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基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别。该算法识别成功率为92.5%,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度。 相似文献
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基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取 总被引：2，自引：0，他引：2
为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响，提出了一种分析所提取特征的可视化方法。首先，对所采集建立的数据集进行正负样本分类，将数据集中的树干与输水管交叉区域作为正样本，其余区域作为负样本，输入LeNet、Alexnet、Vgg-16以及定义的3类浅层模型进行训练；然后，通过提取激活映射图、归一化、双三次插值的可视化方法，获取各个分类模型最后一个卷积层的可视化结果，通过可视化试验对比可知，Alexnet和Vgg-16能够准确提取测试集图像中的树干区域特征,而LeNet与3类浅层模型在提取树干的同时将输水管、地垄等区域特征一并提取；最后，以上述6类网络结构作为特征提取层的图像分类和目标检测模型，对开花期和结果期的数据集进行验证，以不同季节数据集特征变化而引起的精度下降幅度作为评判标准，结果显示，图像分类浅层模型精度下降幅度不小于15.90个百分点、Alexnet与Vgg-16分别下降6.94个百分点和2.08个百分点，目标检测浅层模型精度下降幅度不小于49.77个百分点、Alexnet和Vgg-16分别下降22.53个百分点和20.54个百分点。所有浅层模型因所提取特征的改变，精度有更大幅度的下降。该方法从可视化角度解释深层网络与浅层网络对猕猴桃树干目标特征的提取差异，可为研究网络深度和训练样本的调整提供参考。 相似文献
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水培生菜整株低损收获装置设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决水培生菜收获品质低、人工收获劳动力成本高等问题,设计了一种整株低损收获装置。通过夹持杆对菜叶的低损聚拢、割刀对生菜茎部的精准切割,实现单株水培生菜的整株低损收获。设计了各关键部件结构参数,分析了影响菜叶损伤的因素,利用图像处理方法测量了菜叶损伤面积;采用正交试验,研究了聚拢速度、聚拢角、聚拢高度、压菜速度对菜叶损伤面积的影响;通过力学分析和高速摄影,分析了聚拢角、聚拢高度对菜叶损伤面积的影响。正交试验结果显示:试验因素的显著性主次顺序为聚拢角、聚拢高度、压菜速度、聚拢速度;最优组合参数为聚拢速度100 mm/s、聚拢角15°、聚拢高度70 mm、压菜速度100 mm/s。验证试验表明:最优组合下生菜均为整株收获,菜叶损伤面积平均值为432 mm2,损伤程度平均值为0. 13%,优化效果明显。 相似文献
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基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调AlexNet网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768和256,以解决晴天(白天逆光、侧逆光)、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低等问题。采集广域复杂环境中晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的4类样本图像共1 823幅,建立试验样本数据库进行训练并测试。试验结果表明:该方法对晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的图像识别精度为96. 00%,单幅图像识别时间约为1 s。在相同数据集下,Im-AlexNet网络识别精度比LeNet、AlexNet和VGG16 3种网络识别精度的平均值高出5. 74个百分点。说明该算法能够降低猕猴桃果实漏识别率和误识别率,提高了识别精度。该算法能够应用于猕猴桃采摘机器人对广域复杂环境下枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡的准确识别。 相似文献
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