本文介紹了采摘機(jī)器人和視覺(jué)技術(shù)在水果采摘中的應(yīng)用和研究進(jìn)展。重點(diǎn)研究了復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境的視覺(jué)和定量定位、目標(biāo)識(shí)別、三維重建和容錯(cuò)等方法的應(yīng)用前景，并探討了用于機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器人系統(tǒng)的容錯(cuò)技術(shù)。機(jī)器視覺(jué)及其相關(guān)算法的應(yīng)用提高了收獲機(jī)器人在復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境中的效率、功能性、智能性和遠(yuǎn)程交互性。機(jī)器視覺(jué)及其相關(guān)的新興技術(shù)在先進(jìn)的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中具有巨大的潛力。然而，機(jī)器視覺(jué)及其準(zhǔn)確定位仍然存在許多技術(shù)難題，使得大多數(shù)收獲機(jī)器人難以實(shí)現(xiàn)的商業(yè)應(yīng)用。

　　兩種主要的水果識(shí)別和定位方法

　　這包括數(shù)字圖像處理技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的算法。指出了識(shí)別和定位成功率帶來(lái)的未來(lái)挑戰(zhàn)：光照變化和遮擋環(huán)境下的目標(biāo)識(shí)別；動(dòng)態(tài)干擾環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤；農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的三維重建和容錯(cuò)。提出了水果收獲機(jī)器人識(shí)別與定位應(yīng)用中的幾個(gè)開放性研究問(wèn)題，并對(duì)機(jī)器視覺(jué)的新發(fā)展和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了闡述。

　　機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用

　　機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用使機(jī)器人能夠主動(dòng)、準(zhǔn)確地識(shí)別和定位目標(biāo)。目前正在開發(fā)機(jī)器人和自動(dòng)化系統(tǒng)，以完成工業(yè)、醫(yī)藥和軍事領(lǐng)域操作者所做的工作。近期在視覺(jué)識(shí)別和三維重建、定位和容錯(cuò)方面的技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了機(jī)器人技術(shù)在包括作物收獲在內(nèi)的農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。與野外的其他機(jī)器人系統(tǒng)一樣，農(nóng)業(yè)機(jī)器人使用人工智能來(lái)執(zhí)行各種勞動(dòng)密集的農(nóng)業(yè)任務(wù)，如種植、噴灑、修剪和收割。在許多高度依賴農(nóng)業(yè)獲取糧食、就業(yè)、收入和社會(huì)穩(wěn)定的發(fā)展中國(guó)家，農(nóng)業(yè)收獲機(jī)器人已成為迫切需要。隨著城市化和勞動(dòng)力短缺的加劇，農(nóng)業(yè)收獲機(jī)器人的應(yīng)用具有提高生產(chǎn)力、減少浪費(fèi)、提高農(nóng)業(yè)可持續(xù)性的潛力。

　　作物的形狀、大小、顏色、質(zhì)地和其他物理、化學(xué)和營(yíng)養(yǎng)特性差異很大。在許多農(nóng)業(yè)作物中，水果在經(jīng)濟(jì)上是必不可少的，具有較高的營(yíng)養(yǎng)和健康效益。水果的生物學(xué)特性取決于其生長(zhǎng)環(huán)境、空間位置、幾何形狀、大小、顏色和硬度。收獲水果是一項(xiàng)機(jī)械和重復(fù)的工作，這是耗費(fèi)時(shí)間的勞動(dòng)密集型.這些原因促使人們對(duì)采果機(jī)器人進(jìn)行了研究。在視覺(jué)識(shí)別和位置檢測(cè)方面取得進(jìn)展的基礎(chǔ)上，提出了分割水果及其相關(guān)算法，并通過(guò)立體匹配重建三維水果，計(jì)算出水果目標(biāo)的空間坐標(biāo)。機(jī)器人子系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)包括無(wú)手導(dǎo)航和水果定位

　自動(dòng)采摘水果的機(jī)器人

　　果田地形崎嶇，障礙物大，移動(dòng)收獲機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)在穿越地形時(shí)會(huì)產(chǎn)生劇烈的振動(dòng)。這種復(fù)雜性要求使用動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤和自動(dòng)圖像去模糊算法.這一課題引起了跨學(xué)科研究人員的關(guān)注。利用雙目視覺(jué)跟蹤地形變形引起的振動(dòng)，并對(duì)三維變形表面進(jìn)行檢測(cè)。例如，當(dāng)野生果樹被風(fēng)吹走并干擾機(jī)械臂時(shí)，機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)會(huì)發(fā)生振動(dòng)，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤和成像不準(zhǔn)確。此外，還將雙目視覺(jué)應(yīng)用于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)引起的振動(dòng)檢測(cè)。建立了空間坐標(biāo)誤差模型，并建立了綜合補(bǔ)償模型。該機(jī)器人的容錯(cuò)技術(shù)是通過(guò)虛擬和物理機(jī)器人。

　　基于收獲機(jī)器人的機(jī)器視覺(jué)研究還處于起步階段。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，可以獲取和處理目標(biāo)的三維空間信息。立體視覺(jué)技術(shù)是收獲機(jī)器人應(yīng)用中的一個(gè)主要瓶頸。特別是在作物識(shí)別、定位算法、誤差處理和小目標(biāo)動(dòng)態(tài)跟蹤等方面。