针对草莓密集生长带来的遮挡难题,南农团队基于YOLOv12深度学习模型,提出了一套完整的遮挡处理与抓取位姿调整策略,这也是机器人能适应复杂种植环境的关键。
该策略通过综合评分机制评估簇生草莓的空间关系,优先选择遮挡最少的采摘目标,并基于RGB-D视觉反馈动态调整抓取位姿。每次采摘后还会迭代更新候选目标集与评分向量,实现密集种植环境下的鲁棒闭环采收。
据团队田间试验与对比研究数据,这一策略让机器人在复杂农业环境中的抓取成功率从66%提升至84%,大幅提升了作业稳定性。
同时为了验证技术有效性,南农团队开展了大量田间试验,数据表现十分亮眼:机器人系统抓取成功率达84%,平均作业周期约20秒,有效降低果实损伤,实现接近人工采摘的轻柔效果。

汪小旵教授表示,该技术还可应用于黄瓜、茄子、番茄等果蔬的采摘、剪枝机器人,模型生成的草莓生长相关数据,还能帮助农场科学规划采摘时间、调配采摘设备,让果蔬种植管理更智能。