摘要：為促進(jìn)果園機(jī)械化疏花技術(shù)與裝備發(fā)展，提高果園全程機(jī)械化水平，通過論述疏花的必要性與作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以期為疏花工作提供理論指導(dǎo)。根據(jù)國內(nèi)外手持式、振動式、機(jī)載式和智能式疏花機(jī)的工作方法與特點(diǎn)，概括分析其關(guān)鍵技術(shù)和優(yōu)缺點(diǎn)。重點(diǎn)闡述機(jī)器視覺作為智能疏花機(jī)核心技術(shù)在花朵識別應(yīng)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?jǐn)?shù)總結(jié)其制約因素和存在的主要問題。針對目前主流機(jī)載疏花機(jī)存在的工作模式單一、精準(zhǔn)作業(yè)水平低、對果園標(biāo)準(zhǔn)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(jié)構(gòu)與疏花繩材料、構(gòu)建果園生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)專家?guī)臁⒒ǘ渥R別技術(shù)的重點(diǎn)研究方向、智能疏花機(jī)未來研發(fā)重點(diǎn)5個方面進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：果園機(jī)械化；疏花；手持；機(jī)載；花朵識別

中圖分類號：S24" " " 文獻(xiàn)標(biāo)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(yàn)豐富，但是果園生產(chǎn)管理類工具的機(jī)械化、自動化、智能化水平還較低，綜合機(jī)械化水平在30%以下，尤其在疏花方面，其普遍適用的農(nóng)機(jī)具種類以及數(shù)量還低于綜合機(jī)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(guān)鍵一環(huán)，目前仍大量采用人工作業(yè)，耗時嚴(yán)重，效率低下，對農(nóng)藝操作者的經(jīng)驗(yàn)水平還較高，受人口老齡化和城市化進(jìn)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(jì)成本急劇攀升，嚴(yán)重影響了果園的經(jīng)濟(jì)效益[2]。果農(nóng)缺乏現(xiàn)代化科學(xué)管理經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，大都以自我意識為管理標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)槿狈ψ鳂I(yè)機(jī)具，有的果農(nóng)以省時為目的，采用化學(xué)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(shè)進(jìn)程不斷加快，未來果園疏花作業(yè)機(jī)械化、精準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)，論述國內(nèi)外機(jī)械化疏花技術(shù)裝備研究進(jìn)展與花朵目標(biāo)識別技術(shù)研究現(xiàn)狀，根據(jù)當(dāng)前機(jī)械化疏花技術(shù)與裝備存在的主要問題提出展望，以期為未來機(jī)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(biāo)準(zhǔn)

1.1 果樹疏花的必要性

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

實(shí)現(xiàn)果樹花果平衡科學(xué)的調(diào)控果實(shí)數(shù)量和質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)之一就是疏花[8]。合理疏花可以調(diào)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(shí)品質(zhì)[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(fù)荷、果實(shí)重量和開花之間的關(guān)系，當(dāng)蘋果樹枝每個平方厘米樹干橫截面積3個果實(shí)時，果實(shí)單個重量為270 g，而當(dāng)作物負(fù)荷為每個平方厘米樹干橫截面積為6個果實(shí)時，單個果實(shí)重量為180 g，坐果數(shù)量直接影響了果實(shí)質(zhì)量。

1.2 果樹疏花作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

Johnson等在1990年就提出了一種數(shù)學(xué)模型，利用易于測量的參數(shù)來優(yōu)化桃的疏花強(qiáng)度，但是僅針對特殊作業(yè)情況。Iwanami等[11]提出了一種作物負(fù)荷管理技術(shù)，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(shí)數(shù)量，達(dá)到年產(chǎn)總量不變而果實(shí)質(zhì)量提升。

