农业机械学报

作者：高昂，吴昆，宋月鹏，任龙龙，马伟，刘一琳

单位：山东农业大学,山东交通职业学院,山东农业大学,山东农业大学,中国农业科学院都市农业研究所,山东农业大学;黑龙江八一农垦大学,

关键词：苹果花;激光疏花;参数优化;目标检测;LT-YOLO

基金：山东省现代农业产业技术体系果品产业创新团队项目(SDAIT 06 12)和潍坊市科技发展计划项目(2024RKX076)

针对苹果花激光疏花技术中的关键参数优化问题,设计了激光疏花试验台。通过正交试验法,优化了试验台高度、激光打击时间及PWM占空比,得到最佳参数组合:激光高度为20cm、打击时间为10s、激光功率(PWM占空比)为50%将达到最佳的疏花效果。针对激光疏花中苹果花识别与定位,提出了LTYOLO(Light weight and targeted you only lookonce)苹果花检测模型,设计了基于ViTBlock的DPRViTBlock模块和基于C2f模块的DPRVBC2f模块,并添加了DPRVBC2f模块和ELA注意力模块,应用于检测骨干和检测头的特征提取,以增强对苹果花的检测性能,验证集中该模型的准确率、召回率和平均精度均值分别为83.16%、82.15%和87.47%,相比YOLOv8模型分别提高5.04、2.12、2.15个百分点,内存占用量为5.26MB,检测速度为128f/s,满足使用时的准确性和实时性的要求。该研究为苹果花疏花技术进一步优化与智能化应用提供了科学依据。

来源：2025年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

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