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题名基于机器视觉的荔枝品质快速自动检测
被引量：7
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作者
周伟亮
王红军
邹湘军
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机构
华南农业大学工程学院
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2020年第1期144-147,204,共5页
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基金
国家重点科技计划(2017YFD0700100)
广东省公益与能力建设项目(2016A010102013)
国家自然科学基金(51705365).
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文摘
荔枝的产后品质检测是进入市场前的一个重要工序,对提高荔枝商品化的处理水平、增强其市场竞争力以及提高其附加价值具有重要的意义。基于机器视觉的检测方法能在无损伤的前提下,快速准确的进行检测,具有良好的可靠性。为此,基于机器视觉技术,提出了一种荔枝品质快速自动检测的方法。利用深度学习中的SSD算法结合多视窗检测方法,对视觉获取的图像进行荔枝快速品质检测。建立了一套荔枝品质自动检测系统,以"桂味"荔枝作为实验对象,在模拟车间环境下进行多组实验,平均识别准确率为93.3%,其中成熟品、未成熟品和爆裂品的识别准确率分别为95.6%、93.2%和91.1%,平均识别耗时40 ms,可以实现产后荔枝的品质快速自动化检测。
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关键词
荔枝品质检测
机器视觉
SSD算法
多视窗检测
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Keywords
litchi quality detection
machine vision
SSD algorithm
multi-window detection
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分类号
S667.1
[农业科学—果树学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视觉与激光结合的堆叠工件快速定位方法
被引量：2
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作者
周伟亮
王红军
邹湘军
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机构
华南农业大学工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第2期101-104,110,共5页
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基金
国家重点科技计划(2017YFD0700100)
广东省公益与能力建设项目(2016A010102013)
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文摘
针对机械手对复杂工况下的工件进行自动抓取时精度较低的问题,提出一种采用改进SSD卷积神经网络算法配合多激光传感的方法,对堆叠情况下的工件进行快速精确定位。采用SSD算法融合多视窗检测方法,对视觉获取的RGB图片进行检测,获取工件水平位置信息;结合主动跟踪激光传感系统,获取工件表面的法向量,确定工件的空间位姿。搭建了硬件实验平台,在此平台上开发了一套视觉与激光融合的工件定位抓取系统,并以非标零件为实验对象在堆叠情况下进行多组实验,在模拟车间自然光照环境下,工件识别率95.4%,平均耗时为40ms,工件识别的平均坐标偏差1.86mm,法向量平均偏差为1.39°,机器人抓取率为98.2%,实验结果表明,该方法定位准确,速度快,在自动化生产线上具有可行性。
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关键词
堆叠工件定位
SSD算法
多视窗检测
多激光传感
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Keywords
positioning of stacked workpieces
SSD algorithm
multi-window detection
multi-laser sensing
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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