农业工程学报

作者：唐座亮,赵汉齐,陈霖,何洋,何继梅,张铁誉,王玉超,许丽佳,

关键词：采摘, 机器人, 红花椒, YOLO, 目标检测, 机械臂

基金：42

针对非结构化椒园中花椒簇尺寸小、分布密集、易损伤的采摘难题，该研究采集并标注999张田间图像，构建包含styled-content style-type="number">5094/styled-content>个实例的红花椒簇检测数据集。基于YOLO11n基线模型，在其Backbone与Head中分别引入异质尺度注意力与多尺度卷积模块构建轻量级模型PepNet v1，进而提升小目标花椒簇的识别能力。试验表明，PepNet v1在平均精确率均值和精确率上分别达到0.817和0.808，优于YOLO11n，运算量仅6.5 G（约65亿次浮点运算）。针对中心像素深度估计在孔洞和遮挡下误差较大的问题，提出基于最近italic>N/italic>点统计均值的深度估计方法，将静态和动态误差分别降至1.30 和1.75 cm，修正后进一步降至0.41 和0.35 cm。田间试验表明，经姿态对齐优化后，采摘成功率达75%，效率提升60%以上，该方法可为红花椒簇自动采摘提供可靠参考。/

来源：2026年第4期

《农业工程学报》期刊编辑部

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