針對草莓采摘過程中人工成本高的問題，該研究提出了草莓采摘機器人果實識別和發(fā)現(xiàn)方法。研究首先收集1000張成熟、未成熟、單顆、多顆、被遮擋的草莓圖像，采用兩階段檢測Mask R-CNN實例分割網(wǎng)絡(luò)和一階段檢測YOLOv3目標檢測網(wǎng)絡(luò)訓練草莓識別模型，識別模型將草莓分為成熟和未成熟兩類。YOLOv3和Mask R-CNN的準確率分別為93.4%和94.5%。其次，使用ZED 3D相機、三角定位原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對草莓進行三維定位。YOLOv3的識別精度為3.1mm，而Mask R-CNN為3.9mm。該研究提出的草莓檢測定位方法可以有效地為采摘機器人精確定位成熟草莓。