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红花是集中药材、染料、油料和饲料于一体的特色经济作物。但是由于受天气、光照等环境干扰，红花采收机器人识别分割红花丝时，小体积红花丝采摘点（红花丝与果球连接位置）的近色背景和轮廓边缘特征模糊。同时，花丝数量多、与果球器官间交叉遮挡严重，表型颜色特征与果球或枝干相似，难以提取花丝和器官表型。进而，在保持花丝形态结构的前提下，难以通过表型特征分割进行准确定位，降低花丝破损率。因此，研究团队根据花丝形态结构的语义信息和表型参数，构建基于图像分割算法的复杂环境下红花丝采摘点检测定位方法，采收机器人能够精准检测和定位，高效率与低损伤的采收红花丝。

2024年6月，Plant Phenomics在线发表了新疆农业大学题为SDC-DeepLabv3+: A lightweight and precise localization algorithm of filament barycenter projection for safflower-harvesting robots的研究论文。

在这项研究中，为降低背景区域、轮廓边缘对花丝、果球和主干分割的干扰，实现高效率、低损伤定位采收，研究人员开发了一种基于SDC-DeepLabv3+的红花采收机器人轻量级精准定位算法，旨在通过检测与定位红花采摘点后高效低损地采收完整花丝。SDC-DeepLabv3+算法采用轻量级网络ShuffletNetV2替换主干网络，将空洞深度可分离卷积取代原ASPP模块卷积，并增加三个不同采样率下的卷积分支，融入CBAM模块，提取感受野下的红花特征信息，减少背景干扰，增强目标特征（如图1所示）。

图1 SDC-DeepLabv3+算法结构示意图

同时，基于SDC-DeepLabv3+算法分割的红花丝、果球和主干结果，获取主干ROI，通过Hough直线检测算法求解线段，利用枝干的线特征和红花丝、果球的质心到枝干线的最小距离约束进行搜索求解，设计基于质心的采摘点定位算法，从而定位采摘点的位置（如图2所示）。

图2 红花丝采摘点的检测和定位模型示意图

研究结果显示，与其他5种分割算法对比，SDC-DeepLabv3+算法的mIoU和mPA至少分别提升1.71%和1.23%，FPS至少提升9.11 f/s，大大提高红花丝特征在通道和空间上的联系，抑制背景干扰，更加突出红花丝。在不同天气条件下进行红花丝采摘点测试试验。试验结果表明，最佳距离为450～510 mm，平均定位成功率为92.50%。说明本文所提出的基于SDC-DeepLabv3+的红花丝采摘点检测定位方法性能指标提升明显，具有较高的性能稳定性和较好的适应性。

新疆农业大学机电工程学院硕士研究生邢振宇为第一作者，张振国副教授为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金（52265041）和（31901417）、浙江省农业智能装备与机器人重点实验室开放课题（2022ZJZD2202）和新疆农业大学校级科研创新项目（XJAUGRI2023021）等项目的部分资助。

论文链接：

http://doi.org/10.34133/plantphenomics.0194‍

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