基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法

华中农业大学学报 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (05) : 21 -30.

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华中农业大学学报 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (05) : 21 -30. DOI: 10.13300/j.cnki.hnlkxb.2024.05.003

基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法

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摘要

夹切一体的菠萝(Ananas comosus (L.) Merr.)采摘器在进行田间采摘作业时,需要自主确定果茎切割点位置,而菠萝果茎处容易被植株叶片和苞叶遮挡,采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置,为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法。将深度相机和多组光电传感器结合,利用改进的YOLOv5目标检测算法融合RGB-D深度信息,实现对菠萝冠芽顶部至果实底部长度测量,再利用光电传感器信号变化判断菠萝采摘器是否到达冠芽顶部位置,并将冠芽顶部作为起始位置,控制采摘器下降速度和时间,从而保证采摘器底部安装的切割刀准确抵达果茎切割点位置。台架试验结果表明,该方法对真实菠萝果茎切割点检测成功率达到85%,满足菠萝采摘机器人作业过程中果茎切割点检测准确性要求。

关键词

菠萝 / 采摘器 / 果茎切割点 / 位置检测 / 多传感器信息融合 / YOLOv5

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基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法[J]. 华中农业大学学报, 2024, 43(05): 21-30 DOI:10.13300/j.cnki.hnlkxb.2024.05.003

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