【摘 要】
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针对果园环境下现有果实识别方法精度偏低、识别速度过慢,识别模型在边缘设备中识别效率较低等问题,本论文依托江苏省重点研发计划（现代农业）项目,以柑橘果实为研究对象,对果园环境下柑橘果实的识别、定位,采摘机械臂运动轨迹规划等进行研究,以提高农业自动化,信息化水平。本文的主要研究工作包括:（1）构建了柑橘果实的识别模型。以单阶段检测YOLOv4模型为柑橘果实识别的基础模型,基于SENet注意力模块改进特
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针对果园环境下现有果实识别方法精度偏低、识别速度过慢,识别模型在边缘设备中识别效率较低等问题,本论文依托江苏省重点研发计划（现代农业）项目,以柑橘果实为研究对象,对果园环境下柑橘果实的识别、定位,采摘机械臂运动轨迹规划等进行研究,以提高农业自动化,信息化水平。本文的主要研究工作包括:（1）构建了柑橘果实的识别模型。以单阶段检测YOLOv4模型为柑橘果实识别的基础模型,基于SENet注意力模块改进特征提取网络,提高模型对有用特征的敏感度;设计CSPConv改进颈部网络结构,减少计算量的同时加强对底层特征的复用;基于Focal loss重构置信度损失函数,提高模型对难分辨样本的检测能力;最后采用BN层的γ系数作为通道稀疏因子,对模型进行剪枝,删除冗余参数,减小模型体积。在果园环境的柑橘数据集下进行试验,分析网络结构和Focal loss超参数对模型具体的影响。与YOLOv4相比,本文构建的YOLOv4-L识别模型的AP值提高了2.74%,F1得分为0.93,综合检测性能更优,识别速度提高了2.18倍,为53.8FPS,模型大小为15.85MB,适合在低内存设备部署。（2）构建了目标三维定位模型。推导果实像素点坐标与世界坐标的转换关系,对RGB-D相机的彩色相机进行标定获取坐标转换所需参数,并对深度误差分析,确定相机最佳定位区间。根据上述参数建立三维定位模型,通过试验测得在X轴平均误差为2.95mm,Y轴平均误差为3.45mm,Z轴平均误差为3.67mm。（3）部署识别模型与识别定位系统集成开发。为实现识别模型的应用,利用Tensor RT对识别模型加速推理,使模型部署在低算力的边缘设备中,达到更高的识别效率。以Jetson nano为试验平台,进行识别模型部署试验分析,经过加速推理后的模型识别速度提高了2.75倍,是YOLOv4的12.2倍。利用Py Qt5集成识别与定位系统,通过可视化界面操作完成柑橘的识别定位,并实现定位数据解析与保存等功能。（4）采摘机械臂运动学分析与运动轨迹规划。采用D-H法建立采摘机械臂的运动学模型,进行正、逆运动学分析。在运动学推导的基础上进行关节空间的机械臂运动轨迹规划研究,针对多项式插值规划的轨迹运动不稳定,需要过多约束参数等问题,推导五次B样条曲线轨迹规划。仿真结果表明,本文推导的五次B样条曲线规划出的曲线更平滑,且所需运动约束参数更少。本研究为柑橘采摘机器人提供了可靠的视觉识别定位系统和机械臂采摘运动轨迹规划理论基础。
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