基于YOLOv3算法与3D视觉的农业采摘机器人目标识别与定位研究

摘要：

为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题,在原有农业采摘机器人的基础上,提出一种改进Y()LOv3算法和3D视觉技术相结合的方法,实现目标的准确识别和精准定位,并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换.通过试验分析改进YOLOv3算法的性能,并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较,研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度,识别准确率分别提高5.5％、9％、1.4％,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作,对于农业机器人的发展具有重要的参考价值.

关键词：YOLOv3、视觉、采摘机器人、识别与定位

所属期刊栏目：43

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省高校优秀科技创新团队项目;江苏农林职业技术学院科技项目;江苏农林职业技术学院科技项目

在线出版日期：2022-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：178-183