文献类型： 中文期刊

作者： 李兴旭 ¹ ; 陈雯柏 ¹ ; 王一群 ¹ ; 杨顺 ² ; 吴华瑞 ³ ; 赵春江 ³ ;

作者机构： 1.北京信息科技大学自动化学院

2.北京中科原动力科技有限公司

3.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 机器人;目标检测;日光温室;樱桃番茄;YOLOv5

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2023 年 001 期

页码： 136-145

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU（intersectionoverunion）阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。