基于改进Mask RCNN的复杂环境下苹果检测研究

苹果检测是苹果采摘系统中的关键环节,为实现复杂环境下苹果采摘机器人视觉系统对苹果的识别和定位,提出一种基于深度学习的方法,通过改进的Mask RCNN网络对苹果进行检测研究。该方法在原始Mask RCNN网络的基础上,增加边界加权损失函数,能够使边界检测结果更为精确。训练后的模型在验证集下的AP值为92.62%。通过比较Mask RCNN与Faster RCNN、YOLO v3和传统分割算法K-means算法在不同数目,不同光照和绿色苹果情况下的检测效果,试验结果表明:Mask-RCNN的F1值和分割效果均高于其他算法,证明本文方法对复杂环境下的苹果有很好的检测效果,可为苹果产业中采摘机器人的视觉系统提供技术支持。     

基于机器视觉的葡萄品质无损检测方法研究进展

我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。     

基于机器视觉的母猪分娩检测方法研究

检测母猪分娩需对分娩限位栏内的仔猪进行目标识别,分析了母猪分娩视频图像特征,提出首先利用半圆匹配算法进行母猪目标分割,排除母猪运动干扰,基于改进的单高斯模型的背景减除法进行运动目标检测,根据运动区域的颜色和面积特征,对仔猪进行目标识别。试验表明:基于半圆匹配算法的母猪目标识别方法能够有效分割出母猪目标,基于改进单高斯模型的运动目标检测方法,对面积较大、运动缓慢的仔猪目标检测较为完整,适用于母猪分娩检测场景。     

基于YOLO v5-Lite的自然环境木瓜成熟度检测方法

利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对自然环境下木瓜成熟度检测方法进行研究,通过采集的1 386幅木瓜图像,训练得到最优权值模型。实验结果表明,该模型对木瓜检测mAP为92.4%,与目前主流的轻量化目标检测算法YOLO v5s、YOLO v4-tiny以及两阶段检测算法Faster R-CNN相比,其mAP分别提高1.1、5.1、4.7个百分点;此外,在保证检测精度的前提下,检测时间为7 ms,且模型内存占用量仅为11.3 MB。同时,该模型对不同拍摄距离、不同遮挡情况、不同光照情况下的果实均能实现准确识别,能够快速有效地识别出复杂背景下木瓜果实的成熟度,具有较强的鲁棒性,可以为木瓜果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供技术支持。     

农业害虫智能视觉检测研究综述

农业害虫智能视觉检测是实现虫情自动实时监测的重要技术,首先介绍经典机器学习技术在国内外害虫智能视觉检测中的应用,然后整理以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD和YOLO等深度学习技术为核心的新一代害虫智能视觉检测方法的研究进展。接着,剖析农业害虫智能视觉检测方法在研究及实际应用中存在的问题,其中基于经典机器学习的方法存在特征捕获能力和检测精度较低、资源消耗较大以及鲁棒性较弱等问题;基于深度学习的方法比基于经典机器学习的方法拥有更高检测性能,但存在数据分布不同和目标较小时识别效果较差、检测精度低和速度慢等问题。最后,针对基于深度学习的方法在农业昆虫数据库的制作、数据分布偏移的鲁棒性处理、深度特征学习、多场景应用4个方面对未来研究方向进行展望。     

基于机器视觉的育苗穴盘定位与检测系统

针对嫁接苗自动移栽机器人,提出了一种基于器视觉的育苗穴盘定位与检测系统.该系统不仅能够确定育苗穴盘在传送带上的位置,而且能够获得各穴孔内的基质深度和三维形状信息.其方法是利用彩色图像与深度图像的注册,从彩色图像中检测穴盘轮廓,结合穴盘规格,实现深度图像中穴盘各穴孔的分割;利用分割后的深度图像对每个穴孔生成三维点云,结合最近邻算法与主成分分析算法计算各点的法向量,基于该法向量实现穴孔侧壁与穴底基质的分割,进而获得基质的深度.试验表明,该系统能够有效定位穴盘并检测基质深度,平均定位误差为3.5 mm,深度检测误差为4.9 mm,满足嫁接苗自动移栽机器人的控制要求.     

