【摘 要】
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近年来,随着不同类型的自动采摘机器人不断应用于实际作业中,并被大众广泛接受和使用。在农作物收获期采摘机器人可大大减轻作业人员的劳动工作量,而在作物培育期亦可利用智能喷药机器人协助人员工作。现如今番茄的种植面积不断扩大,在有效识别番茄花朵后,进行人工授粉不仅可以提高番茄坐果率,也能防止果实畸变率。因此,采取快速有效的方法进行番茄花朵识别和定位,对于番茄提高产量和质量意义深远。对番茄种植面积较大的温室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划“智能农机装备”专项高效节能温室和智能化精细调控技术与装备研发（2017YFD0701501）；
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近年来,随着不同类型的自动采摘机器人不断应用于实际作业中,并被大众广泛接受和使用。在农作物收获期采摘机器人可大大减轻作业人员的劳动工作量,而在作物培育期亦可利用智能喷药机器人协助人员工作。现如今番茄的种植面积不断扩大,在有效识别番茄花朵后,进行人工授粉不仅可以提高番茄坐果率,也能防止果实畸变率。因此,采取快速有效的方法进行番茄花朵识别和定位,对于番茄提高产量和质量意义深远。对番茄种植面积较大的温室而言,其人工授粉率低,故需机器人来帮助授粉,以减轻作业人员的工作量。本研究提出一种基于深度学习的技术来识别与定位番茄花朵,以期为智能授粉机器人的正常作业提供试验基础。其主要研究内容如下:（1）基于番茄花朵的图像采集。为提高识别准确率,温室大棚内采集的图像及经数据增强扩张后图像共计20000张。为准确保留原图像信息及确保在实地环境下进行识别和定位番茄花朵,本文未进行图像处理,直接采用原图做训练集和测试集,并将番茄花朵数据集分为三类标签:未开花期、开花期、凋谢期。（2）基于深度神经网络的番茄花朵识别研究。目标检测算法选用当前较流行的Faster Rcnn和YOLOv4算法,并针对番茄花朵特征类型进行算法修改。采取修改后的Faster Rcnn激活函数来替换Leaky Re LU函数,同时加入FPN结构来提高算法的小目标识别能力。更换不同的backbone,使用升级后的Goog Le Net,其自带BN层inception＿v2和深度较深的ResNet101,同时与现下融合大部分优化技巧的YOLOv4算法进行对比分析,挑选出适合本文数据集的最佳识别算法。经试验显示,YOLOv4算法的m AP值比Faster Rcnn高9.29%。（3）基于双目视觉的番茄花朵定位研究。利用Mat Lab软件获取双目相机的内外参数,畸变系数及旋转平移矩阵。使用BM（Block Match）算法获取相应深度信息图,再将其与训练后的识别模型相结合,计算获取相机距番茄花朵的具体距离。试验结果显示,双目相机的有效距离为30cm左右,其绝对误差在1-5cm之内,相对平均误差为7.48%。
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