科创中国
休眠期果树智能修剪机
发布时间: 2025-10-20
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
农、林、牧、渔业,农业
成果介绍
针对休眠期果树修剪作业中劳动力短缺、执行末端位姿估计缺失等问题，研究团队以休眠期高纺锤形苹果树为对象，依托RGB-D图像技术，研发出集目标分割、剪枝决策与位姿估计于一体的智能剪枝方案。
成果采用RealSense D435i深度相机采集RGB与深度数据，创新优化实例分割模型：改进 YOLOv8-seg模型在颈部引入全局注意力机制，树干与一级枝根部掩膜预测精确率95.31%、召回率93.79%，有效解决枝条边界模糊问题。
基于 OpenCV 图像处理，结合相机内参实现像素—物理坐标转换，枝条直径、间距测量平均绝对误差分别低至1.10mm、16.06mm。依据人工修剪规则，剪枝点识别准确率 88.3%。创新性提出点面映射位姿估计算法，构建剪切平面并推导执行末端齐次变换矩阵，位姿估计成功率 89.9%，满足60°剪口倾斜、10-20mm留桩要求，为智能修剪机器人提供技术支撑。
成果亮点
1.针对果园复杂环境和枝条根部特征模糊的挑战，在YOLOv8-seg模型中创新性地引入全局注意力机制（GAM），增强了模型对模糊、不规则目标边界的特征聚焦能力，显著提升了在多变光照条件下对树干和枝条的分割精度和鲁棒性，平均精度提升至93.86%，优于同期多种主流模型。
2.摒弃了传统耗时的全株三维点云重建方法，创造性地采用RGB图像与深度图映射结合的方式，通过坐标变换直接从局部图像中计算枝条的物理直径和间距。该方法极大降低了计算复杂度，实现了在嵌入式平台上即可完成的高精度、实时三维信息提取。
3.针对非结构化环境作业机器人缺乏普适性位姿估计方法的问题，提出点面映射原理的位姿估计算法，以修剪点和剪切线端点为映射对象，结合局部点云构建剪切平面，推导执行末端齐次变换矩阵，位姿估计成功率 89.9%，满足 60°剪口倾斜、10-20mm 留桩的园艺要求，填补智能修剪机器人姿态控制技术空白。
团队介绍
团队承担国家重点研发计划“丘陵山区林果冠层管理机械化作业关键技术与装备研发”、宁夏自治区重点研发计划课题“浅山丘陵柠条采收及饲料一体化加工智能装备研发”、广州省重点领域研发计划“丘陵山地林果高效低损智能采收装备研究与示范”以及国家自然科学基金、宁夏自治区揭榜挂帅项目、林业公益性行业专项、教育部博士点基金、中国博士后科学基金以及国家林业局948项目等国家和省部级课题50余项。在多功能立体固沙车、林木整枝抚育机器人、多功能伐木机、经济林果采收处理装备、遥控山地单轨车、林木精准施药、林业图像处理以及森林环境微能量收集等方面取得了一批创新性成果。团队着力培养具有国际视野的创新型高水平人才，毕业的研究生分布在高等学校、科研院所、政府机关以及大中型企业。近10年来获得省部级以上奖励4项，出版著作10余部，发表论文被SCI、EI收录100余篇，获得发明专利40余项。与美国、加拿大、日本、德国、芬兰、加拿大等国家建立了学术交流关系，多次邀请美国农业部林产品实验室、日本森林综合研究所、日本岛根大学以及加拿大多伦多大学的教授专家来学科交流讲学，团队教师多次出国参加国际学术会议、访学和合作研究。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”葡萄酒产业科技服务团 (中国农业工程学会) 评价时间：2025-11-04
陈军
西北农林科技大学
教授
综合评价
综合来看，该科技成果在技术创新与系统集成方面具有显著优势。通过采用多传感器融合与深度学习识别算法，实现了果实精准定位与成熟度判别，突破了传统视觉识别中识别率低、抗干扰性差等难题。成果技术成熟度高、结构设计合理，能在复杂果园环境下稳定运行，为果实采收装备智能化提供关键支撑。
市场前景广阔，契合农业智能装备发展方向，具备良好的经济与应用潜力。投资风险较低，但应进一步验证系统在不同光照与树形条件下的可靠性，确保识别与控制精度稳定。
总体而言，该科技成果创新性强、转化前景好，对推动果实采收机械智能化升级具有重要意义，建议加快示范应用与产业化推广。
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