摘要
枸杞作为药食两用产品，销量逐年增加，其市场及产业开发前景十分广阔。枸杞剪枝是枸杞种植的重要环节，对枸杞树进行合理地整形修剪，可促使枸杞早果、高产、稳产以及优质。传统的枸杞剪枝采用人工作业方式，劳动强度大、工作效率低。随着我国枸杞产业发展速率的不断加快，种植区域的不断扩大，只依靠人工对枸杞进行整形修剪是远远不能满足要求的，严重制约了我国枸杞产业的长足发展。因此，研发智能化、自动化剪枝设备具有实际意义。 本文以幼龄枸杞树为研究对象，基于Kinect深度相机获取枸杞树的彩色图像和深度图像，实现了枸杞树剪枝点的二维图像识别和三维空间定位，并进行了剪枝机器人路径规划方法研究。主要研究内容如下： （1）研究了Faster RCNN以及YOLO的基础网络结构，并对比了其优缺点。制作了相关数据集，通过镜像翻转、裁剪、缩放以及mosaic等方式进行数据增强。选择YOLOv3网络模型进行了剪枝点识别实验，结合基于挤压和激励的轻量级注意模块对其进行优化，并通过图像处理在网络输出中增加剪枝点二维像素坐标的输出。 （2）使用张正友标定法获取深度相机的内参，利用像素滤波器修复深度图中的空洞区域，并将彩色图像映射到深度空间，实现深度图和彩色图配准。根据相机成像模型将图像坐标系下的二维像素坐标转换为相机坐标系下的三维空间坐标，定位出枸杞树剪枝点的空间坐标。使用Kinect v2深度相机进行三维坐标计算实验研究，初步验证了深度相机定位的有效性。 （3）开展剪枝机器人路径规划仿真研究，对比RRT和RRT*算法，选择RRT*算法进行剪枝机器人路径规划，引入B样条曲线平滑策略，优化拐点处轨迹，生成平滑路径。 （4）构建基于优化的YOLOv3网络模型和Kinect v2深度相机定位模型的剪枝点识别与定位的实验环境。经过实验验证，剪枝点识别F1值为85.13%，剪枝点的定位相对误差在3%以内，可行性较好。
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