疏花的作業(yè)要領(lǐng)有早、狠、快三個點(diǎn)。疏花之前首先要確定植株的載果量，具體應(yīng)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(jiān)決不留，少留不留短枝花“枝枝必疏”避免漏疏，造成的重復(fù)工作[14]。果樹花期階段氣候多變?nèi)纭暗勾汉?、雷陣雨、晚霜等惡劣天氣耽誤最佳疏花期，導(dǎo)致疏花疏果同步進(jìn)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(diǎn)，進(jìn)行疏花后果實(shí)坐果率、外觀品質(zhì)、內(nèi)在品質(zhì)進(jìn)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(jié)果證明疏花越早，果實(shí)的發(fā)育越好。從果樹種類出發(fā)，主要經(jīng)濟(jì)果樹疏花作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

2 機(jī)械疏花技術(shù)與裝備研究現(xiàn)狀

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

2.1 手持擊打式疏花機(jī)

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

2.2 機(jī)載振動式疏花機(jī)

振動式疏花機(jī)基于一種U型執(zhí)行機(jī)構(gòu)，帶動樹干振動當(dāng)振動頻率上升到大于花朵的應(yīng)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(jìn)行試驗(yàn)，其工作速度極快，10 s左右即可實(shí)現(xiàn)整棵樹疏花工作，與人工疏花相比，后續(xù)果樹細(xì)化管理時間節(jié)約了54%～81%，工作后果實(shí)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(zhì)果花會被錯疏，因其負(fù)面影響較大，此類疏花裝備很少應(yīng)用。

2.3 機(jī)載擊打式疏花機(jī)

2.3.1 國外機(jī)載擊打式疏花機(jī)

機(jī)載轉(zhuǎn)軸式疏花機(jī)是目前國外標(biāo)準(zhǔn)化果園應(yīng)用最多的機(jī)具，其關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)是疏花轉(zhuǎn)軸結(jié)構(gòu)與疏花繩結(jié)構(gòu)布局，操作核心是機(jī)載平臺速度與疏花軸轉(zhuǎn)速以及角度配合[23]。德國Darwin300系列是目前比較成熟的機(jī)載疏花機(jī)，該裝置主軸長3 m安裝在拖拉機(jī)上可以采用三點(diǎn)懸掛、叉式安裝或者螺旋安裝。Baugher等[24]采用此設(shè)備對桃樹進(jìn)行兩年的疏花試驗(yàn)對比，疏花效果與主軸轉(zhuǎn)速和拖拉機(jī)行駛速度密切相關(guān)。Steyn等[25]改進(jìn)Darwin系列的主軸結(jié)構(gòu)，使其可以從中心向任何方向傾斜30°，通過調(diào)節(jié)液壓閥控制主軸轉(zhuǎn)速與角度，調(diào)整角度后的疏花坐果質(zhì)量提高了9%。Solomakhin等[26]以300～480 r/min和5～7 km/h的車速進(jìn)行機(jī)械疏花試驗(yàn)，得出主軸轉(zhuǎn)速的增加與車輛速度對疏花成功率成反比，設(shè)計(jì)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(jī)，由拖拉機(jī)搭載一個旋轉(zhuǎn)平臺，轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速即可實(shí)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(jī)為平臺，研究采用垂直Y型或中央導(dǎo)線型在轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為150～180 r/min，車速6～7 km/h對樹木進(jìn)行機(jī)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(jī)車速和主軸轉(zhuǎn)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(shí)質(zhì)量對比。研究表明未來機(jī)械疏花應(yīng)側(cè)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(zhuǎn)速控制結(jié)合，另外在果樹開花前最好對果樹樹枝進(jìn)行打理。

2.3.2 國內(nèi)機(jī)載擊打式疏花機(jī)

隨著我國智慧農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化果園建設(shè)的進(jìn)程不斷加快，機(jī)械疏花裝備也在不斷發(fā)展。李君等[30]設(shè)計(jì)了一種懸掛電動式柔性疏花機(jī)，采用便于控制的電力驅(qū)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(jìn)行自動化疏花作業(yè)，使得疏花機(jī)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速與拖拉機(jī)車速更緊密的配合。李君等[31]針對荔枝樹花期短的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種柔性疏花器，研究表明轉(zhuǎn)繩轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)繩間距對疏花效率影響最直接，轉(zhuǎn)速高、間距小疏花速度越快，總用時僅相當(dāng)于人工疏花時間的10.9%。汪強(qiáng)[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(zhuǎn)繩材料的可恢復(fù)彈性和擊打力度對疏花效果的影響，試驗(yàn)結(jié)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(jī)載疏花機(jī)，三個工作節(jié)臂角度與轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速均可調(diào)，確定了疏花軸轉(zhuǎn)速應(yīng)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(cè)樹干，不過其轉(zhuǎn)軸控制決策還是依賴于操作人員的經(jīng)驗(yàn)觀察。國內(nèi)外典型機(jī)載擊打式疏花機(jī)技術(shù)參數(shù)以及工作參數(shù)如表3所示。

