文献类型：期刊文章

作　　者：朱衍俊[1] 杜文圣[1,2] 王春颖[1] 刘平[1] 李祥[3]

ZHU Yanjun;DU Wensheng;WANG Chunying;LIU Ping;LI Xiang(Shandong Agricultural Equipment Intelligent Engineering Laboratory/Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural/Machinery and Equipment,College of Mechanical and Electronic Engineering,Shandong Agricultural University,Taian 271018,China;College of Construction Machinery,Shandong Jiaotong University,Jinan 250357,China;National Key Laboratory of Wheat Improvement,College of Life Sciences,Shandong Agricultural University,Taian 271018,China)

机构地区：[1]山东农业大学机械与电子工程学院/智能化农业机械与装备实验室/山东省园艺机械与装备重点实验室,山东泰安271018 [2]山东交通学院工程机械学院,山东济南250357 [3]山东农业大学生命科学学院小麦育种全国重点实验室,山东泰安271018

出　　处：《智慧农业（中英文）》

基　　金：山东省重点研发计划项目(2022TZXD0010,2022LZGCQY002,2021TZXD001)。

年　　份：2023

卷　　号：5

期　　号：2

起止页码：23-34

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD2023_2024、DOAJ、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：[目的/意义]自然环境中鲜食葡萄的快速识别与精准定位是实现鲜食葡萄机器人自动采摘的先决条件。[方法]本研究基于改进的K-means聚类算法和轮廓分析法提出一种鲜食葡萄采摘点自动定位的方法。首先,采用加权灰度阈值作为聚类算法相似度的判定依据,并以此为基础提出一种自适应调整K值的K-means聚类算法,实现鲜食葡萄的快速有效识别检测;然后,利用提出的轮廓分析法获得果梗轴和采摘点感兴趣区域,利用几何方法实现鲜食葡萄采摘点快速准确定位;最后,利用采集的917张鲜食葡萄图像对本研究提出的算法进行实验验证。[结果和讨论]本研究提出算法定位的鲜食葡萄采摘点与最优采摘点的误差小于12个像素的成功率为90.51%,平均定位时间为0.87 s,实现鲜食葡萄采摘点的快速准确的定位。在篱壁式种植方式与棚架式种植方式下分别进行50次模拟仿真试验,结果表明,篱壁式紫葡萄采摘点定位成功率为86.00%,棚架式紫葡萄识别定位成功率达到92.00%,篱壁式绿葡萄采摘点定位成功率为78.00%,棚架式绿葡萄识别定位成功率为80.00%,整体试验效果较好。[结论]本研究可为鲜食葡萄采摘机器人实现精准采摘葡萄提供技术支撑。

关 键 词：鲜食葡萄 K-MEANS聚类算法 轮廓分析法  果梗轴  采摘点  采摘机器人

分 类 号：S126]