番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究

• 作者: 刘成良 周斌 牛庆良 贡亮 赵源深 黄亦翔
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 番茄 采摘机器人 目标识别 非颜色编码 Haar-like特征 AdaBoost
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 1-7
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.07.001

摘要

为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法.通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响.所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验.试验结果表明,测试集中93.3％的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成良	上海交通大学机械与动力工程学院	200	2288	27.0	38.0
2	周斌	上海交通大学机械与动力工程学院	40	379	12.0	18.0
3	贡亮	上海交通大学机械与动力工程学院	21	110	6.0	9.0
4	牛庆良	上海交通大学农业与生物学院	38	276	11.0	15.0
5	黄亦翔	上海交通大学机械与动力工程学院	26	155	7.0	11.0
6	赵源深	上海交通大学机械与动力工程学院	2	30	2.0	2.0