Sammanfattning av denna webbsida: Detektion av frukt i verkliga utomhusförhållanden är nödvändigt för automatisk skörd av guava, och den grenberoende formen av frukt är också avgörande för att vägleda en robot att närma sig och ta bort målfrukten utan att kollidera med dess modergren. För att utföra automatisk, kollisionsfri plockning, undersöker denna studie en fruktdetektering och utgör skattningsmetod genom att använda en lågkostnads röd-grön-blå-djup (RGB-D) sensor. Ett toppmodernt fullständigt konvolutionsnätverk används först för att segmentera RGB-bilden för att ge ut en binär karta för frukt och gren. Baserat på frukt binär karta och RGB-D djup bild, Euclidean kluster tillämpas sedan för att gruppera punktmolnet i en uppsättning enskilda frukter. Därefter, en multipel tredimensionell (3D) linje-segment detektionsmetod utvecklas för att rekonstruera de segmenterade grenarna. Slutligen, 3D pose av frukten uppskattas med hjälp av sin mittposition och närmaste gren information. En datauppsättning förvärvades i en utomhusträdgård för att utvärdera den föreslagna metodens prestanda. Kvantitativa experiment visade att precisionen och återkallandet av Guava frukt detektion var 0,983 respektive 0,948; 3D pose fel var 23,43 • ± 14,18 •; och genomförandetiden per frukt var 0,565 s. Resultaten visar att den utvecklade metoden kan tillämpas på en guava-skördande robot.
Lin m.fl. REF tillämpade en FCN-modell för att utföra segmenteringen av guavafrukter och -grenar och uppskatta guavafrukters ställning på grundval av segmenterad information för att vägleda robotskörden.
Guava Detection and Pose Estimation Using a Low-Cost RGB-D Sensor in the Field
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}