采摘机器人分割与识别算法的研究现状

李天华，孙萌，娄伟，2，张观山，2，李玉华，2，李钦正

（1.山东农业大学机械与电子工程学院，山东 泰安 271018；2.山东省农业装备智能化工程实验室，山东 泰安 271018；3.农业部黄淮海设施农业工程科学观测实验站，山东 泰安 271018）

采摘是果蔬生产的重要环节之一，需要消耗大量的人力、物力。随着生活水平的提高，人们对果蔬的需求量逐年上升，而与之相对的是劳动力严重缺乏的问题。根据测算，我国自2000年开始逐渐进入人口老龄化阶段，老龄化趋势日益严重，预计到2025年人口老龄化率达到14%，进入深度老龄化社会阶段，到2035年达到21%，进入超级老龄化社会阶段［1］；另外，随着农村人口逐渐向城市流动等问题，农村劳动力流失严重，劳动成本不断提高。因此，实现智能化采摘对于我国果蔬产业可持续发展尤为迫切，采摘机器人的研发成为当前研究的热点。对于采摘机器人来说，要准确高效地完成目标果实的采摘，识别是关键，直接影响采摘的效率和精度。

人类对于采摘机器人识别技术的研究从很早就已经开始了，1968年Schertz和Brown［2］就将机器视觉引入到了果实的识别中，1977年Parrish等［3］建立了第一个用于识别苹果的视觉系统。近年来有关分割识别算法的研究也有很多，这对于提升采摘机器人的识别准确性具有重要意义。但实际生产应用的采摘环境复杂，影响识别准确性的因素较多，如何精准识别目标果实仍是目前亟待解决的问题，这使得采摘机器人仍难以广泛应用到实际采摘中。本文综述了近年来用于采摘机器人的分割识别算法，分析了目前仍面临的问题与挑战，并对未来分割识别算法的发展趋势进行了展望。……