型输出的精确率-召回率曲线如图8（b）所示，P-R曲线表示精准率与召回率的关系。由P-R曲线和坐标轴围成的面积即平均精度（Average Precision， AP），所有类别的AP的平均值即mAP。mAP的计算方式如式（9）所示。由训练模型输出的mAP为0.98。

\left\{\begin{array}{l}P=\frac{\mathrm{T}\mathrm{P}}{\mathrm{T}\mathrm{P}+\mathrm{F}\mathrm{P}}\\ R=\frac{\mathrm{T}\mathrm{P}}{\mathrm{T}\mathrm{P}+\mathrm{F}\mathrm{N}}\\ F_{\mathrm{1}}=\mathrm{2}\times \frac{P\times R}{P+R}\end{array}\right.(8)

式中：P为精确率，模型预测是样本中，正确预测的比例；R为召回率，真实值为样本中，正确预测的比例；F₁为是查准率和召回率的调和平均数；TP为（True positive）为被模型预测为正的正样本；TN（True negative）为被模型预测为负的负样本；FN（False negative）为被模型预测为负的正样本；FP（False positive）为被模型预测为正的负样本。

\left\{\begin{array}{l}{P}_j={\int }_{\mathrm{0}}^{\mathrm{1}}P(R)\mathrm{d}R\\ \mathrm{m}\mathrm{A}\mathrm{P}=\frac{\mathrm{1}}{D}{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^D}{P}_j\end{array}\right.(9)

式中：P（R）为随召回率的变化，准确率的变化值；D为类别种类数量，个；P_j 为第j类的平均准确率，%。

3.2　识别模型准确率评价试验

为验证模型田间实用性，于2023年7月进行了田间葡萄识别试验。在葡萄园中随机选取20组测试点进行识别测试。首先将D435i深度相机置于测试点，人工统计相机画面中的葡萄个数^［31］。接着通过识别模型，识别相机画面并统计葡萄个数，最后由式（10）计算田间识别的准确率（R_r）。识别模型的田间识别效果如图9所示，20组画面中，共计86串葡萄果穗，识别模型识别到了82串，由式（10）得R_r为95.35%，识别帧率为13 帧/s，表明模型能够有效适应复杂田间环境。

R_{\mathrm{r}}=\frac{\mathrm{1}}{G_{\mathrm{p}}}{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^{G_p}}\frac{M_j}{H_j}\times \mathrm{100}\%(10)

式中：R_r为田间识别的准确率，%；G_p为测试点的个数，个；H_j 为人工统计到的葡萄个数，个；M_j 为模型识别到的葡萄个数，个。

4　田间试验

4.1　试验设计

为验证基于双目视觉的设施葡萄自动采收机作业性能，试制采收样机在江苏常州葡萄园基地田间测试。试验方法为：每隔5 m划分1个测试区域。驱动设施葡萄自动采收机以不同的行进速度（0.5、0.8、1.0、1.5、2.0 km/h）前进，每组试验重复进行3次。计算不同速度下的葡萄采收成功率（R_h）（式11），从而确定最佳行进速度。之后在试验取得的最优前进速度的基础上，于未经过人工处理的果园中每隔5 m设置1个测试区域，进行了5组重复试验，验证机器的采收效果。计算试验区域内R_h、采收损坏率（R_b）（式12）和单穗采收效率（R_e）（式13）^［13］。

其中，成功采收指往复式切割组件能准确切割到葡萄果梗且果穗完整脱落。葡萄的破损分为两类，第一类为往复式切割组件切割到葡萄果穗串身，导致果粒被割伤；第二类为葡萄果穗与柔性输送装置、果框等部件碰撞导致果粒脱落^［3］。

R_{\mathrm{h}}=\frac{W_{\mathrm{2}}-W_{\mathrm{1}}}{W_{\mathrm{2}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}(11)

R_{\mathrm{b}}=\frac{M_{\mathrm{2}}-M_{\mathrm{1}}}{M_{\mathrm{2}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}(12)

