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基于深度卷积神经网络的智能柑橘采摘机器人设计

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案例简介

在果蔬生产作业中,采摘效率低,费用占成本的比例约为50%~70%,并且作业的质量直接影响到果蔬的储存、加工及销售。目前,国内的果蔬采摘基本上采用手工方式.随着人口老龄化以及农村青壮年劳动力人口向城市转移,迫切需要自动化的采摘设备。但是果蔬的生长随时空环境的变化而变化,存在非结构性和不确定性,果实娇嫩、果梗坚硬、果实青熟夹杂并且枝叶茂密,工作环境复杂,这些都制约着自动采摘设备的研发。现在国内外的果蔬采摘机器人的主要工作目标多为非结构性和不确定性较小的果蔬,诸如西红柿、黄瓜6、茄子0、樱桃、草莓R、苹果R葡萄0及蘑菇等,而柑橘因为果梗短且木质化程度高,较为坚硬",果实青熟夹杂并且枝叶茂密易造成对果实的遮挡,因此,以此为采摘目标的机器人较少。

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