【摘 要】
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水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西高校非线性电路与光通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603107,61863007);省部共建药用资源化学与药物分子工程国家重点实验室资助项目(NCOC2016-B01);广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017144);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2017YJCX88,2018YJCX76)
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水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法
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