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基于YOLOv7和YCrCb的火龙果识别与分割方法
被引量：
1
1
作者
罗陈迪
李文涛
+4 位作者
商枫楠
肖明玮
陈桥
欧阳春凡
周学成
《农机化研究》
北大核心
2025年第7期59-64,共6页
现阶段火龙果主要通过人工采摘,采摘不及时可能会导致果实衰老,造成果实品质损失,且不利于贮藏。研究火龙果采摘机器人,实现自动化采摘是解决上述问题的重要举措,而火龙果图像识别与分割是自动采摘的关键技术环节。为此,提出了一种基于Y...
现阶段火龙果主要通过人工采摘,采摘不及时可能会导致果实衰老,造成果实品质损失,且不利于贮藏。研究火龙果采摘机器人,实现自动化采摘是解决上述问题的重要举措,而火龙果图像识别与分割是自动采摘的关键技术环节。为此,提出了一种基于YOLOv7和YCrCb色彩空间相结合的算法,对复杂背景下的火龙果进行识别与分割,YOLOv7网络的检测框内通过引入YCrCb色彩空间,联合OTSU阈值分割算法和形态学操作等方法实现果实与背景的分割。为了验证YOLOv7网络的性能,与Faster R-CNN网络进行比较,结果表明:在相同试验条件下YOLOv7平均检测精度为98.82%,提高了6.81%;F1值为0.95,提高了0.22;此外,通过YCrCb可以较好地分割火龙果,平均用时约108 ms。
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关键词
火龙果
YOLOv7
图像分割
YCrCb
OTSU算法
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职称材料
基于APF-RRT^(*)的火龙果采摘机械臂路径规划研究
2
作者
商枫楠
罗陈迪
+4 位作者
李文涛
梁英凯
肖明玮
陈桥
周学成
《农机化研究》
北大核心
2025年第6期48-52,71,共6页
针对传统RRT算法路径规划过程中存在收敛速度慢、搜索路径不平滑、内存占用多等问题,提出了一种基于APF-RRT*的火龙果采摘机械臂路径规划研究方法。利用RRT*算法重新搜索父节点和布线的原理,针对节点冗余的问题进行改进,减少路径代价;...
针对传统RRT算法路径规划过程中存在收敛速度慢、搜索路径不平滑、内存占用多等问题,提出了一种基于APF-RRT*的火龙果采摘机械臂路径规划研究方法。利用RRT*算法重新搜索父节点和布线的原理,针对节点冗余的问题进行改进,减少路径代价;将改进的人工势场法(APF)作为分量偏置扩展点的方向,使随机树偏向目标点生长,避免盲目扩展和提高了路径平滑度。MatLab与CoppeliaSim联合仿真实验表明:APF-RRT^(*)算法相较于传统RRT算法、RRT^(*)算法和APF算法,不仅明显减少了路径点个数和路径长度,缩短了算法时间,提高了路径搜索效率,而且平衡了路径平滑度,适用于在火龙果仿生长环境下采摘机械臂进行避障路径规划。
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关键词
火龙果
采摘机械臂
路径规划
APF-RRT^(*)
改进人工势场
CoppeliaSim
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职称材料
基于机器视觉与机器学习的火龙果重量估计
被引量：
3
3
作者
梁英凯
商枫楠
+4 位作者
陈桥
肖明玮
罗陈迪
李文涛
周学成
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2023年第7期99-103,共5页
目的:解决火龙果人工称重耗时、费力且成本高昂等问题,提出一种基于机器视觉和机器学习的自动化重量估计方法。方法:首先,对106个火龙果进行称重、记录重量并拍摄、构建火龙果图像。然后,对火龙果进行降噪和分割,得到火龙果的二值图像,...
