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题名苹果采摘机器人监测系统和表面缺陷检测方法研究
被引量:2
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作者
梅金波
李涛
秦寅初
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机构
常州大学机械与轨道交通学院
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出处
《计算机测量与控制》
2023年第6期19-26,共8页
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基金
江苏省产业前瞻与关键核心技术重点项目(BE2021016-4)。
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文摘
针对目前苹果采摘作业多以人工采摘为主,且机械化采摘质量和效率低等问题,提出一种苹果采摘机器人监测系统;监测系统通过种植园环境、机器人运行状态、机器人作业质量以及后台监控系统四个模块,完成从采收前环境监测到采收后质量监测的全程监控;同时,为监测采摘后苹果的质量问题,提出了一种基于Mo-M2Det的苹果表面缺陷检测方法,以减少参数量和计算量为目的,改进M2Det目标检测网络,实现轻量化和高精度检测;实验结果表明,改进的M2Det目标检测网络检测准确率达到了98.45%,且模型参数量减少了56.3%;在实际应用中,改进的轻量化网络模型部署在检测平台上具有较好的检测效果。
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关键词
采摘机器人
监测方法
深度学习
缺陷检测
轻量化
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Keywords
picking robot
monitoring method
deep learning
defect detection
lightweight
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分类号
S225
[农业科学—农业机械化工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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