基于YOLOv5目标检测的机械臂精准授粉系统设计与试验

摘要

针对梨花人工授粉劳动强度大、效率低，机械授粉花粉用量大、成本高的问题，本文提出了一种结合YOLO深度目标检测算法和机械臂执行系统实现梨花精准授粉的方案。首先将整个系统拆分为深度相机感知模块、靶标授粉决策模块、机械臂执行模块，提出机械臂授粉的各模块融合技术路线。然后通过对深度相机和YOLOv5目标检测算法的融合，检测系统输出靶标梨花的三维坐标位置。进一步通过坐标转换将不同坐标系下的坐标统一到机械臂基坐标下，实现将梨花的像素坐标值和深度值转化为梨花在基坐标系下的三维坐标。最后试验部分完成机械臂授粉执行并探究了机械臂授粉系统的准确性。结果表明，在试验环境下授粉的绝对误差平均值为3.83 mm。

关键词

梨花授粉 / 靶标梨花识别 / 机械臂控制 / 深度相机