2.4 智能疏花機(jī)

智能疏花機(jī)通過傳感器探測技術(shù)獲取果樹花朵圖像，利用目標(biāo)檢測算法分析花朵位置及數(shù)量信息，計(jì)算機(jī)決策系統(tǒng)制定精準(zhǔn)疏花策略，驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行差異化精準(zhǔn)疏花。疏花機(jī)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(shù)學(xué)院的研究人員運(yùn)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?，?jīng)過特定算法處理花朵在樹干上的位置信息，實(shí)現(xiàn)花朵的3D映射并作為輸入信息對執(zhí)行機(jī)構(gòu)下達(dá)工作指令，進(jìn)行有選擇性的精準(zhǔn)疏花，每個花梗的疏花力度都根據(jù)實(shí)際花朵大小以及數(shù)量各不相同，但是因?yàn)槠湟曈X檢測裝置臃腫，導(dǎo)致整機(jī)仍停留在實(shí)驗(yàn)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(jī)械手搭載雙座疏花軸，經(jīng)視覺信息采集系統(tǒng)，結(jié)合運(yùn)動學(xué)定位控制機(jī)械手到達(dá)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(jìn)行疏花試驗(yàn)：機(jī)械臂到達(dá)每個目標(biāo)的矢量位置一致為-1.26～1.57 cm，疏花軸到達(dá)目標(biāo)位置一致為-2.97～3.04 cm。此裝備首次實(shí)現(xiàn)了疏花工作的自主化和智能化，動作精準(zhǔn)度高，但是其機(jī)械臂運(yùn)動學(xué)控制復(fù)雜、價格昂貴、疏花執(zhí)行機(jī)構(gòu)單次工作量小，不滿足果園管理實(shí)際情況，無法大規(guī)模應(yīng)用到果園生產(chǎn)實(shí)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(jī)上，研發(fā)了一種自動疏花影像系統(tǒng)，通過計(jì)算機(jī)處理超聲波探測信息，根據(jù)花朵密度適時調(diào)整疏花主軸轉(zhuǎn)速，但是其超聲波探測裝置只能探測到樹干與機(jī)器的相對距離，無法準(zhǔn)確分辨花朵信息。

2.5 典型疏花裝備對比

目前典型機(jī)械疏花裝備對比如表4所示。

根據(jù)上述手持擊打式、機(jī)載擊打式、機(jī)載振動式、智能式四種典型疏花機(jī)研究現(xiàn)狀得出，機(jī)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(jié)果的情況下降低人工疏花經(jīng)濟(jì)成本高昂問題[35， 36]。作為一種物理去除技術(shù)，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(jī)行駛速度和轉(zhuǎn)速的配合，具有一定的可控制性與預(yù)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(nèi)外花朵識別技術(shù)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(shí)現(xiàn)果樹產(chǎn)量與質(zhì)量可預(yù)測與可控制，需要一種作業(yè)精準(zhǔn)可控的疏花機(jī)，精準(zhǔn)調(diào)整果樹花朵與果實(shí)比例。花朵識別技術(shù)作為機(jī)械化精準(zhǔn)疏花作業(yè)的核心支撐，近年來隨著深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)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(shù)研究現(xiàn)狀

Wouters等[38]開發(fā)了一個多光譜相機(jī)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(yīng)用典型相關(guān)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(zhǔn)確率在87%。Horton等[39]利用無人機(jī)攜帶多光譜相機(jī)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(yàn)得出花朵的平均檢出率為84.3%，基本滿足了花朵檢測準(zhǔn)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(jī)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(jìn)行信息識別，處理速度慢，無法實(shí)時反饋檢測結(jié)果，與疏花機(jī)械實(shí)時作業(yè)的要求不匹配。

