基于机器视觉的菠萝自动去眼方法与试验 |
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引用本文: | 刘安稳,谢方平,向阳,等. 基于机器视觉的菠萝自动去眼方法与试验[J]. 农业工程学报,2024,40(1):80-89. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202309130 |
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作者姓名: | 刘安稳 谢方平 向阳 李亚军 雷翔茗 |
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作者单位: | 1.湖南农业大学机电工程学院,长沙 410128;2.智能农机装备湖南省重点试验室,长沙 410128;3.北京农林科学院智能装备研究中心,北京 100097 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2022YFD2002003-3) |
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摘 要: |  菠萝加工过程中的去眼作业目前主要依赖人工手动操作,劳动成本高且作业效率低。为实现自动化菠萝去眼作业,该研究运用YOLOv5目标检测算法对菠萝眼进行快速识别,将所有角度相差90º的两张图片作为一组进行立体匹配分析以获取菠萝眼的三维位置信息。通过旋转菠萝和轴向移动去眼刀具将专用去眼刀具依次对准每一个菠萝眼并快速去除。试验结果表明:YOLOv5目标检测算法对菠萝眼识别效果良好,验证集的准确率、召回率和平均精度均值均高于96%;菠萝眼实际中心与探针刺入位置的平均误差为1.01 mm,最大误差为2.17 mm,均方根误差为1.09 mm;菠萝眼的完全去除率为89.5%、不完全去除率为6.2%,漏检率为4.3%,单个菠萝去眼时间为110.9 s,基本满足自动化去眼作业需要。研究结果可为菠萝自动去眼机研发提供技术参考。

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关 键 词: | 农业机械 机器视觉 设计 菠萝眼 YOLOv5 三维定位 |
收稿时间: | 2023-09-16 |
修稿时间: | 2023-11-21 |
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