| 自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究 |
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| 引用本文： | 熊俊涛,刘振,汤林越,林睿,卜榕彬,彭红星.自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究[J].农业机械学报,2018,49(4):45-52. |
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| 作者姓名： | 熊俊涛 刘振 汤林越 林睿 卜榕彬 彭红星 |
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| 作者单位： | 华南农业大学数学与信息学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（31201135、51705365）、广东省自然科学基金项目（2015A030310258）和广州市科技计划项目（201506010081） |
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| 摘 要： | 绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。
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| 关 键 词： | 绿色柑橘 视觉检测 深度学习 Faster RCNN |
| 收稿时间： | 2017/8/29 0:00:00 |
Visual Detection Technology of Green Citrus under Natural Environment |
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| XIONG Juntao,LIU Zhen,TANG Linyue,LIN Rui,BU Rongbin and PENG Hongxing.Visual Detection Technology of Green Citrus under Natural Environment[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2018,49(4):45-52. |
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| Authors: | XIONG Juntao LIU Zhen TANG Linyue LIN Rui BU Rongbin and PENG Hongxing |
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| Institution: | South China Agricultural University,South China Agricultural University,South China Agricultural University,South China Agricultural University,South China Agricultural University and South China Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | green citrus visual detection deep learning Faster RCNN |
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