机器人“触摸”水果成熟度突破：SwishFormer模型与DIGIT视触觉传感器在HelloRobot上的水果检测应用
随着科技的不断进步，人工智能与机器人技术正逐步渗透到农业生产的各个环节。在现代农业智能化发展的浪潮中，移动操作机器人hellorobot凭借其多模态感知系统和先进AI算法，在水果坚硬度与成熟度的非破坏性识别方面展现出潜力。
多模态感知提升识别准确性
hello robot移动操作机器人Stretch 3集成了视觉与触觉传感器，通过同步采集水果的RGB图像与触觉信息，实现对果实品质的精准评估。其中，DIGIT触觉传感器作为核心技术之一，能够在不损伤果皮的前提下，捕捉水果表面的微小形变与纹理变化，为后续分析提供核心数据支持。
结合高分辨率摄像头与6自由度机械臂， Stretch3机器人可灵活适应果园等复杂环境，完成目标定位、轻触检测与自动分拣等一系列操作，提升了采摘与分拣的自动化水平与作业效率。
AI算法优化识别流程
在数据处理层面，系统采用SwishFormer模型与随机森林回归相结合的方式，对视觉与触觉图像进行高效特征提取与分类预测。SwishFormer基于Metaformer架构，参数量更少、计算效率更高，在MSE、RMSE、R²和MAE等多项指标上均优于传统模型。
（a）原始Transformer体系结构，（b）Metaformer：从Transformer体系结构中抽象出来的一般体系结构，（c）SwishFormer：在该体系结构中，Hard Wish激活函数被用作令牌混合器。此外，该系统还引入了多模态数据融合策略，使视觉与触觉信息互补，增强模型对不同品种、不同成熟阶段水果的适应能力。实验数据显示，机器人在牛油果分级任务中的整体识别准确率超过96%，猕猴桃产量估计的R²值高达0.96，表现出优异的泛化性能。
目前，hello robot移动操作机器人Stretch 3已在多个智慧农业项目中落地应用，通过远程控制或自主导航方式，机器人可在果园中巡检并完成自动采摘任务。对于适熟水果，机器人精准抓取并放入指定区域；未熟或过熟果实则被分类保留，整个过程无需人工干预，大幅提升了作业的一致性与效率。
相比传统人工分拣，该系统具备以下优势：
非破坏性检测：保护果实完整，延长保鲜期；
自动化连续作业:降低人力成本，提高生产效率；
实时数据采集与分析:便于后期溯源与品质追踪。
尽管hello robot移动操作机器人Stretch 3在农业应用中展现出良好潜力，仍面临一些挑战。例如，大规模、多场景的数据采集需统一硬件配置与标准化流程，而样本分布不均可能影响模型泛化能力。
未来，团队将持续优化传感器性能与算法结构，并探索集成更多类型传感器的方案，提升机器人在复杂农业环境下的稳定性与适应性。
Hello robot移动操作机器人Stretch 3的出现，标志着农业从传统经验判断向智能化决策迈进。通过融合视觉、触觉与AI算法，实现了水果成熟度的高效识别，为现代果业发展提供了有力支持。