机械与电子工程学院刘平教授团队通过提高果梗加持点精度解决了鲜食葡萄机器人疏花的瓶颈问题
机械与电子工程学院刘平教授团队在《Computers and Electronics in Agriculture》在线发表了题为《Spikelets detection of table grape before thinning based on improved YOLOV5s and Kmeans under the complex environment》，杜文圣博士为第一作者，刘平教授为通讯作者。
疏花是鲜食葡萄生产中重要的精细管理环节，能够有效调节植株的养分供应，提升葡萄的外观与品质。传统方法主要采用人工，效率低、成本高、易错过最佳疏花时期，难以满足大型葡萄园的疏花要求。因此，亟需设计一种简单易用、自动化程度高的葡萄疏花机器人，而果穗快速、精准检测分析是葡萄疏花机器人亟待解决的“卡脖子”问题之一。
该团队基于所设计的葡萄疏花机器人，采用改进的Mask R-CNN提出了一种定位鲜食葡萄果梗夹持点的方法，能够有效定位鲜食葡萄上的果梗夹持点。在此基础上，研究了多种情况（单穗和多穗，花序期和分散期等）下花穗果梗的检测与分割，提高了自然环境下果梗夹持点的识别精度与定位精度。
图1 实验条件下鲜食葡萄疏花机器人
此外，该研究团队采用改进的YOLOV5s与Kmeans，还提出了一种的葡萄疏花检测方法，该方法能够在复杂环境下检测葡萄花序中需要去除的葡萄小穗，进而为优化鲜食葡萄疏花机器人提供了理论支持。
图2. 鲜食葡萄疏花检测方法
本研究得到了山东省重点研发计划（乡村振兴科技创新提振行动计划）项目的资助。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107432
编 辑：万 千
审 核：贾 波
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