文献类型：期刊文章

作　　者：郑太雄[1] 江明哲[1] 冯明驰[1]

Zheng Taixiong;Jiang Mingzhe;Feng Mingchi(College of Advanced Manufacturing Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)

机构地区：[1]重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆400065

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：重庆市自然科学基金(CSTC2018JCYJA0648)项目资助。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：28-51

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主要因素:光照变化、复杂的自然环境、遮挡以及动态环境干扰下成像不精确。最后对采摘机器人目标识别与定位的未来发展作了几点展望。

关 键 词：采摘机器人 目标识别 三维定位  深度学习  

分 类 号：TH69] TP249]