基于树莓派及深度学习的柑橘识别系统设计

作者：陈品岚; 张小花; 朱立学; 李浩林

来源：中国农机化学报, 2022, 43(09): 131-136.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.09.018

• 树莓派
• 柑橘识别
• 卷积神经网络
• TensorFlow

随着现代农业技术的发展，柑橘的生产与采收自动化是必然趋势，而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统，以树莓派作为软件程序平台，应用Python语言构建卷积神经网络模型，利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据，结合深度学习算法，对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试，识别正确率约为92.4%。此外，利用GPS模块进行识别位置定位，确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理，降低光照对柑橘识别的影响。

• 单位
  仲恺农业工程学院; 机电工程学院; 自动化学院