中科深谷发布辣椒视觉分拣作业平台，助力农业智能化升级

      中科深谷推出基于ROS的辣椒视觉分拣作业平台，该平台融合协作机器人、3D视觉与深度学习技术，实现辣椒等果蔬的自动化识别与无序分拣，助力农业分拣环节智能化、高效化。

研发背景

       果蔬分拣在整个农业生产运输链中占据重要比重。然而，传统农业中的分拣工作长期依赖人工，存在效率低、成本高、劳动强度大、质量稳定性不足等问题，难以适应现代化产线要求。

       随着人工智能与机器人技术的快速发展，农业领域正迎来智能化转型的关键时期。中科深谷智能果蔬分拣系统结合协作机器人与机器视觉技术，为农业分拣环节提供了可行且高效的自动化解决方案，推动现代农业向标准化、规模化方向发展。

一体化智能分拣平台，实现高效精准作业

      中科深谷辣椒分拣平台由高精度协作机械臂、RealSense深度相机、柔性夹爪、传送带与振动上料器等核心组件构成，形成完整的“识别-定位-抓取-分拣”闭环系统。

       高精度机械臂：重复定位精度达±0.02mm，具备灵活运动与稳定抓取能力；

3D视觉系统：RealSense相机广角景深覆盖，支持多角度图像采集，精准识别辣椒类型与等级；

自适应夹爪：行程14–120mm，可抓取多种尺寸辣椒模型；

自动化流程：从视觉识别到分类放置，全程无需人工干预。

深度视觉+视觉标定，提升识别鲁棒性

       平台采用深度学习算法处理图像，结合非对称圆网格标定板进行相机标定，确保在不同光照、物体姿态等条件下仍能准确识别辣椒形态与位置，有效应对多品种、多尺寸的分拣任务，具备良好的环境适应性与系统稳定性。

应用场景广阔，赋能产业与教育

       该平台可拓展至真实农田、食品加工厂等实际生产环境，为辣椒及其他果蔬的分拣提供可复制的技术方案。同时，也可以作为高校与科研机构在机器人、人工智能、农业工程等专业的教学与科研平台，支持课程实验、算法验证、系统集成等教学与研究需求，推动产学研深度融合。

图：平台可支持科研方向

        中科深谷将持续推进机器视觉与机器人技术在农业领域的创新应用，为现代农业智能化升级提供可靠的技术支撑与装备保障。