基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法

摘要：

采摘点的识别与定位是智能采摘的关键技术,也是实现高效、适时、无损采摘的重要保证.针对复杂背景下番茄串采摘点识别定位问题,提出基于RGB-D信息融合和目标检测的番茄串采摘点识别定位方法.通过YOLOv4目标检测算法和番茄串与对应果梗的连通关系,快速识别番茄串和可采摘果梗的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);融合RGB-D图像中的深度信息和颜色特征识别采摘点,通过深度分割算法、形态学操作、K-means聚类算法和细化算法提取果梗图像,得到采摘点的图像坐标;匹配果梗深度图和彩色图信息,得到采摘点在相机坐标系下的精确坐标;引导机器人完成采摘任务.研究和大量现场试验结果表明,该方法可在复杂近色背景下,实现番茄串采摘点识别定位,单帧图像平均识别时间为54 ms,采摘点识别成功率为93.83％,采摘点深度误差±3 mm,满足自动采摘实时性要求.

关键词：图像识别;对象识别;提取;番茄串;RGB-D图像;信息融合;目标检测;采摘点

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分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省重点领域研发计划资助;2019年广东省乡村振兴战略专项;广东省现代农业产业共性关键技术研发创新团队建设项目

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：143-152