【摘 要】
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近年来随着人工智能技术的发展,果实采摘机器人的应用研究已日新月异,机器视觉作为采摘机器人中的重要核心内容,对目标检测的准确率及果实定位都有重要的影响。本文以温室采摘番茄为研究对象,重点开展番茄复杂生长状态背景下果实识别、空间定位等技术研究,并搭建安卓监测平台实现实时检测。本文主要完成的工作如下:(1)本文以温室环境下单个、一簇、顺光、逆光、重叠、遮挡等六种生长状态的番茄果实为研究对象,提出YOLO
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近年来随着人工智能技术的发展,果实采摘机器人的应用研究已日新月异,机器视觉作为采摘机器人中的重要核心内容,对目标检测的准确率及果实定位都有重要的影响。本文以温室采摘番茄为研究对象,重点开展番茄复杂生长状态背景下果实识别、空间定位等技术研究,并搭建安卓监测平台实现实时检测。本文主要完成的工作如下:(1)本文以温室环境下单个、一簇、顺光、逆光、重叠、遮挡等六种生长状态的番茄果实为研究对象,提出YOLOv4+迁移学习网络模型的目标检测方法,利用Image Net数据集与VGG网络模型初始化网络参数,并将初始化后的特征向量提取模块迁移到YOLOv4网络模型训练番茄果实模型权重,获得最优权重对不同生长状态下的番茄果实进行检测。实验结果表明,该模型平均检测精度优于YOLOv4、YOLOv4-Tiny网络模型。(2)建立以Tensor Flow作框架,Bi FPN作特征提取网络的Efficient Det网络模型实现番茄果实目标检测,并与YOLOv4+迁移学习、SSD、Faster R-CNN三种网络模型的识别效果对比分析。实验结果表明,YOLOv4+迁移学习模型识别精度略高于Faster R-CNN和SSD网络模型,与Efficient Det网络模型识别精度相近。YOLOv4+迁移学习网路模型在六种生长状态中的平均检测精度分别达到89.07%、92.82%、92.48%、93.39%、93.20%、93.11%,综合评价指标F1分数值83%、85.33%、84.67%、89.33%、85.33%、87%。(3)基于双目立体视觉的番茄果实定位研究,先通过双目相机标定内外参数将图像校正在同一平面,利用YUV直方图均衡化对图像目标进行增强,使用SURF立体匹配算法确定采摘中心点,定位其三维空间位置,为采摘机器人的抓取提供数据支持。实验结果表明,在六种生长状态下匹配准确度分别为80%、85.45%、90.20%、86.73%、76.92%、71.67%,且三维定位误差为15.29%。(4)利用Android开发技术搭建果实识别系统,通过手机端对番茄果实进行实时的监控与识别,能够精确的检测果实成熟度情况。
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