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采摘机器人视觉系统研究进展
被引量：
4
1
作者
金寿祥
周宏平
+1 位作者
姜洪喆
孙梦梦
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期582-595,共14页
视觉是采摘机器人感知外部环境的重要手段之一。采摘机器人的采摘效率与准确率很大程度上受到其视觉子系统识别与定位性能影响。近年来,研究者围绕采摘机器人的视觉系统开展了大量研究。伴随人工智能深度学习的发展,机器人视觉研究取得...
视觉是采摘机器人感知外部环境的重要手段之一。采摘机器人的采摘效率与准确率很大程度上受到其视觉子系统识别与定位性能影响。近年来,研究者围绕采摘机器人的视觉系统开展了大量研究。伴随人工智能深度学习的发展,机器人视觉研究取得了较大进步,采摘机器人进入了实际应用阶段。本文针对采摘机器人视觉系统研究现状,主要从视觉数据获取方法、采摘点识别技术和采摘点定位技术3个方面进行总结分析,指出了当前采摘机器人采摘点识别与定位过程中面临的一些挑战,最后对未来采摘机器人视觉系统的发展进行了展望。
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关键词
视觉数据
采摘点识别
三维定位
深度学习
下载PDF
职称材料
基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法
2
作者
王金鹏
何萌
+5 位作者
甄乾广
胡皓若
袁飞
陈苏楠
方宸哲
周宏平
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期171-178,共8页
针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Cl...
针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。
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关键词
振动
采收
油茶果
UNet语义分割模型
采摘点定位
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职称材料
题名
采摘机器人视觉系统研究进展
被引量：
4
1
作者
金寿祥
周宏平
姜洪喆
孙梦梦
机构
南京林业大学机械电子工程学院
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期582-595,共14页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(32102071)
江苏省农业科技自主创新基金项目[CX(20)3040]
江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB220013)。
文摘
视觉是采摘机器人感知外部环境的重要手段之一。采摘机器人的采摘效率与准确率很大程度上受到其视觉子系统识别与定位性能影响。近年来,研究者围绕采摘机器人的视觉系统开展了大量研究。伴随人工智能深度学习的发展,机器人视觉研究取得了较大进步,采摘机器人进入了实际应用阶段。本文针对采摘机器人视觉系统研究现状,主要从视觉数据获取方法、采摘点识别技术和采摘点定位技术3个方面进行总结分析,指出了当前采摘机器人采摘点识别与定位过程中面临的一些挑战,最后对未来采摘机器人视觉系统的发展进行了展望。
关键词
视觉数据
采摘点识别
三维定位
深度学习
Keywords
visual
data
picking
point
identification
three
dimensions
positioning
deep
learning
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法
2
作者
王金鹏
何萌
甄乾广
胡皓若
袁飞
陈苏楠
方宸哲
周宏平
机构
南京林业大学机械电子工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期171-178,共8页
基金
国家林业和草原局应急科技项目(202202-3)。
文摘
针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。
关键词
振动
采收
油茶果
UNet语义分割模型
采摘点定位
Keywords
vibration
harvesting
camellia
oleifera
fruits
UNet
semantic
segmentation
model
picking
point
identification
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采摘机器人视觉系统研究进展
金寿祥
周宏平
姜洪喆
孙梦梦
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
2
基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法
王金鹏
何萌
甄乾广
胡皓若
袁飞
陈苏楠
方宸哲
周宏平
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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