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基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋分拣机器人设计与试验
被引量：
1
1
作者
蔡家一
刘世伟
+3 位作者
单龙祥
刘勇
沈红怡
王巧华
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025年第1期41-50,共10页
随着我国国民生活水平的提高,消费者对于蛋品的品质要求愈发提高。裂纹蛋的检测是蛋品在装箱出厂之前的重要环节。为解决人工分拣裂纹蛋品劳动强度高、工作量大等问题,设计了一种基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋品分拣机器人。首先,通过...
随着我国国民生活水平的提高,消费者对于蛋品的品质要求愈发提高。裂纹蛋的检测是蛋品在装箱出厂之前的重要环节。为解决人工分拣裂纹蛋品劳动强度高、工作量大等问题,设计了一种基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋品分拣机器人。首先,通过逆运动学解算得到机械臂各舵机的转角并转换成PWM占空比,实现对三轴串联机械臂的控制;其次,利用高清120°广角摄像头作为图像采集核心,快速获取蛋品表面图像信息并对所采集的1000张图像进行数据标注;随后,分别训练不同梯度下降批次大小下的YOLO v5模型,其中梯度下降批次大小为8的模型拥有最高的mAP,其值为98.92%;最后,在机械臂上位机主板调用该模型,对正常蛋品与裂纹蛋品进行识别判断后,开启机械臂分拣行程;此外,蛋品分拣机器人的末端拣拾机构为气动吸盘,该吸盘挂载于机械臂上,以实现对蛋品的无损吸取。经测试,该机器人对裂纹蛋品和正常蛋品的识别准确率分别达到93.33%和99.17%,平均分拣成功率达94.34%,平均分拣速率为7.55 s/个,基本满足要求。研究成果可为裂纹蛋品的筛选工作提供技术支持,为蛋品的裂纹检测与分拣提供解决方案,具有较高的现实意义。
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关键词
裂纹蛋品
YOLO
v5
机器视觉
三轴机械臂
智能分拣
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职称材料
题名
基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋分拣机器人设计与试验
被引量：
1
1
作者
蔡家一
刘世伟
单龙祥
刘勇
沈红怡
王巧华
机构
华中农业大学工学院
农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
出处
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025年第1期41-50,共10页
基金
国家自然科学基金(52005203,52375542)
中央高校基本科研业务费专项基金(2662022GXQD002)
+1 种基金
电磁能技术全国重点实验室基金(61422172220507)
湖北省大学生创新创业训练项目(S202310504167)。
文摘
随着我国国民生活水平的提高,消费者对于蛋品的品质要求愈发提高。裂纹蛋的检测是蛋品在装箱出厂之前的重要环节。为解决人工分拣裂纹蛋品劳动强度高、工作量大等问题,设计了一种基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋品分拣机器人。首先,通过逆运动学解算得到机械臂各舵机的转角并转换成PWM占空比,实现对三轴串联机械臂的控制;其次,利用高清120°广角摄像头作为图像采集核心,快速获取蛋品表面图像信息并对所采集的1000张图像进行数据标注;随后,分别训练不同梯度下降批次大小下的YOLO v5模型,其中梯度下降批次大小为8的模型拥有最高的mAP,其值为98.92%;最后,在机械臂上位机主板调用该模型,对正常蛋品与裂纹蛋品进行识别判断后,开启机械臂分拣行程;此外,蛋品分拣机器人的末端拣拾机构为气动吸盘,该吸盘挂载于机械臂上,以实现对蛋品的无损吸取。经测试,该机器人对裂纹蛋品和正常蛋品的识别准确率分别达到93.33%和99.17%,平均分拣成功率达94.34%,平均分拣速率为7.55 s/个,基本满足要求。研究成果可为裂纹蛋品的筛选工作提供技术支持,为蛋品的裂纹检测与分拣提供解决方案,具有较高的现实意义。
关键词
裂纹蛋品
YOLO
v5
机器视觉
三轴机械臂
智能分拣
Keywords
cracked egg
YOLO v5
machine vision
three-axis mechanical arm
intelligent sorting
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器视觉与YOLO v5的裂纹蛋分拣机器人设计与试验
蔡家一
刘世伟
单龙祥
刘勇
沈红怡
王巧华
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025
1
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职称材料
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参考文献
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