来源：期刊VIP网 时间：
作者：李晋超;朱晓军;
单位：山西机电职业技术学院;太原理工大学;
摘要：针对葡萄采摘机器人对绿色葡萄果实和被树枝或树叶遮挡的葡萄果实的检测准确率不高问题，搭建了基于改进YOLOv5s(YOLOv5s-MM)的葡萄采摘机器人果实检测新模型。该模型首先在YOLOv5s原有模型中添加垂直和水平旋转操作，以有效提高模型的泛化能力。然后在YOLOv5s原有模型的Feature Map中增加偏心纠正模块和小目标检测层，提高模型的检测精度和速度。最后利用包含绿色葡萄和被遮挡葡萄的图像数据库对所构建的模型进行了训练和测试，验证了模型的有效性。对测试集中葡萄图像的测试结果表明，所搭建的葡萄采摘机器人果实检测新模型能够比YOVOv5、YOLOv4-Grape和基于边缘图像处理和几何形态学的方法更加准确地检测绿色葡萄果实和被树叶、树枝等遮挡的葡萄果实。所搭建模型可为葡萄采摘机器人实时准确检测绿色葡萄果实和被树枝或树叶遮挡的葡萄果实提供技术支持。
关键词：葡萄果实检测;;改进的YOLOv5s;;绿色葡萄;;被遮挡的葡萄;;葡萄采摘机器人
基金资助：山西省教育科学“十三五”规划课题（GH-19225）;; 山西省回国留学人员科研资助项目（2020-154）
