果園機械化疏花技術與裝備研究進展

摘要：為促進果園機械化疏花技術與裝備發(fā)展，提高果園全程機械化水平，通過論述疏花的必要性與作業(yè)標準，以期為疏花工作提供理論指導。根據(jù)國內外手持式、振動式、機載式和智能式疏花機的工作方法與特點，概括分析其關鍵技術和優(yōu)缺點。重點闡述機器視覺作為智能疏花機核心技術在花朵識別應用上的研究現(xiàn)狀，通過對比YOLO、Faster R-CNN等典型花朵識別算法的平均精度、召回率和F1分數(shù)總結其制約因素和存在的主要問題。針對目前主流機載疏花機存在的工作模式單一、精準作業(yè)水平低、對果園標準化水平要求高、適用范圍窄等主要問題，從規(guī)范果園種植方式、研發(fā)新型主軸結構與疏花繩材料、構建果園生產(chǎn)管理經(jīng)驗專家?guī)臁⒒ǘ渥R別技術的重點研究方向、智能疏花機未來研發(fā)重點5個方面進行展望。

關鍵詞：果園機械化；疏花；手持；機載；花朵識別

中圖分類號：S24" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：2095?5553 （2024） 10?0344?09

Research progress of flower thinning technology and equipment in orchard mechanization

Zhang Zhen1， 2， Lei Xiaohui2， Wang Wei2， Andreas Herbst 3， Lü Xiaolan2

（1. School of Agricultural Engineering， Jiangsu University， Zhenjiang， 212013， China;

2. Institute of Agricultural Facilities and Equipment， Jiangsu Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Modern Horticultural Equipment， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Nanjing， 210014， China;

3. Institute for Chemical Application Technology of JKI， Braunschweig Messeweg， 38104， Germany）

Abstract： In order to promote the development of mechanized thinning technology and equipment in orchards， improve the overall level of orchard mechanization， this article first discusses the necessity and operational standards of thinning flowers， with the aim of providing theoretical guidance for thinning work. According to domestic and foreign vibration?type， handheld， airborne， and intelligent thinning machines working methods and characteristics， this article summarizes the advantages and disadvantages and analyzes the key technologies of the above equipment. It focuses on discussing the current research status of machine vision as the core support technology for intelligent thinning machines in flower recognition applications. By comparing typical flower recognition algorithms such as YOLO and Faster R-CNN， this article summarizes their limiting factors and major issues in terms of average precision， recall rate， and F1 score. In response to the main problems faced by current mainstream flower?thinning machine， such as a single working mode， low precision level， high requirement for orchard standardization level， and narrow applicability range， this article proposes the following five prospects， such as the standardization of orchard planting methods， the development of new spindle structures and thinning rope materials， the construction of orchard production management experience expert database， key research directions of flower recognition technology， future research direction of intelligent flower thinning machine.

Keywords： orchard mechanization; thinning flowers; in hand; airborne; flower recognition

0 引言

2022年，我國果園種植面積新增162 khm2，蘋果、柑橘、梨、葡萄等水果總產(chǎn)量新增12 778 kt，總產(chǎn)量299 702 kt。從業(yè)人員在果樹的種管收三個方面農(nóng)藝經(jīng)驗豐富，但是果園生產(chǎn)管理類工具的機械化、自動化、智能化水平還較低，綜合機械化水平在30%以下，尤其在疏花方面，其普遍適用的農(nóng)機具種類以及數(shù)量還低于綜合機械化水平[1]。我國果園按地形劃分有山地和平原兩類果園，按照種植管理方式劃分有傳統(tǒng)果園和現(xiàn)代果園兩類[2]。其中山地果園和傳統(tǒng)果園分別占果園總面積的65%和75%，目前傳統(tǒng)果園大都是低矮密植型種植方式，行距在4～5 m，株距3～4 m，樹高3～3.5 m，冠幅2～4 m，樹型多為開心型和主干紡錘形，枝干分散且粗大，行間郁閉現(xiàn)象普遍存在[3]。

