基于YOLOv8-pose算法的金银花采摘机器人系统设计与田间性能评估

针对金银花人工采收成本高、效率低的问题，研究人员开发了跨架式采摘机器人系统。通过YOLOv8-pose算法实现采摘点定位（精度0.96）和花体角度检测（MAE 4.97°），配合二自由度旋转夹持末端执行器，实现单花采收时间4.9 s、损伤率9.6%的田间性能，为中药材自动化采收提供创新解决方案。

　　

金银花作为传统中药材的重要原料，其药用成分绿原酸和木脂素在花蕾期达到峰值，但短暂的开花窗口期（仅3-5天）与高昂的人工采收成本（占生产成本70%以上）严重制约产业发展。现有梳刷式采收装置存在损伤植株（次年减产20%）、混采未成熟花蕾等问题，而球形作物的机械采收方案又难以适应金银花特殊的形态特征——直径仅1.5-3.0 mm的细长花体（15-40 mm）与簇生分布特性。

中国农业大学2115人才发展计划支持的研究团队在《Biosystems Engineering》发表的研究中，创新性地开发出跨架式金银花采摘机器人系统。该系统整合RGB-D深度相机、三轴机械臂和可旋转二自由度夹持末端，采用改进的YOLOv8-pose算法实现花蕾检测与姿态估计同步计算（38.6 fps），通过花体头尾关键点连线角度动态调整夹爪旋转角度（平均绝对误差4.97°）。田间试验表明，选择花头部作为采摘点时损伤率最低（接近0%），整套系统采收成功率达66.8%，单花操作耗时4.9秒，较传统梳刷式设备显著提升选择性采收精度。

关键技术包括：1）基于206株金银花样本的YOLOv8-pose模型训练，添加花体头尾关键点检测层；2）可旋转夹持末端执行器设计，适应不同空间角度的花体；3）XYZ三轴滑台机械臂的跨架式运动规划，覆盖1.0×1.5 m种植间距的植株冠层。

【机器人平台尺寸确定】

通过河北巨鹿县种植基地（北纬37°）的实地测量，将机器人跨架宽度设定为2.2 m以匹配行间距，机械臂垂直行程0.5-1.0 m覆盖植株高度，解决传统地垄式机器无法进入密植园区的问题。

【金银花检测结果】

算法在复杂田间环境下表现出色：精确率（P）0.96、召回率（R）0.85、F₁-score 0.90，关键角度检测误差4.97°，显著优于早期Canny边缘检测（准确率66.7%）和Faster R-CNN等传统方法。

【局限性】

当前收集系统采用固定位置落料方式效率较低，未来拟采用气吸通道实现花蕾即时输送，预计可缩短30%操作周期。

该研究首次实现金银花选择性自动化采收，突破传统采收方式对植株的物理损伤瓶颈。通过计算机视觉与自适应夹持机构的协同创新，为小尺寸不规则形态农作物的机器人采收提供普适性技术框架，对推动中药材产业机械化转型具有重要示范意义。