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。

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。

本成果所开发的技术系统是果树修剪机器人的核心“大脑”与“眼睛”，可直接用于开发智能苹果树修剪机器人，替代人工进行重复、繁重且技术性强的修剪作业，有效应对农业劳动力老龄化与成本攀升的挑战，推动果园管理的现代化与智能化。与此同时，本研究提出的基于RGB-D的感知、测量与位姿估计框架具有普适性。仅需更换模型训练数据集和调整相应农艺规则，该技术便可快速迁移至梨树、桃树、柑橘等多种采用类似树形（如高纺锤形、Y形）的果树修剪中，也可应用于其他类似的农业机器人操作任务，如选择性采摘、疏花疏果等，市场应用前景广阔。

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。

在研发投入方面，该成果依托多项国家级与省部级课题支持，累计投入经费约50万元，主要用于关键技术攻关、样机试制与试验验证。目前已取得阶段性成果，完成初样机开发，具备初步推广应用条件。尚需进一步完善智能化控制系统和轻量化设计，预期需再投入约50万元，用时1-2年完成技术优化与产品定型。

在综合效益方面，该装备显著提升精细化剪枝作业效率，降低劳动强度，节约人力成本，推动林果业机械化水平提升，具有明显的经济效益。在生态方面，通过精细化修剪促进果树健康生长，减少病虫害发生，降低农药使用，有利于生态环境保护。在社会层面，该技术可缓解农业劳动力短缺问题，提升果园生产效益，促进农民增收，改善农村生产生活条件，同时对保障国家粮食安全和推动农业科技进步具有积极意义。

技术转让，技术入股，技术合作等，资金需求50万/台。