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苹果采摘主要仰赖人工操作。果园成熟后，需大量采摘人手。然而，多数当地果农自行采摘。老龄化及青年外出工作导致采摘季节人手短缺。中国自2011年开始研发苹果采摘机器人，取得进展。但机器人难以适应复杂果园环境，如识别遮挡物。不准确采摘可能损坏果实及伤害机械臂。影响采摘效率与果质，增加损失。同时，果实识别分

采用自主训练的YOLOV8模型，达到了最佳性能。这一模型经过全面调试，可用于手指尺寸的准确测量。同时，该模型100%开源，操作简便，具有广泛的适用性。用户可在此基础上进行二次修改以满足特定需求。

YOLO深度学习目标检测算法文献整理 这是我整理的YOLO深度学习目标检测算法相关文献，全部开源。简洁易懂，适用于手指测量，不适用于商业用途。调试通过，可靠稳定。可基于此进行二次修改和应用。

植物病害深度学习检测识别文献综述，涵盖了30余篇相关文献的汇总总结。这些文献的内容广泛而深入，覆盖了植物病害的多个方面。从叶片的病斑识别到根部的疾病检测，深度学习技术在植物保健领域发挥着越来越重要的作用。不同的深度学习模型被应用于不同类型的病害检测中，为植物病害的早期诊断提供了有力的支持。

基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别系统