采净率超82%
针对柑橘果实设计的采摘末端执行器，通过柔性抓取降低果实损伤，并在自然环境中实现高成功率采摘。
Xiao, Xu · 王耀南 · 周兵 · 蒋益明
Agriculture (Switzerland) 2024
在YOLOv7网络中加入卷积注意力机制，使模型更关注柑橘果实区域，减少背景和特征图冗余信息干扰，有效提升识别精度并降低手部区域检测误差。
根据柑橘果实和果柄的物理参数设计末端执行器，采用柔性手爪，在采摘过程中有效降低果实损伤，使机械臂采摘成功率在标准果园达到87.15%。
在自然田间环境下整机采摘成功率为82.4%，高于市场上采摘机器人80%的成功率，且通过任务规划模型使柔性手爪的适应性弥补深度学习方法的不准确性。