甘蔗是重要的热带经济作物,针对广西地区甘蔗“双高”产业发展要求,为推广甘蔗预切种良种良法种植技术,结合课题组研发的甘蔗预切种智能横向切种机的技术指标需求以及目前计算机视觉的发展趋势,本文通过构建甘蔗表面特征识别系统,对甘蔗表面茎节进行特征识别定位,根据甘蔗茎节定位信息计算切刀切种位置,将切刀切种位置数据传输给PLC,实现甘蔗预切种智能横向切种机对整杆甘蔗多茎节连续、动态智能识别与切种。本文的工作内容主要包括以下三个方面:(1)根据采集的甘蔗茎节茎芽的生长情况,结合目前深度学习发展趋势,提出了基于卷积神经网络的甘蔗表面茎节特征的识别与定位模型。通过构建特征金字塔结构,使用数据标准化处理,设置回归锚点等方法构建模型。经过试验测试,模型对甘蔗茎节识别平均AP值为90.4%,平均召回率90.6%,平均精准率96.9%,单幅甘蔗茎节图片平均识别时间为28ms。(2)对构建的甘蔗茎节识别定位模型进行改进,在构建的卷积神经网络模型的基础上对其特征金字塔结构进行重新构建,使用上采样以及下采样结合,将浅层信息与深层信息结合构建新模型。在原始模型的损失函数中添加额外关于预测框中心点距离的损失。经过分析测试,修改后的模型识别率较之前版本模型平均AP值提升了1.3%。(3)根据项目实际要求以及项目技术指标,由甘蔗茎节位置信息计算切刀切割位置数据,构建基于卷积神经网络的甘蔗切种机识别系统实现甘蔗茎节识别与切刀切割位置计算传输功能,使得模型对识别后的数据进一步处理并将数据传输给后续切种台进行实时切种。