果樹疏花作為提升果園產(chǎn)量的關鍵一環(huán)，目前仍大量采用人工作業(yè)，耗時嚴重，效率低下，對農(nóng)藝操作者的經(jīng)驗水平還較高，受人口老齡化和城市化進程加快發(fā)展的雙重影響，農(nóng)村可從事農(nóng)藝方面的勞動力不斷減少，果園人工經(jīng)濟成本急劇攀升，嚴重影響了果園的經(jīng)濟效益[2]。果農(nóng)缺乏現(xiàn)代化科學管理經(jīng)驗指導，大都以自我意識為管理標準，因為缺乏作業(yè)機具，有的果農(nóng)以省時為目的，采用化學藥劑噴灑方法疏花，經(jīng)常出現(xiàn)藥劑劑量配比不規(guī)范和噴灑不均勻情況，使得樹體被藥劑過度灼燒[4]。隨著我國現(xiàn)代化果園的建設進程不斷加快，未來果園疏花作業(yè)機械化、精準化是發(fā)展的必然趨勢[5]。

通過闡述果樹疏花的必要性與作業(yè)標準，論述國內外機械化疏花技術裝備研究進展與花朵目標識別技術研究現(xiàn)狀，根據(jù)當前機械化疏花技術與裝備存在的主要問題提出展望，以期為未來機械化疏花發(fā)展提供思路。

1 果樹疏花的必要性與作業(yè)標準

1.1 果樹疏花的必要性

果樹的花朵過多會導致樹體養(yǎng)分進行不必要的消耗，開花后坐果數(shù)量過多會導致果體小、含糖量低、品相差，增加果樹大小年的機率從而拉低了果園的經(jīng)濟效益[6]。在一些新生果園，若不及時有效進行疏花會使果樹本身的生長和結果關系失調，不利于果樹枝干和根系的發(fā)育成型，導致果園收益周期變長[7]。

實現(xiàn)果樹花果平衡科學的調控果實數(shù)量和質量的關鍵技術之一就是疏花[8]。合理疏花可以調節(jié)果樹坐果數(shù)量以及方位、增加果樹盛果期年限、保證果實品質[9]。Iwanami等[10]以紅富士蘋果為對象，為期兩年開發(fā)了一個理論模型論述疏花時間、作物負荷、果實重量和開花之間的關系，當蘋果樹枝每個平方厘米樹干橫截面積3個果實時，果實單個重量為270 g，而當作物負荷為每個平方厘米樹干橫截面積為6個果實時，單個果實重量為180 g，坐果數(shù)量直接影響了果實質量。

1.2 果樹疏花作業(yè)標準

Johnson等在1990年就提出了一種數(shù)學模型，利用易于測量的參數(shù)來優(yōu)化桃的疏花強度，但是僅針對特殊作業(yè)情況。Iwanami等[11]提出了一種作物負荷管理技術，基于十年的花芽形成率，每個花族水果的最佳數(shù)量，得出所要疏除的花朵占比，控制每個樹枝的期望果實數(shù)量，達到年產(chǎn)總量不變而果實質量提升。

疏花的作業(yè)要領有早、狠、快三個點。疏花之前首先要確定植株的載果量，具體應由樹齡、樹勢、冠幅、土壤肥力、果園管理水平、品種以及往年坐果率等條件確定[12]。按照“有花定果”原則，保留中心花朵和1或2個邊花[13]。弱花、晚花、梢部和粗干腋下花堅決不留，少留不留短枝花“枝枝必疏”避免漏疏，造成的重復工作[14]。果樹花期階段氣候多變如“倒春寒”、雷陣雨、晚霜等惡劣天氣耽誤最佳疏花期，導致疏花疏果同步進行[15]。以蘋果為例，聶佩顯等[16]在花期半個月時間對花序分離期、盛花期、盛花后、落花后等時間節(jié)點，進行疏花后果實坐果率、外觀品質、內在品質進行對比，其分離期和落花后的坐果率差率為13.8%，含糖量差率13.87%，去皮硬度差率6.39%，果皮著色指數(shù)差率14.44%，結果證明疏花越早，果實的發(fā)育越好。從果樹種類出發(fā)，主要經(jīng)濟果樹疏花作業(yè)標準如表1所示。

2 機械疏花技術與裝備研究現(xiàn)狀

疏花作為提升果樹果實質量與果園經(jīng)濟收益的有效手段，工作時效性特點突出、樹體差異性大、作業(yè)精度要求高。20世紀50年代，國外就開始研究人工疏花的替代品，因化學疏花無法精準作業(yè)且污染樹體，環(huán)境保護和綠色水果產(chǎn)業(yè)的要求不斷提高，機械疏花技術有了更好的發(fā)展前景[17]。機械疏花按照作業(yè)方法劃分為手持擊打式、機載振動式、機載擊打式、智能式疏花機。

