【摘 要】
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为进一步提高我国采摘机器人作业的稳定性与适应性，以Python技术为引导，针对视觉采摘机器人展开控制系统设计及深度优化研究。以采摘机器人的主要结构组成为基础，结合设计目标与功能要求，建立准确定位与识别的视觉控制模型；应用图像处理核心算法，进行相应深入细致的Python编程核心优化，得到完整性的采摘作业控制实现系统，并展开针对性的采摘试验。结果表明：基于Python理论的采摘机器人控制优化后，采摘误
【基金项目】
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河北省人力资源社会保障科研合作项目（JRSHZ-2016-03033）；
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为进一步提高我国采摘机器人作业的稳定性与适应性，以Python技术为引导，针对视觉采摘机器人展开控制系统设计及深度优化研究。以采摘机器人的主要结构组成为基础，结合设计目标与功能要求，建立准确定位与识别的视觉控制模型；应用图像处理核心算法，进行相应深入细致的Python编程核心优化，得到完整性的采摘作业控制实现系统，并展开针对性的采摘试验。结果表明：基于Python理论的采摘机器人控制优化后，采摘误差得到了进一步降低，系统运行的稳定性好，采摘成功率与整机作业效率同步提高至90%以上，均实现了相对提升度达8.5%以上的改善目标，验证了Python技术应用到采摘控制装置的可行性与优越性，对于类似农机智能化装置的应用有很好的启发作用，值得借鉴与推广。
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