目的:解决火龙果人工称重耗时、费力且成本高昂等问题,提出一种基于机器视觉和机器学习的自动化重量估计方法。方法:首先,对106个火龙果进行称重、记录重量并拍摄、构建火龙果图像。然后,对火龙果进行降噪和分割,得到火龙果的二值图像,并从中提取出火龙果像素面积、长轴像素长度和短轴像素长度3项图像特征。将以上图像特征与重量组合成数据集,按照7∶3比例将数据集划分为训练集和测试集。最后,将训练集输入梯度提升、随机森林、K近邻和人工神经机器模型中训练,并利用测试集进行模型评估。结果:人工神经网络评价指标相较于其他模型更优,决定系数为0.986,均方根误差为13.091。结论:该方法能够有效地完成火龙果重量估计,满足火龙果重量估计的要求。
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关键词
机器视觉
机器学习
火龙果
重量估计
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职称材料
题名
基于YOLOv7和YCrCb的火龙果识别与分割方法
被引量：
1
1
作者
罗陈迪
李文涛
商枫楠
肖明玮
陈桥
欧阳春凡
周学成
机构
广东省农业人工智能重点实验室
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
华南农业大学工程学院/广东省农业航空应用工程技术研究中心
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第7期59-64,共6页
基金
广东省科技计划项目(2021B1212040009)。
文摘
现阶段火龙果主要通过人工采摘,采摘不及时可能会导致果实衰老,造成果实品质损失,且不利于贮藏。研究火龙果采摘机器人,实现自动化采摘是解决上述问题的重要举措,而火龙果图像识别与分割是自动采摘的关键技术环节。为此,提出了一种基于YOLOv7和YCrCb色彩空间相结合的算法,对复杂背景下的火龙果进行识别与分割,YOLOv7网络的检测框内通过引入YCrCb色彩空间,联合OTSU阈值分割算法和形态学操作等方法实现果实与背景的分割。为了验证YOLOv7网络的性能,与Faster R-CNN网络进行比较,结果表明:在相同试验条件下YOLOv7平均检测精度为98.82%,提高了6.81%;F1值为0.95,提高了0.22;此外,通过YCrCb可以较好地分割火龙果,平均用时约108 ms。
关键词
火龙果
YOLOv7
图像分割
YCrCb
OTSU算法
Keywords
dragon fruit
YOLOv7
image segmentation
YCrCb
OTSU algorithm
分类号
S225 [农业科学—农业机械化工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于APF-RRT^(*)的火龙果采摘机械臂路径规划研究
2
作者
商枫楠
罗陈迪
李文涛
梁英凯
肖明玮
陈桥
周学成
机构
广东省农业人工智能重点实验室
华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
华南农业大学工程学院/广东省农业航空应用工程技术研究中心
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第6期48-52,71,共6页
基金
广东省科技计划项目(2021年度)(2021B1212040009)。
文摘
针对传统RRT算法路径规划过程中存在收敛速度慢、搜索路径不平滑、内存占用多等问题,提出了一种基于APF-RRT*的火龙果采摘机械臂路径规划研究方法。利用RRT*算法重新搜索父节点和布线的原理,针对节点冗余的问题进行改进,减少路径代价;将改进的人工势场法(APF)作为分量偏置扩展点的方向,使随机树偏向目标点生长,避免盲目扩展和提高了路径平滑度。MatLab与CoppeliaSim联合仿真实验表明:APF-RRT^(*)算法相较于传统RRT算法、RRT^(*)算法和APF算法,不仅明显减少了路径点个数和路径长度,缩短了算法时间,提高了路径搜索效率,而且平衡了路径平滑度,适用于在火龙果仿生长环境下采摘机械臂进行避障路径规划。
关键词
火龙果
采摘机械臂
路径规划
APF-RRT^(*)
改进人工势场
CoppeliaSim
Keywords
dragon fruit
harvesting manipulator
path planning
APF-RRT^(*)
improved artifical potential field
CoppeliaSim
分类号
S225 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于机器视觉与机器学习的火龙果重量估计
被引量：
3
3
作者
梁英凯
商枫楠
陈桥
肖明玮
罗陈迪
李文涛
周学成
机构
华南农业大学工程学院
广东省农业人工智能重点实验室
南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
出处
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2023年第7期99-103,共5页
基金
国家重点研发计划项目(编号:2017YFD0700602)。
文摘
目的:解决火龙果人工称重耗时、费力且成本高昂等问题,提出一种基于机器视觉和机器学习的自动化重量估计方法。方法:首先,对106个火龙果进行称重、记录重量并拍摄、构建火龙果图像。然后,对火龙果进行降噪和分割,得到火龙果的二值图像,并从中提取出火龙果像素面积、长轴像素长度和短轴像素长度3项图像特征。将以上图像特征与重量组合成数据集,按照7∶3比例将数据集划分为训练集和测试集。最后,将训练集输入梯度提升、随机森林、K近邻和人工神经机器模型中训练,并利用测试集进行模型评估。结果:人工神经网络评价指标相较于其他模型更优,决定系数为0.986,均方根误差为13.091。结论:该方法能够有效地完成火龙果重量估计,满足火龙果重量估计的要求。
关键词
机器视觉
机器学习
火龙果
重量估计
Keywords
machine vision
machine learning
dragon fruit
weight estimation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S667.9 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv7和YCrCb的火龙果识别与分割方法
罗陈迪
李文涛
商枫楠
肖明玮
陈桥
欧阳春凡
周学成
《农机化研究》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
基于APF-RRT^(*)的火龙果采摘机械臂路径规划研究
商枫楠
罗陈迪
李文涛
梁英凯
肖明玮
陈桥
周学成
《农机化研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
3
基于机器视觉与机器学习的火龙果重量估计
梁英凯
商枫楠
陈桥
肖明玮
罗陈迪
李文涛
周学成
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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