發(fā)布時間：2020-12-05 23:23

　　國家發(fā)展綱要《中國制造2025》中要求在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中提高信息收集、智能決策和精準作業(yè)的能力。采摘農(nóng)機設備實現(xiàn)智能化會促進我國農(nóng)業(yè)進一步向智能農(nóng)業(yè)邁進。面對復雜的自然環(huán)境,現(xiàn)有的技術不能使采摘機器人精確實時的對果實進行檢測和定位。本文針對以上問題,以奇異果為研究對象,對采摘機器人的目標檢測及定位技術進行研究,主要貢獻如下:首先,由于目前相機標定的步驟較為繁瑣,不利于工程團隊批量快速操作,因此基于相關理論和Opencv封裝得到ViEye相機標定工具,通過標定得到雙目相機的內(nèi)部參數(shù)、畸變參數(shù)和外部參數(shù),將左、右相機得到的圖像校正到同一平面,標定誤差小于0.05%。其次,針對目前奇異果檢測方法識別精度低且用時長,建立了基于Retina-Net的奇異果檢測模型:在Pytorch的框架下,以ResNet-50作為特征提取網(wǎng)絡,通過制作數(shù)據(jù)集、選用適當?shù)膬?yōu)化函數(shù)和調(diào)參策略,使用Retina-Net來檢測自然環(huán)境下的奇異果。識別平均精度達到了 91.35%，單幅圖像識別時間為0.08s,檢測精度和速度都得到了很大的提升,能夠為果實的三維定位提供數(shù)據(jù)支持。然后,針對在自然環(huán)境下提取奇異果的特征點比較困... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]自然環(huán)境下多類水果采摘目標識別的通用改進SSD模型[J]. 彭紅星,黃博,邵園園,李澤森,張朝武,陳燕,熊俊濤.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2018(16)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的田間多簇獼猴桃圖像識別方法[J]. 傅隆生,馮亞利,Elkamil Tola,劉智豪,李瑞,崔永杰.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2018(02)
[3]計算機視覺中攝像機標定的實驗分析[J]. 吳淵凱,卞新高.  電子測量技術. 2016(11)
[4]基于邊緣曲率分析的重疊番茄識別[J]. 項榮,應義斌,蔣煥煜,饒秀勤,彭永石.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2012(03)
[5]蘋果采摘機器人果實識別與定位方法[J]. 司永勝,喬軍,劉剛,高瑞,何蓓.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2010(09)
[6]基于K-均值聚類的綠色蘋果識別技術[J]. 司永勝,劉剛,高瑞.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2009(S1)
[7]采摘機器人的研究進展與現(xiàn)狀分析[J]. 崔玉潔,張祖立,白曉虎.  農(nóng)機化研究. 2007(02)
[8]機器視覺技術及其應用綜述[J]. 段峰,王耀南,雷曉峰,吳立釗,譚文.  自動化博覽. 2002(03)



本文編號：2900272