大视场下荔枝采摘机器人的视觉预定位方法

来源：农业工程学报杂志2019年第23期北京时间：

作者：陈燕,王佳盛,曾泽钦,邹湘军,陈明猷,

摘要：机器人采摘荔枝时需要获取多个目标荔枝串的空间位置信息，以指导机器人获得最佳运动轨迹，提高效率。该文研究了大视场下荔枝采摘机器人的视觉预定位方法。首先使用双目相机采集荔枝图像；然后改进原始的YOLOv3网络，设计YOLOv3-DenseNet34荔枝串检测网络；提出同行顺序一致性约束的荔枝串配对方法；最后基于双目立体视觉的三角测量原理计算荔枝串空间坐标。试验结果表明，YOLOv3-DenseNet34网络提高了荔枝串的检测精度与检测速度；平均精度均值（mean average precision，mAP）达到0.943，平均检测速度达到22.11帧/s。基于双目立体视觉的荔枝串预定位方法在3 m的检测距离下预定位的最大绝对误差为36.602 mm，平均绝对误差为23.007 mm，平均相对误差为0.836%，满足大视场下采摘机器人的视觉预定位要求，可为其他果蔬在大视场下采摘的视觉预定位提供参考。

关键词：机器人, 图像处理, 目标检测, 荔枝采摘, 大视场, 卷积神经网络, 立体视觉