2.1 手持擊打式疏花機

手持式疏花機體積小操作簡單，可以適應不同冠層及品種的樹木，多用于非標準化小型果園。通過手持可伸縮桿作為載體，直流電機作為柔性轉繩驅動裝置，利用柔性繩旋轉擊打果樹枝條導致花朵脫落[18]。手持式疏花裝備在我國現(xiàn)有果園標準化水平不高、山地果園占比大，大型機械化裝備工作條件不富足的情況下有著一定的應用空間[19]。雷嘵暉等[19]設計了一種電動甩繩式疏花機，手持伸縮稈可調長度為0.95～1.6 m，疏花軸轉速900 r/min以內可調。Martin?Gorriz等[20]利用三種手持電動甩繩疏花機，在桃園進行疏花試驗，結果表明三種疏花機在每平方厘米的果實數(shù)量方面沒有明顯差異，疏花效率與疏花軸轉速具有直接關系，與手工疏花相比節(jié)約86%經(jīng)濟成本。近年來國內外典型手持疏花機技術參數(shù)以及應用效果如表2所示。

2.2 機載振動式疏花機

振動式疏花機基于一種U型執(zhí)行機構，帶動樹干振動當振動頻率上升到大于花朵的應受力時，花朵脫落。Schupp等[22]基于此類振動式疏花裝置，在260次/min和180次/min的頻率下分別進行試驗，其工作速度極快，10 s左右即可實現(xiàn)整棵樹疏花工作，與人工疏花相比，后續(xù)果樹細化管理時間節(jié)約了54%～81%，工作后果實的大小僅比人工疏花提高了9%。此種裝備雖然疏花速度快，但是不同樹干疏花頻率不一致，工作時振動產(chǎn)生的作用力不同，對果樹壽命損害大，在樹梢附近的優(yōu)質果花會被錯疏，因其負面影響較大，此類疏花裝備很少應用。

2.3 機載擊打式疏花機

2.3.1 國外機載擊打式疏花機

機載轉軸式疏花機是目前國外標準化果園應用最多的機具，其關鍵技術點是疏花轉軸結構與疏花繩結構布局，操作核心是機載平臺速度與疏花軸轉速以及角度配合[23]。德國Darwin300系列是目前比較成熟的機載疏花機，該裝置主軸長3 m安裝在拖拉機上可以采用三點懸掛、叉式安裝或者螺旋安裝。Baugher等[24]采用此設備對桃樹進行兩年的疏花試驗對比，疏花效果與主軸轉速和拖拉機行駛速度密切相關。Steyn等[25]改進Darwin系列的主軸結構，使其可以從中心向任何方向傾斜30°，通過調節(jié)液壓閥控制主軸轉速與角度，調整角度后的疏花坐果質量提高了9%。Solomakhin等[26]以300～480 r/min和5～7 km/h的車速進行機械疏花試驗，得出主軸轉速的增加與車輛速度對疏花成功率成反比，設計了一種蘋果疏花系數(shù)從而得到最優(yōu)疏花效果。Assirelli等[27]開發(fā)一種新型核果類疏花機，由拖拉機搭載一個旋轉平臺，轉子上裝有彈性桿用于核果作物花朵和青果的疏除，這種彈性桿只需要很低的轉速即可實現(xiàn)疏花工作，不會損傷擊斷樹枝。Asteggiano等[28]以桃為對象，Darwin300型疏花機為平臺，研究采用垂直Y型或中央導線型在轉子轉速為150～180 r/min，車速6～7 km/h對樹木進行機械疏花，與手工疏花相比，勞動需求減少了29.2%～74.6%。Baugher等[29]在美國四個種植區(qū)評估了一種新型“混合”疏花繩，針對不同樹型，在最佳拖拉機車速和主軸轉速下，根據(jù)不同疏花繩布局得出疏花后節(jié)約的人工成本以及果實質量對比。研究表明未來機械疏花應側重于增加疏花繩與樹冠的接觸，使主軸自動定位的傳感器和轉速控制結合，另外在果樹開花前最好對果樹樹枝進行打理。