基于深度相機(jī)進(jìn)行目標(biāo)檢測有提取可行的顏色通道進(jìn)行對比度變化、閾值設(shè)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(shí)、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(zhǔn)確率接近80%。Bhattarai等[41]以Mask-RCNN算法對蘋果花進(jìn)行實(shí)例分割，實(shí)施不同的圖像增強(qiáng)技術(shù)減少驗(yàn)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(jī)圖像分辨率不足以識別花簇內(nèi)的單個花朵，在未來更偏向于高分辨率設(shè)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(luò)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(jì)花朵的平均絕對誤差MAE達(dá)到了16.29，均方誤差MSE達(dá)到了25.40，作為估計(jì)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(jìn)行通道加強(qiáng)對候選區(qū)域進(jìn)行迭代計(jì)算，然后利用卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，運(yùn)用主成本分析算法降維和向量機(jī)分類實(shí)現(xiàn)對花朵的檢測。雖然這種方法比傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)表現(xiàn)更好，但是仍然受像素水平制約，網(wǎng)絡(luò)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(biāo)注的花朵特征，將每張圖像進(jìn)行網(wǎng)格劃分，結(jié)合多個卷積層和下采樣來進(jìn)行背景分割，學(xué)習(xí)特征信息，對預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，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(zhǔn)確率在90%以上。不過該網(wǎng)絡(luò)處理速度要50 s左右，實(shí)時性低，對處理器性能依賴高，增加了設(shè)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(jī)采集葡萄花夜間圖像，首先基于VGG19網(wǎng)絡(luò)為編碼器，使用SegNet架構(gòu)對RGB圖像按像素進(jìn)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(jìn)行分割和計(jì)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(shí)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(luò)[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(jìn)行了測試，在較低像素下均取得了85.6%的準(zhǔn)確率，然后利用GPS對攝像機(jī)的偏移量進(jìn)行記錄并結(jié)合果園具體環(huán)境進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，完成蘋果花朵密度的3D映射，初步實(shí)現(xiàn)了整個果樹的可視化。

3.2 國內(nèi)花朵識別技術(shù)研究現(xiàn)狀

沈躍等[48]以CoSaMP算法為基礎(chǔ)，結(jié)合Dog-Leg和自適應(yīng)變步長思想，初步快速實(shí)現(xiàn)了植株的圖像重構(gòu)。郭濤等[49]基于開源深度學(xué)習(xí)框架Darknet，運(yùn)用YOLOv4[50]網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對桃花識別，經(jīng)過試驗(yàn)對比Faster R-CNN[47]模型其平均損失率、平均精度、召回率、F1分?jǐn)?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(jìn)行圖像的采集，綜合對比YOLOv4、SSD、Faster R-CNN三種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)在模型的輕量化上以及相同置信度下的精準(zhǔn)率為87.7%、召回率為94%、全類平均準(zhǔn)確率mAP為97.20%。檢測速度等各項(xiàng)指標(biāo)均有明顯優(yōu)勢，能夠?yàn)闄C(jī)械疏花提供一定技術(shù)支持，但圖像來源與手機(jī)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(jī)正常工作距離情況來說，圖像采集設(shè)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(luò)對掩膜分支部分進(jìn)行優(yōu)化，考慮到花朵作為稠密小目標(biāo)，在進(jìn)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(luò)進(jìn)行不同感受野的特征融合，該網(wǎng)絡(luò)平均精度為36.3%，誤差為11.9%，初步實(shí)現(xiàn)了柑橘花朵的目標(biāo)檢測并統(tǒng)計(jì)數(shù)量，可以為實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)柑橘花朵比例提供信息參考。

顧寶興等[53]通過改進(jìn)YOLOv3網(wǎng)絡(luò)，在特征信息提取上引入SENet注意力機(jī)制模塊，使用K-means聚類算法對錨框信息進(jìn)行聚類處理，經(jīng)過試驗(yàn)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(luò)和SSD網(wǎng)絡(luò)，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(shè)備要求高，導(dǎo)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(dá)到一定水準(zhǔn)，但也會忽略一些稠密目標(biāo)。國內(nèi)外典型花朵識別算法應(yīng)用效果如表5所示。

