【摘 要】
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随着我国设施农业番茄栽培规模扩大,番茄摘取、分拣等的工作量越来越大,智能化识别与分拣成为时代发展需求。目前,农作物成熟度分级和大小检测的相关技术进行了一定的研究和优化,但在作物大小检测方面仍处于深入研究阶段,其大部分工作仍是由人工或机械装备设计完成。成熟度分级和大小智能化检测,可有效地提升检测准确率,减少劳动力及降低损失率和消耗率,为设施农业可持续发展奠定基础。根据番茄图像特征识别算法,本文对VG
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划“智能农机装备”专项高效节能温室和智能化精细调控技术与装备研发（2017YFD070150）；
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随着我国设施农业番茄栽培规模扩大,番茄摘取、分拣等的工作量越来越大,智能化识别与分拣成为时代发展需求。目前,农作物成熟度分级和大小检测的相关技术进行了一定的研究和优化,但在作物大小检测方面仍处于深入研究阶段,其大部分工作仍是由人工或机械装备设计完成。成熟度分级和大小智能化检测,可有效地提升检测准确率,减少劳动力及降低损失率和消耗率,为设施农业可持续发展奠定基础。根据番茄图像特征识别算法,本文对VGG16、Res Net50、Res Net101和Res Net152等深度学习算法在番茄成熟度识别方面进行了对比与分析,并基于准度和精度的目标值提出了改进的Faster RCNN番茄成熟度分级和大小检测模型。本课题研究内容及成果如下:（1）对比四种不同番茄成熟度分级检测模型的效果。使用迁移学习思维实现Res Net50、Res Net101、Res Net152和VGG16四种识别模型对番茄成熟度识别,并对识别结果进行对比分析。结果显示:番茄成熟度分级检测m AP（Mean Average Precision）值分别为87.46%、88.06%、87.67%和88.63%,检测单幅时间分别为0.517 s、0.599 s、0.677s和0.49 s。四种网络模型对比结果显示检测精度高、速率快的VGG16模型更适合应用于番茄成熟度分级检测。（2）优化改进Faster RCNN VGG16番茄成熟度分级检测模型。首先通过对RPN（Region-Proposal Network）中IOU（Intersection-over-Union）的阈值范围修改,再次优化缩减VGG16卷积层,并对其它一些参数调整,最后对番茄图像数据集进行高斯滤波,采用优化的识别模型对数据集进行训练。结果显示:图像检测m AP值达到90.21%,检测时间为0.46 s,检测精度提升1.58%,检测时间加快0.03 s。（3）基于Faster RCNN框架番茄大小检测模型。对Faster RCNN框架中的边框回归函数（Bounding-Box regression）获取番茄外接矩形框对角坐标位置,并利用对角坐标值计算外接矩形的长与宽,经比例换算获得经图像处理后的番茄果轴与果长,将检测值与游标卡尺实际测量值进行对比。结果显示:番茄测量值和实测值的误差范围为0.1-3.4 mm,果轴相对误差达到1.70%,果长相对误差达到1.13%,满足实际环境检测需求。
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