2.3.2 國內機載擊打式疏花機

隨著我國智慧農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化果園建設的進程不斷加快，機械疏花裝備也在不斷發(fā)展。李君等[30]設計了一種懸掛電動式柔性疏花機，采用便于控制的電力驅動系統(tǒng)利用微處理器與傳感器配合，探測果樹花朵的信息進行自動化疏花作業(yè)，使得疏花機轉軸轉速與拖拉機車速更緊密的配合。李君等[31]針對荔枝樹花期短的特點，設計了一種柔性疏花器，研究表明轉繩轉速和轉繩間距對疏花效率影響最直接，轉速高、間距小疏花速度越快，總用時僅相當于人工疏花時間的10.9%。汪強[32]根據(jù)蘋果和桃花期花芽的生物特性以及種植模式，研發(fā)了一種主軸式疏花裝置，分析了轉繩材料的可恢復彈性和擊打力度對疏花效果的影響，試驗結果相比人工疏花效率提高了10倍。雷曉暉等[33]基于Y型梨樹研發(fā)了一種三節(jié)臂機載疏花機，三個工作節(jié)臂角度與轉軸轉速均可調，確定了疏花軸轉速應在254 r/min左右能夠保證50%的花蕾，相比于人工疏花節(jié)約66.17%時間，一次工作能夠完整覆蓋Y型梨樹的單側樹干，不過其轉軸控制決策還是依賴于操作人員的經(jīng)驗觀察。國內外典型機載擊打式疏花機技術參數(shù)以及工作參數(shù)如表3所示。

2.4 智能疏花機

智能疏花機通過傳感器探測技術獲取果樹花朵圖像，利用目標檢測算法分析花朵位置及數(shù)量信息，計算機決策系統(tǒng)制定精準疏花策略，驅動執(zhí)行機構進行差異化精準疏花。疏花機智能化作業(yè)的重要前提是提前感知果樹的花朵信息，如花朵稠密度、位置分布等。

丹麥技術學院的研究人員運用圖像識別系統(tǒng)將識別定位到的花朵位置和數(shù)量信息傳輸?shù)街醒胩幚砥鳎?jīng)過特定算法處理花朵在樹干上的位置信息，實現(xiàn)花朵的3D映射并作為輸入信息對執(zhí)行機構下達工作指令，進行有選擇性的精準疏花，每個花梗的疏花力度都根據(jù)實際花朵大小以及數(shù)量各不相同，但是因為其視覺檢測裝置臃腫，導致整機仍停留在實驗室階段。

2015年，Lyons等[34]開發(fā)和測試了一種自動選擇型疏花系統(tǒng)用于桃樹疏花，基于Fanuc M-16iL機械手搭載雙座疏花軸，經(jīng)視覺信息采集系統(tǒng)，結合運動學定位控制機械手到達工作位置，在10 cm、15 cm、20 cm長樹枝上，每隔5 cm放置3個花朵進行疏花試驗：機械臂到達每個目標的矢量位置一致為-1.26～1.57 cm，疏花軸到達目標位置一致為-2.97～3.04 cm。此裝備首次實現(xiàn)了疏花工作的自主化和智能化，動作精準度高，但是其機械臂運動學控制復雜、價格昂貴、疏花執(zhí)行機構單次工作量小，不滿足果園管理實際情況，無法大規(guī)模應用到果園生產(chǎn)實際中去。2017年，德國Adolt Betz公司將超聲波裝置加裝在Drawin系列疏花機上，研發(fā)了一種自動疏花影像系統(tǒng)，通過計算機處理超聲波探測信息，根據(jù)花朵密度適時調整疏花主軸轉速，但是其超聲波探測裝置只能探測到樹干與機器的相對距離，無法準確分辨花朵信息。

2.5 典型疏花裝備對比

目前典型機械疏花裝備對比如表4所示。

根據(jù)上述手持擊打式、機載擊打式、機載振動式、智能式四種典型疏花機研究現(xiàn)狀得出，機械疏花不受天氣和環(huán)保為題制約，能夠在不損傷樹體和不影響結果的情況下降低人工疏花經(jīng)濟成本高昂問題[35， 36]。作為一種物理去除技術，針對不同密度的花序，可以采用不同的疏花繩間距及拖拉機行駛速度和轉速的配合，具有一定的可控制性與預測性，種植者可根據(jù)果樹近年來的生產(chǎn)水平增加或者減少留花量[22]。

