采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习

魏纯; 李明; 龙嘉川

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采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习

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分析了双目视觉系统的工作原理及视觉标定方法,利用YOLO V2卷积神经网络算法实现对目标果实的识别,并对目标果实的空间定位进行了深入研究,设计了一套基于双目视觉和机器学习的采摘机器人果实识别与定位系统.在多次实际定位实验中,橘子的深度定位误差最大值为1.06mm,证实了系统具有一定的准确性和稳定性.

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来源
《农机化研究》 |2021年第11期|239-242|共4页
作者
魏纯; 李明; 龙嘉川;
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作者单位

武汉东湖学院电子信息工程学院武汉430212;

空军预警学院信息管理中心武汉430019;

武汉东湖学院电子信息工程学院武汉430212;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类收获机械;机器人;
关键词
采摘机器人; 双目视觉; YOLO; 卷积神经网络; 机器学习; 识别与定位;

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