番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究

被引：27

作者：

赵源深 ^{[1
]}

贡亮 ^{[1
]}

周斌 ^{[1
]}

黄亦翔 ^{[1
]}

牛庆良 ^{[2
]}

刘成良 ^{[1
]}

机构：

[1] 不详

[2] 上海交通大学机械与动力工程学院

[3] 不详

[4] 上海交通大学农业与生物学院

[5] 不详

来源：

农业机械学报 | 2016年 / 07期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

番茄; 采摘机器人; 目标识别; 非颜色编码; Haar-like特征; AdaBoost;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP242 [机器人];

学科分类号：

080203 ; 1111 ;

摘要：

为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法。通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响。所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验。试验结果表明,测试集中93.3%的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求。

引用

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共 16 条

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