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摘要
葡萄产业日益依赖自动采摘技术，以应对劳动力短缺、提高采摘效率和确保产量的质量，从而有效的解决人工成本过高等问题。自动采摘技术的发展对解决这一问题至关重要，而视觉系统作为自动采摘技术的核心组成部分，提供了关键的支持，用于检测和定位葡萄。
目前，自动采摘系统往往依赖于多传感器设备的协同工作，包括视觉传感器和机械臂。然而，这些传感器系统的联合协作可能导致高成本、复杂的硬件结构，以及需要精细调整的问题。而快速并精准的定位识别是工作中关键的关键，但目前水果图像识别方法并不能够满足需要应用的需求。因此，深度学习技术的崭露头角为解决这一
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