精准农业的发展推动了采摘机器人技术的进步，其核心视觉识别系统对提升农业自动化水平具有关键作用。本文综述了采摘机器人视觉识别技术的进展，涵盖图像采集技术、目标检测算法、空间定位策略及场景理解等内容。文章首先阐述了采摘机器人视觉系统的基本结构与功能，强调在自然农业环境中实现高效率、高精度识别的重要性。随后分析了各类图像处理技术与视觉算法，包括彩色图像分析、三维深度感知，以及融合机器学习与深度学习算法的自动目标识别技术。同时，论文着重指出现有技术在动态光照、遮挡问题、果实成熟度多样性及实时处理能力方面面临的挑战。本文进一步探讨了多传感器信息融合技术，论述了将视觉识别与机器人控制系统结合以提高采摘精度与作业速率的方法。此外，本文还介绍了创新性研究成果，如应用卷积神经网络（CNNs）实现精准果实检测，开发基于事件的视觉系统以提升系统响应速度等。文末预测了采摘机器人视觉识别技术的未来发展方向，提出算法精细化、硬件创新化及技术对不同农业条件适应性的新型研究趋势。王耀南院士团队旨在为农业机器人领域的研究者与实践者提供视觉识别技术的综合分析框架，涵盖当前成就、现存挑战与未来发展前景。
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Key Technologies for Machine Vision for Picking Robots: Review and Benchmarking
Xu Xiao, Yiming Jiang, Yaonan Wang
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1517-1
https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1517-1
在现代农业的快速发展中，采摘机器人作为提升生产效率、降低人力成本、改善作业质量的关键技术，正逐渐成为研究焦点。这些智能系统通过模拟人类的感知、决策与行动过程，能够在多种作物中识别并采摘成熟果实，同时避免对作物的损伤或漏采。作为采摘机器人的核心组件，视觉系统承担着感知与理解环境的重要任务，既需要在变化的自然环境中准确识别目标果实，又必须实时处理大量数据以实现高效精准的农事作业。
然而，由于农业环境的复杂性，采摘机器人的视觉系统面临诸多挑战。光照条件的变化、果实间的相互遮挡、不同成熟度果实外观的差异等，均对视觉系统的识别能力提出了更高要求。此外，实时性需求也对系统的处理速度与算法效率形成挑战。针对这些难题，研究者们不断探索新型图像处理技术与计算机视觉算法，例如利用机器学习与深度学习提升识别精度、采用多传感器数据融合增强环境感知能力，以及开发具备更强实时性的算法以应对动态采摘需求。
环境感知能力是采摘机器人实现功能的核心要素。本文探讨了检测与定位园艺果蔬目标所需的各类传感器技术与图像处理策略，并对其精度、速度及鲁棒性进行了评估。这些视觉系统在识别与定位果蔬时的效能因作物类型而异，且受光照条件、遮挡等多种因素影响。文章系统梳理了当前采摘机器人环境感知技术的研究现状，剖析该领域固有的挑战及未来可能的发展路径。鉴于农业环境具有非结构化、复杂多变的特性，相关系统需具备更高可靠性与快速响应能力。在环境感知传感器性能、多源传感器数据融合、机器视觉与机械容错性提升等方面亟待重大研究突破。这些技术与方法层面的进步对推动采摘机器人环境感知技术的持续革新至关重要，从而强化智慧农业的发展驱动力。
本文系统回顾了采摘机器人视觉系统的构成与功能，探讨了图像处理与目标识别技术的当前进展，分析了现有技术面临的挑战，并展望了未来技术发展方向。通过这一综述，团队旨在为领域内的研究者与工程师提供关于技术现状与未来趋势的全面分析，以推动采摘机器人技术的进一步发展与应用。
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Key Technologies for Machine Vision for Picking Robots: Review and Benchmarking
Xu Xiao, Yiming Jiang, Yaonan Wang
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1517-1
https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1517-1
BibTex:
@Article{MIR-2024-05-132,
author={Xu Xiao and Yiming Jiang and Yaonan Wang},
journal={Machine Intelligence Research},
title={Key Technologies for Machine Vision for Picking Robots: Review and Benchmarking},
year={2025},
volume={22},
issue={1},
pages={2-16},
doi={10.1007/s11633-024-1517-1}}
关于Machine Intelligence Research
Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区。
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