本报讯（记者 罗晨通讯员 谷雨王爽）近年来，依赖人工采摘的作业模式难以满足草莓产业规模化、标准化发展的需求，随着人工智能技术的发展，草莓采摘机器人的研发与应用成为解决上述瓶颈的重要方向。
包络仿生式气动软夹爪在采摘草莓
传统夹剪一体式、气吸式末端执行器采摘后易残留果梗，这些果梗会在运输过程中刺破、划伤相邻果实，造成果实间相互损伤。为攻克这一难题，南京农业大学工学院汪小旵教授团队跳出传统设计思路，创新采用包络仿生式气动软夹爪，并设计模仿人类采摘行为的“拖拽—旋转”动作，同时提出基于YOLOv12深度学习模型的遮挡处理与抓取位姿调整策略，从末端执行器、采摘动作与智能决策多维度发力，实现高架草莓无损去茎的精准自动化采收，为设施农业草莓产业智能化升级提供了关键技术支撑。
为实现草莓无损采摘，研究团队选用包络仿生式气动软夹爪，其设计灵感源于海葵进食行为。夹爪主体采用柔性硅胶材质，兼具优异的弹性与可变形性能，可避免机械损伤；结构上由四层错位排列的柔性触手构成，能完全包裹不同大小、形态的草莓，确保抓取稳定、柔和；夹爪底部气动腔通过气压调节实现触手智能收放，负压时触手向内贴合完成轻柔抓取，正压时舒展释放果实，完美适配草莓果皮柔软易损的特性。
为实现草莓去茎采摘，研究团队为机器人设计“拖拽—旋转”仿人采摘动作，与包络仿生式气动软夹爪高效配合。当软夹爪完成对草莓的柔性包络抓取后，机械臂按预设程序完成精准的拖拽与旋转动作，使草莓花梗与花萼的连接点自然断裂，从根本上避免果梗残留，实现真正的去茎采摘。这一动作设计精准复刻人类采摘草莓的核心行为逻辑，既保证了采摘过程中果实的完整性，又彻底解决了传统采摘方式的果梗损伤隐患。
针对草莓密集生长带来的遮挡难题，团队基于YOLOv12深度学习模型，提出一套完整的遮挡处理与抓取位姿调整策略。该策略通过综合评分机制评估簇生草莓间的空间关系，优先选择遮挡最少的采摘目标，并基于RGB-D视觉反馈动态调整抓取位姿；在每次采摘尝试后迭代更新候选目标集与评分向量，实现密集种植环境下的鲁棒闭环采收，有效提升复杂场景下的作业稳定性。
为验证所采用软夹爪与策略的有效性与鲁棒性，研究团队开展了大量田间试验与对比研究。结果显示，系统抓取成功率达84%，平均作业周期约20秒。与鳍条效应型、fPN型软夹爪相比，所采用的包络仿生式气动软夹爪能有效降低果实损伤，实现接近人工采摘的轻柔采收效果；所提出的遮挡处理策略在复杂农业环境中将抓取成功率从66%提升至84%，充分展现了策略方案的先进性与实用性。
南京农业大学工学院的这项研究成果，为高架草莓无损去茎自动化采摘提供了全新解决方案，其多维度协同的技术思路也为番茄、樱桃等其他软质果蔬的智能化采收打开了新思路。不过目前方案仍有不足：极端复杂遮挡场景下的采摘表现、作业效率仍有提升空间，且暂未覆盖垄作栽培场景。未来，团队将持续优化技术方案，推动成果产业化落地，为我国设施农业现代化发展注入新动能。
【中国食品报】草莓采摘机器人添“仿生巧手”包络仿生软夹爪破解高架草莓无损去茎采摘难题
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