基于YOLOv3算法与3D视觉的农业采摘机器人目标识别与定位研究

作者：高帅; 刘永华^*; 高菊玲; 吴丹; 姬丽雯

来源：中国农机化学报, 2022, 43(12): 178-183.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.12.026

• YOLOv3
• 视觉
• 采摘机器人
• 识别与定位

为解决目前农业采摘机器人目标难以识别与定位的问题，在原有农业采摘机器人的基础上，提出一种改进YOLOv3算法和3D视觉技术相结合的方法，实现目标的准确识别和精准定位，并利用标定完成目标坐标系和机器人坐标系的转换。通过试验分析改进YOLOv3算法的性能，并与之前的YOLOv3算法、Fast RCNN算法和Faster RCNN算法进行综合比较，研究表明所采用的改进YOLOv3算法和3D视觉具有较高的识别准确度和定位精度，识别准确率分别提高5.5%、9%、1.4%,最大定位误差分别降低0.69、0.44、0.28 mm,可以较好地完成后续采摘工作，对于农业机器人的发展具有重要的参考价值。

• 单位
  江苏农林职业技术学院