20230304基于耦合YOLO/Mask R-CNN的草莓采摘机器人3D双目相机果实识别与定位

针对草莓采摘过程中人工成本高的问题，该研究提出了草莓采摘机器人果实识别和发现方法。研究首先收集1000张成熟、未成熟、单颗、多颗、被遮挡的草莓图像，采用两阶段检测Mask R-CNN实例分割网络和一阶段检测YOLOv3目标检测网络训练草莓识别模型，识别模型将草莓分为成熟和未成熟两类。YOLOv3和Mask R-CNN的准确率分别为93.4%和94.5%。其次，使用ZED 3D相机、三角定位原理和神经网络对草莓进行三维定位。YOLOv3的识别精度为3.1mm，而Mask R-CNN为3.9mm。该研究提出的草莓检测定位方法可以有效地为采摘机器人精确定位成熟草莓。