动态可调式多层软果采收系统优化设计：基于计算机视觉的机械采收效率提升研究

为解决传统人工采收效率低、机械采收易损伤果实的问题，研究人员开展动态可调多层果实捕获系统(MFCR)的计算机辅助设计(CAD)优化研究。通过遗传算法和混合整数线性规划(MILP)优化层数与臂间距，结合YOLOv5实时检测果实分布，实现采收率提升10%以上，树间标准差降低2-5倍，为高价值果蔬机械化采收提供新方案。

　　

在新鲜软质水果的商业化采收中，人工采摘仍是主流方式，但面临劳动强度大、效率低下和劳动力短缺的严峻挑战。尽管机械振动采收系统能提高效率，但果实与树枝、收集装置的碰撞损伤率高达40%，严重影响市场价值。传统多级果实捕获采收系统(MFCR)通过分层拦截缩短果实坠落距离来减少损伤，但固定层高设计难以适应不同树冠结构的变异，存在采收效率与果实保护的矛盾。

美国加州大学戴维斯分校(University of California, Davis)的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，提出基于计算机视觉的动态可调MFCR系统。通过改进原有CAD框架，采用体素化预处理和GPU并行计算加速干涉分析，结合遗传算法优化静态设计参数（层数N_l、臂数N_a和层间距），再通过YOLOv5实时检测果实分布，利用Gurobi优化器动态调整层高。关键技术包括：1) 基于LiDAR扫描重建98棵桃树三维模型；2) 体素化方法预计算树枝-采收器干涉指数S；3) 合成图像训练YOLOv5实现果实定位；4) 混合整数线性规划动态优化层高。

研究结果显示：

1. 单层臂数影响：当N_a≥5时，收集器间距D与果实漏采率R_m呈正相关，验证干涉模型有效性。
2. 联合优化效果：5层×7臂设计实现75%商品果采收率(R_c)，总臂数25-35时性能最佳。
3. 动态调整优势：在28棵测试树中，动态设计使R_c均值从0.71提升至0.78，标准差降低2-5倍，尤其训练数据不足时优势更显著（30棵树优化时提升23%）。

该研究突破传统MFCR系统的刚性设计局限，首次实现基于实时视觉反馈的动态调节。提出的体素化预处理方法将干涉计算效率提升10³倍，使多参数优化成为可能。虽然动态系统需增加导螺杆调节机构（如图13所示），但对高价值作物而言，10%的采收率提升和稳定性增强足以抵消成本增加。研究为果园精准采收装备研发提供新范式，其方法体系可扩展至苹果、梨等易损水果的机械化采收，对缓解农业劳动力短缺具有重要实践意义。