AI番茄成熟度分级定制：遮挡处理与熟度判定

农业AI实验室在连栋玻璃温室里完成了一轮番茄成熟度分级的现场实验，目标是让采摘机器人自己判断“这颗该不该摘”。与实验室环境不同，温室里的难点不是识别番茄，而是三件事：果实互相遮挡、晴天逆光高光、成熟度本身是连续量而非“熟/未熟”两类。

我们的做法是把检测与回归分开：先用单阶段检测器定位果实，并按深度估计排序，缓解遮挡下的漏检；再用 Lab 色彩空间对果面做成熟度回归，输出 0~1 的分数，把硬分类改成可调阈值。果柄离层颜色作为辅助特征，用于抑制转色期果实被误判为可摘。

• 进展：累计采集 3200 张温室实拍图、标注约 1.8 万个果实；成熟度回归平均绝对误差 0.11，过熟果漏检率由 12% 降至 4.5%，单果推理约 90ms，采摘节拍控制在 2.4 秒/果以内。
• 下一步：接入近红外光谱做内部糖度与硬度预估，并统一与采后分选线共用的标定流程，避免“地头判熟、分选判级”两套标准。