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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种水果智能化除遮采摘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119769301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411960385.6，技术领域涉及：A01D46/30；该发明授权一种水果智能化除遮采摘方法是由王成琳;李春江;潘韦宇;杨景;王浩名设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水果智能化除遮采摘方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种水果智能化除遮采摘方法，涉及水果智能化采摘领域，采用包括底盘10、行走机构20、工业计算机30、机械臂40、末端执行器50、PID控制器60、除遮机构70、双目立体相机80的采摘机器人；该采摘机器人能够在主动分离遮挡果实的同时，从感知枝果的运动特性入手、对其运动特性的参数进行分析，进而拟合枝果的运动轨迹、同时进行枝果运动轨迹的表征，实现感知母枝采摘点的空间信息，从而识别除遮后的复杂运动下的母枝采摘点，配合对机械臂40与末端执行器50的控制、实现串型水果的精准化采摘，从而有效提高串型水果的自动化采摘效率、降低采收成本与采摘难度。

本发明授权一种水果智能化除遮采摘方法在权利要求书中公布了：1.一种水果智能化除遮采摘方法，其特征在于：采用包括底盘、行走机构、工业计算机、机械臂、末端执行器、PID控制器、除遮机构、双目立体相机的采摘机器人，具体采摘方法为： 步骤A、采摘机器人移动至待采摘区域，双目立体相机识别串型水果，并进行三维重建、提取串型水果的各个参数； 其中，进行三维重建、提取串型水果的各个参数的具体方法为： 步骤A3、采用Canny边缘检测提取串型水果果实串图像的边缘特征点： 先获得不同像素点的梯度强度： 式中：Gx,y表示梯度幅值；表示梯度方向；Gx、Gy分别表示图像在x、y方向上的梯度； 再采用非极大值抑制与双阈值处理的方法，在梯度方向上保留局部极大值、获取准确的检测框边缘： 预设高阈值Gmax与低阈值Gmin，若Gx,y≥Gmax、则为强边缘，若Gmin≤Gx,yGmax、则为弱边缘，若Gx,yGmax、则为非边缘； 步骤A4、采用最近邻匹配方法进行提取的串型水果果实串边缘特征的匹配： 先测量不同特征点之间的距离： 式中：表示xi、xj两个特征点之间的距离；表示图像x的第r个属性值； 再取出距离接近的特征点，并对这些特征点进行统计、完成串型水果果实串边缘特征的匹配； 步骤A5、将完成匹配的特征点进行三维空间坐标转换： 式中：Q表示双目立体视觉相机的重投影矩阵；T表示双目立体视觉相机的基线距离；f表示焦距；x’、x分别表示双目立体视觉相机的左、右相机视图的横坐标，d表示视差，X、Y、Z分别表示目标在世界坐标系下的距离分量；W表示权重参数；x0,y0表示图像中的像素点坐标； 步骤A6、采用迭代最近点方法将点云坐标对齐到同一个坐标系中、完成对多个图像点云的配准操作： 式中：R表示旋转变换矩阵，U表示平移变换矩阵；pi表示对应点云p中的任意一点；qi表示对应点云q中距离最短的点；k表示点云点的个数； 通过迭代获得最优变换矩阵，使得两个点云重合，即完成配准； 步骤A7、采用泊松表面重建方法对配准点云进行三维重建、生成三维模型，并根据三维模型提取串型水果的果实参数、枝条参数和作用距离； 步骤B、根据参数信息与空间余度模型、确定使串型水果的母枝与其遮挡果实之间有效分离的除遮压强；追踪、记录串型水果的母枝及其遮挡果实各自的运动特征数据，并分别建立运动特性映射表； 步骤C、启动除遮机构进行除遮、并实时监测除遮压强，采用PID控制器结合实时压强与运动特性映射表进行除遮压强的调节，并根据串型水果的母枝及其遮挡果实的空间坐标拟合空间轨迹； 步骤D、根据拟合得到的空间轨迹感知采摘点，实现串型水果的动态采摘。

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