3 國內外花朵識別技術研究現(xiàn)狀

隨著智慧果園的不斷發(fā)展，果農(nóng)更趨向于實現(xiàn)果樹產(chǎn)量與質量可預測與可控制，需要一種作業(yè)精準可控的疏花機，精準調整果樹花朵與果實比例?；ǘ渥R別技術作為機械化精準疏花作業(yè)的核心支撐，近年來隨著深度學習網(wǎng)絡的不斷革新，取得了可觀的發(fā)展[37]。

3.1 國外花朵識別技術研究現(xiàn)狀

Wouters等[38]開發(fā)了一個多光譜相機系統(tǒng)來檢測梨樹花期花蕾數(shù)量，在夜間用照明燈模擬可見光的變化，在六個不同波段檢測果園場景，應用典型相關分析建立了光譜花蕾判別模型，通過篩選得到花蕾的數(shù)量，準確率在87%。Horton等[39]利用無人機攜帶多光譜相機采集桃樹花期圖像，分析RGB三個波段圖像以基于閾值分割方法來分割花朵，試驗得出花朵的平均檢出率為84.3%，基本滿足了花朵檢測準確率要求。此類方法依賴于果園的多光譜航拍圖像，多光譜相機航拍成本高昂，受天氣與光照影響較大，在圖像采集完成后再進行信息識別，處理速度慢，無法實時反饋檢測結果，與疏花機械實時作業(yè)的要求不匹配。

基于深度相機進行目標檢測有提取可行的顏色通道進行對比度變化、閾值設定和形態(tài)圖像處理多種識別算法。Hung等[40]提出了一種用于agrovision的多類圖像分割，將果樹信息分為樹葉、花朵、果實、樹干、地面和天空分離開來以此獲得花朵位置及形狀，最佳召回率和準確率接近80%。Bhattarai等[41]以Mask-RCNN算法對蘋果花進行實例分割，實施不同的圖像增強技術減少驗證損失和提高了分割算法的檢測精度，花朵檢測平均精度為86%。但采集圖像的Microsoft Kinect V2相機圖像分辨率不足以識別花簇內的單個花朵，在未來更偏向于高分辨率設備。

在面對荔枝、桃等果樹盛花期時花序密度極高的情況下，基于邊界框的Faster R-CNN無法勝任精確像素級花朵分割。Lin等[42]以荔枝花為對象通過多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡生成荔枝花朵密度圖和總數(shù)量，在自建測試集上該模型估計花朵的平均絕對誤差MAE達到了16.29，均方誤差MSE達到了25.40，作為估計花朵密度和數(shù)量的手段還具有一定的上升空間。

Dias等[43]針對上述現(xiàn)象通過進行通道加強對候選區(qū)域進行迭代計算，然后利用卷積網(wǎng)絡進行特征提取，運用主成本分析算法降維和向量機分類實現(xiàn)對花朵的檢測。雖然這種方法比傳統(tǒng)的深度學習技術表現(xiàn)更好，但是仍然受像素水平制約，網(wǎng)絡模型泛化能力差。后續(xù)Dias等[44]基于CNN+SVM提出了一種新的蘋果花檢測方法，不完全依賴手工標注的花朵特征，將每張圖像進行網(wǎng)格劃分，結合多個卷積層和下采樣來進行背景分割，學習特征信息，對預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行微調，即使在面對雜波和光照不穩(wěn)定等情況下也有很好的魯棒性，其召回率和準確率在90%以上。不過該網(wǎng)絡處理速度要50 s左右，實時性低，對處理器性能依賴高，增加了設備成本。

Palacios等[45]在夜間田間條件下，利用移動平臺以5 km/h的速度使用相機采集葡萄花夜間圖像，首先基于VGG19網(wǎng)絡為編碼器，使用SegNet架構對RGB圖像按像素進行聚類，后續(xù)使用分水嶺算法和線性回歸模型對每個網(wǎng)格區(qū)域花朵進行分割和計數(shù)，最終重建整張圖像。此次研究首次在移動條件下獲取花朵信息，更加貼近了生產(chǎn)實際情況。

Wang等[46]針對現(xiàn)有閾值分割識別花朵速度緩慢現(xiàn)象，提出一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡[47]的像素級蘋果花分割方法，在白天和夜間數(shù)據(jù)集上均進行了測試，在較低像素下均取得了85.6%的準確率，然后利用GPS對攝像機的偏移量進行記錄并結合果園具體環(huán)境進行數(shù)學建模，完成蘋果花朵密度的3D映射，初步實現(xiàn)了整個果樹的可視化。

