汪杰，陈曼龙, 2，李奎，丁敏，王琨

(1. 陕西理工大学机械工程学院，陕西汉中，723000；2. 陕西省工业自动化重点实验室，陕西汉中，723000)

0 引言

农业生产中，果蔬采摘工作由于劳动强度大，相应的果蔬采摘机器人研制得到密切关注。果蔬采摘机器人首先通过视觉系统对成熟果实现识别，将识别后的坐标信息传输给驱动装置，通过驱动装置搭载的采摘机构，实现果实的采摘和存储。因此准确的目标识别是采摘机器人视觉系统的关键技术[1-3]。

当采摘过程中环境变得复杂时[4]，花椒的识别率会降低。传统花椒识别方法在顺光条件下识别效果较好，但在遮阴条件下由于光照不足，导致部分花椒无法识别，同时识别过程中树枝，叶片等会对识别产生严重干扰。近年来农业生产现场果实识别技术得到了长足的进步，在相关的图像识别领域，学者们已经做了大量研究。赵利平等[5]针对苹果采摘机器人不能准确定位夜间苹果目标的问题,提出一种融合GA的三点定位算法，可以较精确的实现夜间苹果目标的定位。熊俊涛等[6]提出了夜间荔枝采摘机器人识别算法，对夜间荔枝颜色图像进行特征分析，确定合适的颜色模型进行荔枝图像分割，实现了在夜视环境下荔枝的准确采摘。 赵小丽设计了一套水果目标物识别处理系统,可以对苹果、梨子、水蜜桃和香蕉这4种水果进行识别与分类。刘小刚等[7]利用卷积神经网络，通过训练大量的草莓图像数据集，以此提高果实的识别率。……