基于机器视觉的粮食稻米检测系统设计

稻米是我国主要粮食作物,各粮库对稻米的检测工作主要通过人工来完成.针对人工检测劳动强度大、成本高、检测准确率不稳定等问题,课题小组设计了一个基于机器视觉的稻米检测系统,达到识别出不完整粒等瑕疵的目的.首先,通过工业相机实时采集米粒图像,对采集的图像进行滤波、二值化等预处理;然后利用视觉软件的斑点分析工具对米粒的数量、形...     

水稻高速插秧机固体颗粒肥料变量施肥装置设计与试验

变量施肥技术是实施科学施肥的重要手段,可使施肥更精准、更有针对性,有效减少农田污染。在水稻高速插秧与同步施肥作业时,施肥量的调节主要采用提前标定方式调控,其调控费时、精度不稳定。为快速准确地调节施肥量,实现变量施肥作业,本文设计了一种自动控制的固体颗粒肥料变量施肥装置,阐述了变量施肥装置总体结构和工作原理,进行了关键部件设计与试验;以单片机STM32为控制核心,构建了施肥量在线检测及智能调控系统。采用试验设计优化方法,对肥料流量在线检测系统性能与主要影响因素进行试验,确定了最佳因素组合;通过试验分别构建了3种主要固体颗粒肥料检测流量与压电片电压之间的关系模型、3种主要固体颗粒肥料实际流量与排肥轴转速之间的关系模型、排肥轴转速与电动推杆工作长度和插秧机前进速度之间的关系模型,并对模型进行试验验证与分析。开展了排肥轴转速分别为20、25、30 r/min肥料质量检测精度试验,当插秧机前进速度为1 m/s匀速条件下,3种肥料总体质量检测精度平均值分别为94.45%、93.85%和93.15%;进行了复合肥施肥量为200、250、300 kg/hm²和尿素施肥量为165、...     

饮料机器视觉检测系统的总体设计及实现

该文以PET饮料瓶的在线质量检测项目为背景,从系统总体设计的角度出发,详细论述了饮料机器视觉检测的总体设计思想及各个组成部分的功能,同时实现了可靠、实时和稳定的PET饮料瓶的质量检测。      

基于机器视觉和北斗定位的小麦变量喷雾系统研究

针对传统植保喷杆喷雾机作业时各喷头以同等药量喷洒的方式导致农药浪费、利用率低和污染环境等问题,以生长前期的小麦为研究对象,设计一种基于北斗定位系统和机器视觉的小麦变量喷雾作业系统。通过双平面高度投影法完成对感兴趣区域获取,研究了速度、植株密度对喷雾的影响,提出变量喷雾流量的控制方法。在定位系统规划的目标区域内,通过机器视觉处理实现变量喷雾,试验结果表明,相同机组速度下,植株密度稀疏区相对植株密度正常区的平均雾滴覆盖率平均减少12.06%;相同植株密度下机组前进速度0.75 m/s相对1.50 m/s的平均雾滴覆盖率平均增加3.94%。在满足喷雾标准的情况下,可以在不同速度、不同植株密度下实现变量喷雾。为验证目标区域边界行驶速度对等级变换准确度,进行定位传感器实时判断在目标区域边界喷头相对位置并控制开闭,试验结果表明,在行驶速度为0.50 m/s时准确度最高,区域边界行驶超出量误差平均值为48.72 cm;为验证行驶方式对喷雾等级变换准确度的影响,使用北斗定位系统在目标区域边界开展行驶方式对喷雾等级变换准确度的影响试验,试验结果表明,驶入目标区域超出量误差平均值为7.20 cm。     

变量撒肥机设计参数研究及控制系统设计

为了提高变量撒肥机的施肥精度,尽可能地减少肥料浪费和对环境造成的污染,对变量撒肥机的关键设计参数进行了研究。结果表明,肥箱内肥料高度对排肥量影响不显著,排肥口开度和施肥量呈比例函数关系,并在此基础上设计了一种用于变量撒肥机控制系统。该系统可以根据撒肥机的车速变化控制排肥口的大小,提高施肥质量。实验为变量撒肥机具的控制系统设计提供了依据,所设计的变量撒肥机具有更好的施肥性能。     

