基于改进YOLOv4的草莓果柄叶识别与定位

来源：中国农机化学报杂志2023年第9期北京时间：

作者：黄家才, 汪涛, 张铎, 唐安, 高芳征

单位：南京工程学院工业中心，南京市，211167

摘要：为降低采摘过程中对草莓果肉造成的损伤，并实现在复杂的实际采摘场景下对草莓果柄的识别和定位，提出一种结合改进YOLOv4和传统图像处理技术的方案。与传统思维方式不同，该方案将采摘点放在草莓果柄叶上，以确保在采摘过程中草莓的完整性。首先，通过改进YOLOv4算法，准确定位草莓的位置，然后，利用图像处理技术对果肉、果柄叶和背景进行分割，从而确定采摘点的图像坐标，最后，结合双目定位算法和测距传感器数据，测量采摘点的空间坐标。试验结果表明：改进后的YOLOv4算法测试精度达到90%，并且结合传统图像处理算法后，能够有效消除复杂背景的干扰，从而增强算法的鲁棒性。测距结果显示果柄叶深度距离误差在5mm以内，能够准确地定位采摘点坐标，因此在实际采摘场景中表现出更好的适用性。

关键词：草莓采摘,图像处理,神经网络,果柄叶识别

基金资助：江苏省高等学校自然科学研究重大项目(20KJA510007)；国家自然科学基金面上项目(61873120)；江苏省重点研发计划课题(BE2021016-5)；江苏省自然科学基金面上项目(BK20201469)