| 基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法 |
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| 引用本文： | 魏天宇,柳天虹,张善文,李爽,缪宏,刘思幸.基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法[J].扬州大学学报(自然科学版),2023(1):61-69. |
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| 作者姓名： | 魏天宇 柳天虹 张善文 李爽 缪宏 刘思幸 |
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| 作者单位： | 1. 扬州大学机械工程学院;2. 扬州大学信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家特色蔬菜产业技术体系岗位专家资助项目（CARS-24-D-03）；;江苏省国际科技合作资助项目（BZ2021079）；;江苏省自然科学基金资助项目（BK20170500,BK20190876）； |
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| 摘 要： | 为了准确研究辣椒采摘机器人受不同作业场景影响的规律，利用获取的采摘目标信息构建基于改进YOLOv5s的辣椒采摘识别定位模型.基于光照强度、光照角度、枝叶遮挡和果实重叠等场景建立图像数据库，引入双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络进行深层次特征提取，以增强网络的信息表达能力，提高检测精度.探讨不同场景对该模型检测精度P、检出率R和平均精度均值(mean average precision, MAP)的影响规律.结果表明：改进后YOLOv5s模型对辣椒的检测精度高达95.6%,较YOLOv4、YOLOv3、YOLOv2及Faster R-CNN模型分别提高了6.1%,9.3%,44.4%,8.2%;光照角度处于正面90°时的检测效果最佳，MAP达97.3%;模型在白天强光和傍晚弱光场景下的鲁棒性好，MAP值高于90%;模型在枝叶遮挡场景下比果实重叠时的检测精度高；辣椒距离相机坐标系的空间坐标测量值取0.2 m时的误差仅为1 mm,满足辣椒采摘定位精度需求.
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| 关 键 词： | 机器人采摘 识别定位 YOLOv5s 深度学习 |
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