基于视觉检测技术下机械零件尺寸精度控制系统研究

机械零件产品的加工逐渐呈现出结构复杂、尺寸精度要求高等特点,传统控制技术及方法已经无法满足日益增长的工业生产制造机械零件加工精度要求.该文基于机器视觉检测技术,阐述了基于机器视觉技术下机械零件尺寸精度控制平台的基本组成与工作原理,论述了智能检测算法在该技术中的应用,并通过试验检验其应用效果.结果表明,该技术能够显著提高零件加工精度,同时降低生产成本.研究结果为机械零件尺寸精度控制领域提供了一种先进的解决方案,同时也可以为制造业的智能化发展和提高产品质量水平提供参考和借鉴.     

基于机器视觉的螺纹检测系统

本文应用机器视觉技术的螺纹检测,利用CCD作为螺纹几何要素的探测器件,借用小波变换去噪,模局部极大值进行边缘检测,解决了传统的不能在线检测的问题,同时提高检测速度和检测精度。     

基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型

为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络（CenterNet）,构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（M-CenterNet）,并通过与CenterNet和单次多重检测器（Single Shot Multibox Detector,SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为88.9%、10.9%和5.8%;模型体积和帧率分别为14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为CenterNet网络的1/4;相比于SSD网络,所提网络模型的AP提升了3.9%,模型体积降低了84.3%;本网络模型在CPU环境中的运行速度比CenterNet和SSD网络提高了近1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。     

自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究

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。     

基于机器视觉的柚子尺寸检测系统的研究

介绍了一种基于机器视觉技术的柚子外形尺寸检测系统。利用 CMOS 摄像头采集柚子正立图像;通过灰度转化、去噪、二值化等预处理获取检测目标图像。通过扫描法确定目标图像的上、下、左、右4个边界点,计算柚子的纵径与横径初测值;借鉴已有的机器视觉球状物体检测误差理论进行修正,获得最终检测结果。试验结果表明,该系统检测精度高且速度快。     

采摘机器人目标识别技术研究——基于机器视觉及深度学习

为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题,提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术,可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法,实现对橘柑的精准识别。试验结果表明：采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率,证实了该方法的可行性,对采摘机器人研究具有一定的参考价值。     

基于安卓系统下田间智能除草技术研究

传统田间除草方法需要大量人力和时间,而且存在一定安全隐患。而智能除草技术则能够自动识别和定位田间杂草,进行精准喷洒除草剂,不仅能够提高工作效率,还能够降低人员接触除草剂的风险。该文提出一种基于安卓系统的智能除草技术。该技术结合了机器视觉和深度学习算法,能够自动识别和定位田间杂草,并通过控制机器人手臂和喷雾器进行精准喷洒除草剂,实现了高效、精准、自动化的除草效果,同时提高了除草效率和可靠性。田间试验结果表明,该系统能够有效除去田间杂草,并且具有较高的准确性和稳定性,为农田的维护和管理提供了一种新的解决方案。     

基于多路神经网络的黄花菜关节点检测算法研究

传统的目标检测算法仅能得到目标框,无法确定黄花菜的生长姿态。针对这一问题,在现有目标检测算法的基础上优化神经网络(Neural Network)结构,由检测框预测改为关节点的预测。首先,按照锚点匹配的方式确定黄花菜的生长方向及长度,统计黄花菜目标生长角度和长度,按照统计结果设置多个锚点,实际生长角度和长度与锚点进行比较,获得目标的相对长度和角度,并将其作为模型预测值进行训练;其次,在模型中加入热力图预测分支,对4个关节点进行预测;最后,利用目标长度和角度信息连接关节点得到黄花菜目标的生长姿态。设计针对线段拟合特点的评估模型方法,在计算精度的过程中引入部分亲和度字段。并据此改进非极大值抑制算法(Non Maximum Suppression)。试验结果表明：采用热力图校准后的模型对采摘目标识别精度达91.02%,定位精度达99.8%。