4 機(jī)械化疏花存在問題與展望

4.1 存在問題

隨著我國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，智慧農(nóng)業(yè)的進(jìn)程不斷加快，果園機(jī)械化疏花發(fā)展前景廣闊。近年來相關(guān)領(lǐng)域的科研工作人員開展大量的機(jī)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(shù)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(rèn)識度不足，疏花機(jī)械市場占比小，在進(jìn)行少量疏花工作的同時，對作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行統(tǒng)一科學(xué)的裁剪也是影響果園生產(chǎn)管理類裝備發(fā)展的關(guān)鍵因素。

2） 手持式疏花機(jī)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(yīng)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(qū)動裝置，工作續(xù)航時間短，不適宜大規(guī)模普及應(yīng)用。

3） 國內(nèi)外大型機(jī)載疏花機(jī)，工作模式單一，面對不同的樹型無法一機(jī)多用，通用性不強(qiáng)，設(shè)備引進(jìn)效果不佳。智能疏花機(jī)相比純機(jī)械疏花機(jī)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(xué)科技術(shù)的融合，研究進(jìn)展緩慢，在關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)上，面對果樹的形狀不一、枝干錯綜復(fù)雜、枝葉遮擋等情況時，如何精準(zhǔn)識別并將檢測結(jié)果反饋到執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制層面去，仍是一塊短板。

4） 疏花軸的結(jié)構(gòu)單一，疏花繩在擊打花朵過程中的力學(xué)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(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)速標(biāo)準(zhǔn)，大都是依靠經(jīng)驗(yàn)調(diào)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(biāo)來說，缺少針對性強(qiáng)且可靠性高的網(wǎng)絡(luò)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(jìn)一步探索。在檢測手段上，研究試驗(yàn)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(shí)時應(yīng)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(jì)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(xué)習(xí)的機(jī)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(nèi)外學(xué)者不斷的探索中，檢測效果不斷進(jìn)步，這使得智能疏花機(jī)的技術(shù)瓶頸也越來越少。面對上文存在的主要問題，進(jìn)一步提升我國果園生產(chǎn)管理機(jī)械化水平，全面推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)果業(yè)建設(shè)進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)自動化與智能化機(jī)械疏花，可以重點(diǎn)加強(qiáng)以下幾個方面工作。

1） 果園種植方式標(biāo)準(zhǔn)化。要提高果園疏花作業(yè)的機(jī)械化水平實(shí)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(yán)謹(jǐn)?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(jié)果能力差的，及時淘汰替換，新興果園既要因地制宜也要嚴(yán)格執(zhí)行種植方式標(biāo)準(zhǔn)化。

2） 疏花軸機(jī)械結(jié)構(gòu)與疏花繩材料。針對我國果園樹形的多樣性，現(xiàn)有疏花機(jī)主軸上的疏花繩間距一經(jīng)固定不能夠自動調(diào)節(jié)，限制疏花量與疏花區(qū)域調(diào)節(jié)的多樣性，主軸結(jié)構(gòu)應(yīng)向著兼容性高，自動調(diào)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(zhuǎn)狀態(tài)下力學(xué)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(gòu)建果園生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)專家?guī)?。隨著科技的發(fā)展，果樹花朵數(shù)量與坐果品質(zhì)的關(guān)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(yàn)輸入計(jì)算機(jī)，成為機(jī)器工作的學(xué)習(xí)庫，做到以需定產(chǎn)，以產(chǎn)定花，根據(jù)需要可以調(diào)整機(jī)械不同工作模式，將人的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換成機(jī)器工作參數(shù)，綜合各地區(qū)典型果園信息，統(tǒng)籌構(gòu)建生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)專家?guī)臁?/p>

4） 花朵識別技術(shù)的重點(diǎn)研究方向。未來花朵識別技術(shù)研究應(yīng)在保證準(zhǔn)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(shí)時檢測判斷花朵位置分布。

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

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