基于YOLOv8的机器视觉技术在水果作物负荷估计中的应用

近年来，水果作物生产面临着劳动力短缺的问题，机械化和自动化机械成为解决这一问题的有前景的方法。在这项研究中，我们提出了一种基于YOLOv8的机器视觉系统，用于估计苹果园中冠层的参数。通过收集RGB-D传感器的颜色和深度信息，并运用主成分分析技术，我们可以识别树干和树枝，估计分支的直径和方向。通过这些参数，我们可以估计出单个分支的最佳水果数量，为机器人修剪、修剪花朵和修剪果实提供基础，以实现预期的果实产量和品质。这项研究的结果为水果作物负荷的精确估计提供了一种有效的方法，能够在农业机械化和自动化领域中发挥重要作用。