【摘 要】
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为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题，在原有农业采摘机器人的基础上，提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法，实现目标的准确识别和精准定位，并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能，并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较，研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的
【基金项目】
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江苏省高校优秀科技创新团队项目（2020kj069）； 江苏农林职业技术学院科技项目（2018kj06、2021kj79）；
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为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题，在原有农业采摘机器人的基础上，提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法，实现目标的准确识别和精准定位，并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能，并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较，研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度，识别准确率分别提高5.5%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作，对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。
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