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采用改进YOLOv5的蕉穗识别及其底部果轴定位
被引量：
8
1
作者
段洁利
王昭锐
+3 位作者
邹湘军
袁浩天
黄广生
杨洲
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期122-130,共9页
为提高香蕉采摘机器人的作业效率和质量,实现机器人末端承接机构的精确定位,该研究提出一种基于YOLOv5算法的蕉穗识别,并对蕉穗底部果轴进行定位的方法。将CA(Coordinate Attention)注意力机制融合到主干网络中,同时将C3(Concentrated-C...
为提高香蕉采摘机器人的作业效率和质量,实现机器人末端承接机构的精确定位,该研究提出一种基于YOLOv5算法的蕉穗识别,并对蕉穗底部果轴进行定位的方法。将CA(Coordinate Attention)注意力机制融合到主干网络中,同时将C3(Concentrated-Comprehensive Convolution Block)特征提取模块与CA注意力机制模块融合构成C3CA模块,以此增强蕉穗特征信息的提取。用EIoU(Efficient Intersection over Union)损失对原损失函数CIoU(Complete Intersection over Union)进行替换,加快模型收敛并降低损失值。通过改进预测目标框回归公式获取试验所需定位点,并对该点的相机坐标系进行转换求解出三维坐标。采用D435i深度相机对蕉穗底部果轴进行定位试验。识别试验表明,与YOLOv5、Faster R-CNN等模型相比,改进YOLOv5模型的平均精度值(mean Average Precision,mAP)分别提升了0.17和21.26个百分点;定位试验表明,采用改进YOLOv5模型对蕉穗底部果轴定位误差均值和误差比均值分别为0.063 m和2.992%,与YOLOv5和Faster R-CNN模型相比,定位误差均值和误差比均值分别降低了0.022 m和1.173个百分点,0.105 m和5.054个百分点。试验实时可视化结果表明,改进模型能对果园环境下蕉穗进行快速识别和定位,保证作业质量,为后续水果采摘机器人的研究奠定了基础。
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关键词
图像识别
机器人
香蕉采摘
果轴定位
注意力机制
损失函数
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职称材料
水果采摘机械臂运动规划研究进展与发展趋势
被引量：
7
2
作者
段洁利
王昭锐
+1 位作者
叶磊
杨洲
《智能化农业装备学报（中英文）》
2021年第2期7-17,共11页
针对水果采摘的现存问题,对水果采摘机械臂进行合理的运动规划,以达到解放人力、提高采摘效率、降低采收成本的目的。分析水果采摘机器人的国内外研究进展,并就其机械臂采摘过程的关键算法进行比较,最后针对机械臂轨迹规划平滑性差、效...
针对水果采摘的现存问题,对水果采摘机械臂进行合理的运动规划,以达到解放人力、提高采摘效率、降低采收成本的目的。分析水果采摘机器人的国内外研究进展,并就其机械臂采摘过程的关键算法进行比较,最后针对机械臂轨迹规划平滑性差、效率低提出采用B样条曲线和生物智能的算法;针对搜索效率低和局部最小值的问题提出采用基于图搜索的改进算法、改进人工势场法和深度强化学习算法等对策,并在新的运动规划算法、机械臂硬件以及底层控制和多机械臂协作控制等方面进行展望。
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关键词
水果采摘
智能化
非结构性环境
机械臂
运动规划
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职称材料
题名
采用改进YOLOv5的蕉穗识别及其底部果轴定位
被引量：
8
1
作者
段洁利
王昭锐
邹湘军
袁浩天
黄广生
杨洲
机构
华南农业大学工程学院
岭南现代农业科学与技术广东省实验室
嘉应学院广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第19期122-130,共9页
基金
岭南现代农业实验室科研项目(NT2021009)
国家重点研发计划项目(2020YFD1000104)
+1 种基金
财政部和农业农村部:现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-31-10)
广东省现代农业产业技术体系创新团队建设专项资金(2022KJ109)。
文摘
为提高香蕉采摘机器人的作业效率和质量,实现机器人末端承接机构的精确定位,该研究提出一种基于YOLOv5算法的蕉穗识别,并对蕉穗底部果轴进行定位的方法。将CA(Coordinate Attention)注意力机制融合到主干网络中,同时将C3(Concentrated-Comprehensive Convolution Block)特征提取模块与CA注意力机制模块融合构成C3CA模块,以此增强蕉穗特征信息的提取。用EIoU(Efficient Intersection over Union)损失对原损失函数CIoU(Complete Intersection over Union)进行替换,加快模型收敛并降低损失值。通过改进预测目标框回归公式获取试验所需定位点,并对该点的相机坐标系进行转换求解出三维坐标。采用D435i深度相机对蕉穗底部果轴进行定位试验。识别试验表明,与YOLOv5、Faster R-CNN等模型相比,改进YOLOv5模型的平均精度值(mean Average Precision,mAP)分别提升了0.17和21.26个百分点;定位试验表明,采用改进YOLOv5模型对蕉穗底部果轴定位误差均值和误差比均值分别为0.063 m和2.992%,与YOLOv5和Faster R-CNN模型相比,定位误差均值和误差比均值分别降低了0.022 m和1.173个百分点,0.105 m和5.054个百分点。试验实时可视化结果表明,改进模型能对果园环境下蕉穗进行快速识别和定位,保证作业质量,为后续水果采摘机器人的研究奠定了基础。
关键词
图像识别
机器人
香蕉采摘
果轴定位
注意力机制
损失函数
Keywords
image recognition
robots
banana picking
fruit axis location
attention mechanism
loss function
分类号
S225.93 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
水果采摘机械臂运动规划研究进展与发展趋势
被引量：
7
2
作者
段洁利
王昭锐
叶磊
杨洲
机构
华南农业大学工程学院
岭南现代农业科学与技术广东省实验室
嘉应学院广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室
出处
《智能化农业装备学报（中英文）》
2021年第2期7-17,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFD1000104)
岭南现代农业实验室科研项目(NT2021009)
财政部和农业农村部:现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-31-10)。
文摘
针对水果采摘的现存问题,对水果采摘机械臂进行合理的运动规划,以达到解放人力、提高采摘效率、降低采收成本的目的。分析水果采摘机器人的国内外研究进展,并就其机械臂采摘过程的关键算法进行比较,最后针对机械臂轨迹规划平滑性差、效率低提出采用B样条曲线和生物智能的算法;针对搜索效率低和局部最小值的问题提出采用基于图搜索的改进算法、改进人工势场法和深度强化学习算法等对策,并在新的运动规划算法、机械臂硬件以及底层控制和多机械臂协作控制等方面进行展望。
关键词
水果采摘
智能化
非结构性环境
机械臂
运动规划
Keywords
fruit picking
intelligent
unstructured environment
robot arm
motion planning
分类号
S225.93 [农业科学—农业机械化工程]
TP241 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用改进YOLOv5的蕉穗识别及其底部果轴定位
段洁利
王昭锐
邹湘军
袁浩天
黄广生
杨洲
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
下载PDF
职称材料
2
水果采摘机械臂运动规划研究进展与发展趋势
段洁利
王昭锐
叶磊
杨洲
《智能化农业装备学报（中英文）》
2021
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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