基于YOLOv5 目標檢測的機械臂精準授粉系統(tǒng)設計與試驗

摘 要： 針對梨花人工授粉勞動強度大、效率低，機械授粉花粉用量大、成本高的問題，本文提出了一種結合YOLO深度目標檢測算法和機械臂執(zhí)行系統(tǒng)實現(xiàn)梨花精準授粉的方案。首先將整個系統(tǒng)拆分為深度相機感知模塊、靶標授粉決策模塊、機械臂執(zhí)行模塊，提出機械臂授粉的各模塊融合技術路線。然后通過對深度相機和YOLOv5 目標檢測算法的融合，檢測系統(tǒng)輸出靶標梨花的三維坐標位置。進一步通過坐標轉換將不同坐標系下的坐標統(tǒng)一到機械臂基坐標下，實現(xiàn)將梨花的像素坐標值和深度值轉化為梨花在基坐標系下的三維坐標。最后試驗部分完成機械臂授粉執(zhí)行并探究了機械臂授粉系統(tǒng)的準確性。結果表明，在試驗環(huán)境下授粉的絕對誤差平均值為3.83 mm。

關鍵詞： 梨花授粉；靶標梨花識別；機械臂控制；深度相機

中圖法分類號： S224.22 文獻標識碼： A 文章編號： 1000-2324（2024）03-0347-09

梨是中國的第三大水果，且大部分品種都是自花授粉，該方式會導致不結實或結實率低的問題。因此需要借助昆蟲進行異花授粉，以保證梨的產量。據(jù)統(tǒng)計，異花授粉大約提高了全世界農業(yè)糧食生產總價值的7%-8%［1］，水果產量的35%［2］。但進入新世紀后，農藥濫用、大氣污染、氣候條件、寄生蟲、棲息地缺失和環(huán)境生態(tài)單一等因素導致授粉的限制從而降低梨樹的產量［3-4］。因此探究有效的授粉模式對保證梨樹產量至關重要。

目前，梨花授粉主要采用三種方式：昆蟲自然授粉、人工授粉［5］和機械授粉。昆蟲授粉是一種自然的方法，它依靠蜜蜂等昆蟲振動花的花藥采集花粉，然而昆蟲很難維持和管理，它們的活動在夏季高溫下減少，導致授粉效率降低。人工授粉須每1 到2 天進行一次以提高坐果率，因此授粉工作量較為龐大。

人工授粉成本低、步驟簡單、坐果率高，但費時費力、效率極低［6］。許多研究證實了機械授粉的有效性，同時也兼具較低的成本和較高的坐果率的優(yōu)勢［7］。大多數(shù)機械授粉使用液體噴霧授粉，液體授粉也具有快速、簡單的優(yōu)點，使用簡單的噴霧器、新改進的噴霧器或甚至背負式手動噴霧器都可進行液體授粉操作［8］。液體授粉技術也逐步在大型地面噴霧器中使用［9］。Shi 等人在獼猴桃授粉上評估了一種機電調節(jié)的機械液體授粉系統(tǒng)［10］，研究結果表明其坐果率與人工授粉相當，進一步驗證了液體授粉的有效性。Sun 等人提出了一種基于超聲波震動的自動授粉系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了一種特殊的超聲波授粉器，通過超聲波的振動將花粉噴射到花朵上。然而，液體授粉需要更長的時間來配置花粉溶液和花粉懸濁液［11，12］，且對花粉溶液和花粉懸濁液用量極高，使用效率低［13，14］。