3.2 國內花朵識別技術研究現(xiàn)狀

沈躍等[48]以CoSaMP算法為基礎，結合Dog-Leg和自適應變步長思想，初步快速實現(xiàn)了植株的圖像重構。郭濤等[49]基于開源深度學習框架Darknet，運用YOLOv4[50]網(wǎng)絡架構對桃花識別，經(jīng)過試驗對比Faster R-CNN[47]模型其平均損失率、平均精度、召回率、F1分數(shù)均優(yōu)于后者。

尚鈺瑩等[51]利用YOLOv5s對蘋果花識別，在晴天、陰天、雨天、有無遮擋、順光背光等情況進行圖像的采集，綜合對比YOLOv4、SSD、Faster R-CNN三種網(wǎng)絡架構，YOLOv5s網(wǎng)絡在模型的輕量化上以及相同置信度下的精準率為87.7%、召回率為94%、全類平均準確率mAP為97.20%。檢測速度等各項指標均有明顯優(yōu)勢，能夠為機械疏花提供一定技術支持，但圖像來源與手機攝像，提前虛化了周圍特征方便了特征提取，拍攝距離較近，從疏花機正常工作距離情況來說，圖像采集設備無法如此近距離獲取果樹圖像信息。

鄧穎等[52]針對柑橘樹花期花量多，花果平衡難度大的問題，基于Mask R-CNN主干卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對掩膜分支部分進行優(yōu)化，考慮到花朵作為稠密小目標，在進行特征圖提取時容易丟失遺漏一些小尺度信息，引入了特征金字塔網(wǎng)絡進行不同感受野的特征融合，該網(wǎng)絡平均精度為36.3%，誤差為11.9%，初步實現(xiàn)了柑橘花朵的目標檢測并統(tǒng)計數(shù)量，可以為實現(xiàn)調節(jié)柑橘花朵比例提供信息參考。

顧寶興等[53]通過改進YOLOv3網(wǎng)絡，在特征信息提取上引入SENet注意力機制模塊，使用K-means聚類算法對錨框信息進行聚類處理，經(jīng)過試驗樹干定位的橫向縱向誤差分別為0.039 m和0.266 m，相比于固有YOLOv3網(wǎng)絡和SSD網(wǎng)絡，精度提高了14.17%。

在目前研究中，R-CNN類算法識別花朵精度高但設備要求高，導致效率低下；SSD類算法速度快但是精度一般，YOLO系列算法在速度和精度上均能夠達到一定水準，但也會忽略一些稠密目標。國內外典型花朵識別算法應用效果如表5所示。

4 機械化疏花存在問題與展望

4.1 存在問題

隨著我國精準農(nóng)業(yè)，智慧農(nóng)業(yè)的進程不斷加快，果園機械化疏花發(fā)展前景廣闊。近年來相關領域的科研工作人員開展大量的機械化、智能化疏花研究，取得豐碩的成果，但因果園環(huán)境和技術條件等缺陷，在以下方面還存在問題。

1） 我國果農(nóng)對疏花工作的認識度不足，疏花機械市場占比小，在進行少量疏花工作的同時，對作業(yè)標準理解模糊，操作不規(guī)范留花量或多或少。除去果園固有地形條件的限制，果園種植管理模式是否規(guī)范，樹體形狀有沒有進行統(tǒng)一科學的裁剪也是影響果園生產(chǎn)管理類裝備發(fā)展的關鍵因素。

2） 手持式疏花機在山地丘陵果園以及行間郁閉、枝干錯雜的老齡果園中還有一定的應用空間，但操作使用仍然擺脫不了人力以及操作者的農(nóng)藝水平限制，且大都為電力驅動裝置，工作續(xù)航時間短，不適宜大規(guī)模普及應用。

3） 國內外大型機載疏花機，工作模式單一，面對不同的樹型無法一機多用，通用性不強，設備引進效果不佳。智能疏花機相比純機械疏花機在保證疏花效率的同時具有可差分工作模式的優(yōu)勢，不過因涉及多學科技術的融合，研究進展緩慢，在關鍵技術點上，面對果樹的形狀不一、枝干錯綜復雜、枝葉遮擋等情況時，如何精準識別并將檢測結果反饋到執(zhí)行機構的控制層面去，仍是一塊短板。

