一种基于视觉的果树自振特性识别与激振调控方法

本发明公开了一种基于视觉的果树自振特性识别与激振调控方法；属于果实机械采摘技术领域。该方法包括、视频采集、基于机器视觉果实自振频率信息提取、基于机器视觉进行果树结构参数提取和基于空间有限元分析与物理信息深度神经网络的果树最佳受力点优化四个步骤。其中，基于机器视觉进行果树结构参数提取是利用Mask R‑CNN算法进行目标检测和实例分割，结合Canny边缘检测技术强化图像细节，准确提取出树冠面积、树枝及树主干长细比等几何参数。该方法能够精准分离果树的多个独立模态，并准确提取果实的自振频率。该创新方案突破了传统方法的局限，为智能农业和精准果树管理提供了一种高效、低成本、适应性强的技术路径。