R_{\mathrm{e}}=\frac{\mathrm{3}\mathrm{600}\times L_{\mathrm{t}}}{\mathrm{1}\mathrm{000}\times v\times W_{\mathrm{1}}}(13)

式中：R_h为采收成功率，%；W₂为测试区域内葡萄个数，个；W₁为成功采收葡萄个数，个；R_b为采收损坏率，%；M₁为采收葡萄的重量，kg；M₂为破损葡萄的质量，kg；R_e为单穗采收效率，s；L_t为测试区域长度，m，v为前进速度，km/h。

4.2　试验结果及分析

设施葡萄自动采收机结构、采收试验过程、采收所得葡萄及采收过程中葡萄损伤情况分别如图10及表3所示，当整机前进速度≤1 km/h时，采收成功率均高于88.18%；当前进速度>1 km/h时，采收成功率大幅度降低，这是由于整机前进速度过快，相邻果穗的定位与执行时间显著压缩，采收执行机构（电动推杆升降与直线滑台横移）的响应速度及视觉定位反馈无法与前进速度同步，从而使往复式切割组件难以及时到达平均切割位置，最终造成采收失败。因此，确定1 km/h为最佳作业速度。

在整机前进速度为1 km/h下进行综合性能试验结果（表4、表5）显示：R_h为91.68%，R_b为3.99%，R_e为0.91 s。采收过程中的损伤，全为果粒从果穗上掉落造成的，未出现因割刀切割到葡萄果穗上的情况，证明该机平均切割位置的选取和定位准确。5次试验累计行走25 m，耗时约为44.64 s，共计采收107串葡萄。

4.3　对比分析及讨论

将本机性能与现有典型葡萄采收机器人进行对比（表6）。现有设施葡萄收获机器人多以“选择型收获”为收获方式。与之相比，该机采用一次性收获方式，通过往复式割刀割下葡萄果穗，不需要对葡萄果穗进行夹持；割下的葡萄直接落在柔性输送装置上，不需要额外放置葡萄果穗的动作，工作流程更短；且该机能够在移动过程中实时识别葡萄、解析其三维坐标，调整往复式割刀机构位置，采摘葡萄过程中不需要停机，使得作业效率更高。未来工作可聚焦于集成果实成熟度视觉判别模块与北斗自动导航系统，实现智能化决策与全自主作业。此外，推动适于机械化作业的标准化果园农艺体系建设，将促进农机农艺的深度融合。

5　结 论

针对设施葡萄采收环节机械化程度低、现有机器人采收流程复杂且作业效率偏低的问题，研制了一种基于机器视觉的设施葡萄自动采收机，提出了平均切割位置定位算法与采收执行系统协同控制方法，并完成了田间试验验证，主要结论如下：

1）设计并实现了“移动识别-定位切割-柔性输送收集”的一次性连续采收作业模式。整机采用往复式割刀实现果梗有支撑切割，采收过程中无需抓持果穗，切割后的果穗可直接由柔性输送装置转移并完成入框收集，从作业机理上缩短了采收流程，为设施葡萄连续化、高效率采收提供了装备基础。

2）提出了基于果穗位置信息的平均切割位置定位算法及相应控制策略，使采收执行系统无需对每串果穗逐一重复定位，从而降低执行机构往复运动频率并提高定位效率。基于YOLOv5构建的果穗识别模型田间识别准确率达到95.35%，能够满足行进作业的实时识别与定位需求。

3）田间试验表明，该机在前进速度为1 km/h时采收性能最优，采收成功率R_h为91.68%，采收损伤率R_b为3.99%，单穗采收效率R_e为0.91 s。采收损伤主要由果粒掉落引起，未出现割刀直接切割果穗导致的损伤，说明平均切割位置定位方法能够有效保障果梗切割精度与低损采收效果。其综合性能，特别是作业效率，显著优于现有的机械臂式采收机器人。

综上，本研究提出并验证了一种适用于设施葡萄的移动连续采收方案，可在降低执行结构复杂度的同时，显著提升作业效率与采收质量，为设施葡萄采收机械化与智能化应用提供了有益参考。

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基金资助

新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2022B02034-1)

财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系资助(CARS-29)