【摘 要】
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随着计算机和自动控制技术的迅猛发展,农业信息化和智能化水平得到了较大的发展,但当前农业生产中仍然主要依靠人工或人工控制农业机械完成,自动化程度还有待进一步提高。机器视觉技术具有识别精度高,信息丰富,无损检测等特点,可以为果蔬生长状况监控、果蔬产量估计、果园采摘机器人视觉定位以及果蔬品质分级等提供技术支持,有较大的应用价值与经济效益。本文以番石榴为研究对象,进行自然环境下番石榴的视觉识别与成熟度检测
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随着计算机和自动控制技术的迅猛发展,农业信息化和智能化水平得到了较大的发展,但当前农业生产中仍然主要依靠人工或人工控制农业机械完成,自动化程度还有待进一步提高。机器视觉技术具有识别精度高,信息丰富,无损检测等特点,可以为果蔬生长状况监控、果蔬产量估计、果园采摘机器人视觉定位以及果蔬品质分级等提供技术支持,有较大的应用价值与经济效益。本文以番石榴为研究对象,进行自然环境下番石榴的视觉识别与成熟度检测技术研究,主要研究内容和结论如下:（1）进行了自然环境下的番石榴识别与定位研究。本文选择了检测精度较高、检测效率较快的YOLOv3网络作为番石榴识别方法。首先,采集了大量图像样本数据,并对图像进行人工标记,制作成用于训练YOLOv3的数据集。接着通过实验确定了anchor box、batch、初始学习率等参数,最后使用实验确定的参数训练YOLOv3网络,最终网络在验证集上的平均精度为88.4%,在测试集上的召回率为92.7%,识别准确率为94.8%,有较高检测精度,为番石榴的视觉检测提供了技术支持。（2）进行了番石榴成熟度的分类研究。本文尝试了基于颜色特征和SVM及基于改进Le Net-5网络的两种成熟度分类方法。使用番石榴的颜色特征作为分类的特征,利用SVM分类器进行分类,在测试集上的分类准确率为90.9%。使用改进后Le Net-5网络作为番石榴成熟度分类方法,在测试集上的分类准确率为94.7%,改进后Le Net-5网络有较高的分类准确率,本文最终也使用基于改进Le Net-5网络的番石榴成熟度分类方法。（3）集成了番石榴识别及番石榴成熟度分类算法。本文将基于YOLOv3的番石榴识别方法和基于改进Le Net-5网络的番石榴成熟度分类方法进行了集成,集成算法准确识别番石榴且分类正确的准确率达91.1%,平均检测一幅图像所需时间为0.13s,为番石榴的识别及成熟度分类提供了技术支持。本文利用机器学习技术的YOLOv3和改进后的Le Net-5网络,实现了自然环境下的番石榴的视觉识别及成熟度检测,试验结果表明,准确识别并分类的准确率达91.1%,平均检测一幅图像所需时间为0.13s,可以为番石榴果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供视觉技术支持,同时对其他水果的识别及成熟度检测也具有参考与借鉴价值。
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