河北大学学报(自然科学版) ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (5): 462-474.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2026.05.002

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基于机器视觉的果树冠层探测技术研究进展

孙艺萌1,谷趁趁2,翟长远3,高振1,郝建军1   

  • 收稿日期:2025-12-29 出版日期:2026-09-25 发布日期:2026-09-15
  • 通讯作者: 国家自然科学基金青年科学基金项目(32301684)
  • 作者简介:孙艺萌(1999—),女,河北农业大学在读博士研究生,主要从事精准施药技术研究. E-mail:sym2304600648@163.com

Research progress on machine vision-based detection technology for fruit tree canopy

SUN Yimeng1,GU Chenchen2,ZHAI Changyuan3,GAO Zhen1,HAO Jianjun1   

  1. 1.College of Mechanical and Electrical Engineering, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China; 2.Department of Equipment Manufacturing and Control, Hebei Chemical & Pharm- aceutical College, Shijiazhuang 050030, China; 3.Intelligent Equipment Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097, China
  • Received:2025-12-29 Online:2026-09-25 Published:2026-09-15

摘要: 果园对靶变量施药技术旨在解决传统施药方法导致的农药残留和环境污染等问题. 利用机器视觉技术实时获取果树冠层轮廓、几何尺寸及生物量等特征信息,是实现果园对靶变量施药的前提.本文综述了国内外果树冠层探测技术发展现状,介绍了RGB相机和RGB-D相机2种常用的采集果树冠层图像的视觉传感器,对比分析了传统图像处理、深度学习和三维重建等技术在获取果树冠层特征信息的效果.最后,提出了当前机器视觉技术在果树冠层探测中的不足,未来的研究应重点关注多传感器融合、新网络架构引入、公开数据集平台完善、无人机喷药装备的研发等方面.

关键词: 机器视觉, 果树冠层, RGB-D相机, 深度学习

中图分类号: