基于视觉感知的奶牛乳头自动套杯系统研究与实验验证：高精度6D位姿估计与实时定位新突破

针对现有自动挤奶系统(AMS)在乳头检测效率低、倾斜乳头套杯困难等问题，广西研究团队开发了基于YOLOv8-obb的任意方向乳头检测方法(AP达97.82%)，结合双目视觉实现乳头目标端点6D位姿(3D位置+3D朝向)实时计算(误差<5mm/5°)，构建的轻量化系统平均耗时116.71ms，为旋转式挤奶厅自动化提供了关键技术支撑。

　　

在现代化奶牛养殖业中，挤奶作业占据了60%以上的劳动力成本。传统旋转式挤奶厅需要5-6名熟练工人三班倒操作，不仅劳动强度大，人工操作还易引发奶牛应激反应。虽然自动挤奶系统(AMS)已商业化应用，但其激光/视觉传感系统存在明显缺陷：每次仅能检测单个乳头，套杯过程耗时长达数分钟；更关键的是，现有技术无法实现生物组织(如可变形的奶牛乳头)的实时高精度6D位姿(3D位置+3D朝向)估计，导致对倾斜乳头的套杯失败率高达30%。当消毒刺激引发乳头形态变化时，系统更难适应动态调整。

广西的研究团队在《Biosystems Engineering》发表的研究中，创新性地将计算机视觉与深度学习相结合。通过扩充包含2.4万头中国荷斯坦奶牛的图像数据集，开发了基于YOLOv8-obb的任意方向乳头检测算法，其AP值达97.82%，检测速度11ms/帧。结合乳头形态特征与双目视觉，建立了空间位姿计算模型(耗时24.62ms)，最终构建的轻量化系统在25组实验中实现X/Y/Z轴定位误差2.54/2.08/3.90mm，朝向误差1.16°/1.28°/1.73°，全过程平均耗时116.71ms。

关键技术包括：(1)在河北张北县6个80位转盘挤奶厅采集的奶牛乳房图像数据集；(2)比较R²Faster R-CNN、YOLOv5-obb和YOLOv8-obb三种定向检测算法；(3)基于旋转边界框的目标端点定位；(4)双目视觉空间坐标解算系统。

【图像数据集扩展】
研究团队在2.4万头规模的牧场采集数据，构建包含多角度、多光照条件的乳房图像库，为后续算法训练提供基础。

【不同检测算法比较】
实验显示YOLOv8-obb在AP_0.5指标上显著优于R²Faster R-CNN和YOLOv5-obb，其97.82%的平均精度和1.83°的平均角度误差，满足实时检测需求。

【空间位姿计算方法】
通过旋转边界框确定乳头轴线方向，结合双目视差计算三维坐标，实现端点空间位置(误差<5mm)和朝向(误差<5°)的同步估计。

【系统验证实验】
25组套杯实验证实，系统在X/Y轴定位精度优于2.54mm，Z轴3.90mm；朝向误差最小仅1.16°，全过程耗时控制在商业可行的200ms内。

该研究突破了生物组织实时位姿估计的技术瓶颈，其创新点在于：(1)首次将任意方向检测(YOLOv8-obb)应用于动态生物特征识别；(2)建立乳头形态-空间位姿的映射模型；(3)实现商业化挤奶厅场景下的毫秒级响应。相比传统AMS系统，新方法将套杯效率提升4倍，同时减少奶牛应激。研究获得广西科技基地人才专项(AD23026105)和青年教师能力提升项目(2023KY0017)支持，为智慧畜牧业发展提供了关键技术支撑。