4） 疏花軸的結構單一，疏花繩在擊打花朵過程中的力學分析被普遍忽略，專用疏花柔性繩研發(fā)生產(chǎn)較少，沒有標準的轉速標準，大都是依靠經(jīng)驗調節(jié)。

5） 目前對于果樹花朵這種相似度高、重疊度大、體積小的檢測目標來說，缺少針對性強且可靠性高的網(wǎng)絡模型，對光照的要求條件、背景噪聲的抑制能力、漏檢和誤檢現(xiàn)象有待進一步探索。在檢測手段上，研究試驗過程中大部分是先采集照片后分析檢測圖像，而且視覺裝置距離果樹過近，在貼合實時應用層面還需要系統(tǒng)地研究。

4.2 展望

隨著水果產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的快速增長與廉價勞動力不斷減少，市場對新型疏花裝備的需求也必然會增加。目前基于深度學習的機器視覺正處于蓬勃發(fā)展階段，果樹花朵數(shù)量位置信息的檢測問題，在國內外學者不斷的探索中，檢測效果不斷進步，這使得智能疏花機的技術瓶頸也越來越少。面對上文存在的主要問題，進一步提升我國果園生產(chǎn)管理機械化水平，全面推進智慧農(nóng)業(yè)精準果業(yè)建設進程，實現(xiàn)自動化與智能化機械疏花，可以重點加強以下幾個方面工作。

1） 果園種植方式標準化。要提高果園疏花作業(yè)的機械化水平實現(xiàn)智慧管理，前提是果樹壟間距、行間距、樹間距等都要有著嚴謹?shù)男袠I(yè)的規(guī)范，樹型統(tǒng)一且簡單，規(guī)范果園農(nóng)藝生產(chǎn)流程，疏花前必須先修理枝干。優(yōu)化老型果園，對老齡果樹結果能力差的，及時淘汰替換，新興果園既要因地制宜也要嚴格執(zhí)行種植方式標準化。

2） 疏花軸機械結構與疏花繩材料。針對我國果園樹形的多樣性，現(xiàn)有疏花機主軸上的疏花繩間距一經(jīng)固定不能夠自動調節(jié)，限制疏花量與疏花區(qū)域調節(jié)的多樣性，主軸結構應向著兼容性高，自動調節(jié)繩間距和可拼接組裝方向發(fā)展。在疏花繩研究方面，分析疏花繩旋轉狀態(tài)下力學形態(tài)，研發(fā)使用壽命長、不會割傷樹體的專用疏花性繩。

3） 構建果園生產(chǎn)管理經(jīng)驗專家?guī)臁ｋS著科技的發(fā)展，果樹花朵數(shù)量與坐果品質的關系越來越明確，根據(jù)不同地區(qū)、果樹品種、氣候、果樹年齡、土壤肥力、產(chǎn)品要求等因素，估算出所需疏花數(shù)量以及保留花朵位置非常必要。將生產(chǎn)者和農(nóng)藝人員的生產(chǎn)管理經(jīng)驗輸入計算機，成為機器工作的學習庫，做到以需定產(chǎn)，以產(chǎn)定花，根據(jù)需要可以調整機械不同工作模式，將人的經(jīng)驗轉換成機器工作參數(shù)，綜合各地區(qū)典型果園信息，統(tǒng)籌構建生產(chǎn)管理經(jīng)驗專家?guī)臁?/p>

4） 花朵識別技術的重點研究方向。未來花朵識別技術研究應在保證準確率的同時，兼容不同花朵特征，完善果樹花朵信息庫；在識別手段上著重在移動平臺下、自然光情況下與正常工作距離下對果樹整體檢測并保證識別精度，實時檢測判斷花朵位置分布。

5） 智能疏花機的研發(fā)。智能疏花機的下一步研發(fā)重點，應將檢測到的花朵信息，經(jīng)過工控機或者微處理器，結合上述的果園生產(chǎn)管理專家?guī)爝M行整體信息融合處理，規(guī)劃出所要進行疏花工作區(qū)域，計算出在這一區(qū)域機載平臺的速度與疏花軸的角度以及速度參數(shù)，構建計算機疏花決策系統(tǒng)，不再依賴人工去判別和調控。

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