Sammanfattning av denna webbsida: Trots omfattande forskning inom maskinseende för skörd av robotar är den praktiska framgången inom området agrobotik fortfarande begränsad. Denna artikel presenterar en omfattande översyn av klassiska och toppmoderna maskinseende lösningar som används i sådana system, med särskild tonvikt på de visuella signaler och maskinseende algoritmer som används. Vi diskuterar fördelarna och begränsningarna med varje tillvägagångssätt och vi undersöker dessa möjligheter mot bakgrund av de utmaningar som väntar. Vi avslutar med förslag till anvisningar från den allmänna datavisionslitteraturen som kan hjälpa vår forskargrupp att möta dessa utmaningar och föra oss närmare målet med praktiska selektiva fruktskördsrobotar. Nyckelord: jordbruksdator vision; agrovision; agrobotik; frukt skörd robotar. Datorseende för fruktskördsrobotar Hänvisning till detta papper ska göras enligt följande: Kapach, K., Barnea, E., Mairon, R., Edan, Y. och Ben-Shahar, O. (2012) Hennes forskning omfattar robotisk och sensorisk prestandaanalys; systemteknik av robotsystem; robotisk kontroll av dynamiska uppgifter; sensorfusion och urvalsalgoritmer; robotisk gripanalys och design; och multi-robot och människa-robot styr- och samarbetsmodeller. Dessutom har hon i stor utsträckning bidragit till införandet och tillämpningen av intelligenta automations- och robotsystem på jordbruksområdet med flera patent. Ohad Ben-Shahar fick sin kandidatexamen och magisterexamen från Technion och sin doktorsexamen från Yale University, allt inom datavetenskap. Han är docent vid Institutionen för datavetenskap vid Ben-Gurion University och chef för det tvärvetenskapliga beräkningslabbet Vision Lab. Hans huvudsakliga forskningsområde är beräkningsvision och bildanalys, där han främst fokuserar på frågor relaterade till de olika geometriska grunderna för perceptuell organisation och tidig vision. Hans arbete är explicit tvärvetenskapligt och hans beräkningsforskning är ofta begåvad genom undersökningar av människans perception, visuell psykofysik och beräknings neurovetenskap av biologisk vision.
I REF sammanställer författarna en lista över tillgängliga toppmoderna metoder för skörd med hjälp av robotar.
Computer vision for fruit harvesting robots – state of the art and challenges ahead
{'venue': 'IJCVR', 'journal': 'IJCVR', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}