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改进YOLOv3的复杂环境下红花丝检测方法 总被引：2，自引：2，他引：0
天气变化、光照变化、枝叶遮挡等复杂环境给红花丝的快速、准确检测带来挑战,影响红花采摘机器人的作业效率,该研究基于改进YOLOv3提出了一种目标检测算法（GSC-YOLOv3）。首先GSC-YOLOv3采用轻量级网络幻影结构GhostNet替换主干特征提取网络,并在保证良好检测精度的前提下,最大限度压缩算法参数,提高算法速度,从而使用少量参数生成红花丝有效特征;其次使用空间金字塔池化结构（spatial pyramid pooling,SPP）实现特征增强,弥补提取红花丝特征过程中的信息损失;最后将卷积块注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）融入特征金字塔结构,以解决特征融合过程中的干扰问题,提高算法的检测效率和精度。检测结果表明：GSC-YOLOv3算法在测试集下的平均精度均值达到91.89%,比FasterR-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7算法分别高12.76、2.89、6.35、3.96、1.87、0.61个百分点;在GPU下的平均检测速度达到51.1帧/s,均比其他6种算法高。... 相似文献
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针对研制的梳夹式红花采收装置存在采摘后的花丝掉落严重,导致花丝采集效率低的问题,提出一种新型的气吹-气吸组合式集花机构。该机构利用正压气流吹动粘附花丝脱离采摘头,同时结合梳夹装置前端安装的采摘头护罩,利用负压气流收集采摘后的花丝并防止花丝掉落。通过分析花丝在正压气流中受力情况,优化了集花机构的关键结构及工作参数。为验证整机性能,以含水率≥44.5%的新疆裕民红花为对象,对集花机构优化后的梳夹式红花采收装置进行了田间试验。试验结果表明：优化后的红花采收装置花丝采净率提升至81.74%,花丝掉落率降低至2.31%,相较于优化前采净率提高了4.47%,掉落率降低了0.31%,减少了花丝损失,整机性能得到提升,可为红花机械化高效低损采收提供参考。 相似文献
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针对红花采收机械存在的花丝破碎率高,采收效果差的问题,基于低速对切与分段切割的设计思想,研究设计了一种红花采收机双动对切式末端执行器,利用双动刀和多工作段凸轮实现低速夹持切割与分段作业。构建刀具-花丝切割力学模型,对切割过程进行理论分析,确定影响末端执行器性能的关键因素为：切刀进给速度、刃口倾斜角和切刀刃面倾角;并以凸轮转速（切刀进给速度）、刃口倾斜角和切刀刃面倾角为试验因素,以花丝采净率与花丝破碎率为评价指标,进行了三因素五水平二次正交旋转组合试验,得到试验因素与评价指标间的数学模型,对回归模型进行多目标优化,确定最佳参数组合为：凸轮转速27.9r/min、刃口倾斜角16.1°、切刀刃面倾角19.7°,对应花丝采净率为91.78%,花丝破碎率为5.32%。在最佳参数组合下进行田间验证试验,结果表明,花丝采净率为91.25%,破碎率为5.57%,与优化结果误差不超过5%,表明所设计末端执行器能实现花丝的低破碎率采收。 相似文献
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针对红花切割采收时花丝破损率高、采净率低等问题，该研究结合红花物料及力学特性，设计了一种圆弧渐进式红花丝采收装置。通过对圆弧渐进刀具进行受力分析和切割速度分析，明确了影响采收性能的关键因素为刃口倾斜角和刀轴转速；利用Fluent软件对采收腔室流场进行分析，确定适宜的风机转速，验证腔室设计的合理性。为提升圆弧渐进式红花丝采收装置的工作性能，以刃口倾斜角、刀轴转速和风机转速为影响因素，以采净率、破损率、集净率为响应指标，进行二次正交旋转试验。运用Design-Expert软件建立数学模型，获得最优参数组合为：刃口倾斜角25°，刀轴转速6 44 r/min，风机转速2 800 r/min，对应的采净率为92.1%，破损率为9.6%，集净率为94.7%，对优化结果进行验证试验，结果表明，采净率为91.5%，破损率为9.8%，集净率为94.2%，与仿真优化结果误差不超过5%，表明所设计的红花丝采收装置能较好地完成红花丝采收作业。该研究可为红花机械化采收提供理论依据和技术参考。 相似文献
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