基于AI 视觉识别的智能采摘车系统设计

1 目的与意义

我国作为农业大国，果园种植产业的现代化升级需求，正驱动果园采摘车技术的创新突破与产业化进程。本文针对农产品采摘特点设计自动化采摘装置，引入 AI 视觉识别技术，利用采摘机器人成像装置识别目标图像，研究智能采摘车分拣控制方法，通过视觉识别的网络算法构建，赋予智能采摘车精准的环境感知、目标识别与空间定位能力，通过计算调整采摘车机械臂位姿，完成目标分

拣动作。本文设计基于 AI 视觉识别的智能采摘车系统，通过机器视觉驱动自动化控制采摘，提升了农产品采摘效率，有效解决农业采摘中劳动力短缺问题。

2 智能采摘车整体设计

本文基于 AI 视觉识别和计算机远程操作模式，设计了一款双目视觉定位的智能采摘车。智能采摘车主要包括双目视觉识别系统、采摘主控系统、采摘机械臂系统、行进系统和收集系统五部分。应用三维建模软件设计的智能采摘车如图 1 所示。

图 1 智能采摘车整体结构图

该智能采摘车工作原理如下：首先，在双目视觉

别系统确定采摘目标位置后，主控系统控制行进系统和机械臂动力系统运动，实现采摘姿态调整；机械臂运动到采摘目标处完成采摘操作后转移到采摘车收集仓中。

3 智能采摘车系统结构设计

3.1 系统总体结构

基于 AI 视觉识别技术的采摘车自动化控制系统从下至上包含采集层、传输层、控制层、应用层。采集层负责实时获取智能采摘车的工作状态及环境感知数据。传输层负责打通控制系统与智能采摘车间的全双工通信链路。控制层部署视觉识别的数据处理与决策网络算法。应用层执行控制指令并驱动底盘转向系统、采摘车上机械臂各关节等底层硬件，驱动采摘车按规划路径行进，完成采摘臂空间定位与果实抓取动作。

3.2 系统硬件设计

系统采集层的硬件主要由双目摄像机、存储卡和辅助电路等，选用联想智能双目云台双目摄像机，它模拟人眼从不同角度观察物体形成视觉差，同步捕获图像，以此感知环境与目标信息，存储卡记录处理的图像数据，助力采摘车精准采摘。系统控制层的硬件采用微芯科技ATSAMV71Q21B 集成电路芯片作为系统微控制器。控制系统应用层部署电机驱动模块，用于驱动农业采摘车行走装置、机械臂关节以及末端执行器运行。系统控制层的微控制器采用优化的 YOLOv9 模型控制农业采摘车的运行动作，通过改进网络结构、损失函数和池化模型学习识别目标的最佳尺寸。

3.3 改进的 YOLOv9 网络结构

为降低神经卷积网络计算成本，引入 Ghost 模块，结合基础与深度卷积并堆叠连接输入输出，用 BN 与 ReLU 调控通道数，后激活策略适应传输。在 CSP 架构中应用于上分支残差结构，经融合等操作优化。在 YOLOv9 网络中，创新引入动态空间金字塔池化（DSPP, DynamicSpatial Pyramid Pooling）模块替代传统 SPP 结构，通过多尺度特征动态融合机制显著提升了目标检测性能。该改进针对传统 SPP 模块在固定池化尺度下易丢失小目标特征的问题，设计了四尺度动态池化结构。采用 YOLOv9 动态 GIoU-CIOU 动态损失选择机制，精确反映框间距离，增强回归稳定性，解决不重合问题。

4 智能采摘车系统仿真分析

对视觉识别定位、采摘主控系统计算、采摘车行进、调整采摘机械臂姿态采摘、运送收集采摘过程进行仿真。在一次采摘过程中采摘系统首先通过目标识别，调整行进系统，在判断是否达到目标位置后，调整采摘机械臂姿态，控制机械臂进行采摘，然后机械臂的夹持装置将采取物送至收集仓内，判断收集仓是否满载，完成一次采摘任务。

5 结论

本文研究了一种基于 AI 视觉识别的智能采摘车，该采摘车由五部分构成，通过搭载的双目视觉摄像机系统，加上基于 Yolov9 深度学习算法训练的采摘目标识别 , 能够满足采摘车行走中的识别定位，从而使小车完成位置校准，实现准确行走；同时能够识别成熟目标所在准确位置控制机械臂完成采摘。该系统能够满足实际采摘的需要，具有较好的实用性。

参考文献:

[1] 汪天韵, 王吉平, 袁昕, 等. 智能蓝莓采摘机器人设计与应用[J].工程机械 ,2025,56(06):150- 153+ 13.

[2] 翟悦 , 王璨 , 孙建言 . 一种改进的基于 N- List 的频繁项集挖掘算法 [J]. 计算机应用与软件 ,2018, 35(09): 67- 72.

[3] 翟悦 , 李楠 , 于文武 . 基于扩展概念格的带约束关联分类规则挖掘方法 [J]. 交通大学学报 ,2021, 42(04): 88- 93.

[4] 翟悦, 秦放. 基于大数据技术的“ 三位一体” 智慧养老服务评价体系构建 [J]. 中国市场 ,2020(27):185- 186

[5] 翟悦, 计美娇. 大数据环境下养老服务模块化与关联分类研究[J].农村科学实验 ,2020(9):123- 124

作者信息：

姓名：李东轩，出生年月：2004.07，男，汉族，籍贯：省鞍山市，

所在院校：，在读本科，研究方向：软件工程姓名：翟悦，出生年月：1984.10，女，汉族，籍贯：省抚顺市，所在院校：，职称：教授，学历: 研究生，研究方向：数据挖掘、人工智能姓名：孙绍涵，出生年月：20030.07，男，汉族，籍贯：省锦州市，所在院校：，在读本科，研究方向：软件工程项目来源 : 本文系大学生创新创业训练计划项目；项目名称：智慧采摘助手—基于AI 视觉识别的果园智能采摘车研究成果