基于显著性特征的蝴蝶兰组培苗夹取点检测方法

作     者：苑朝 张鑫 王家豪 赵明雪 徐大伟 YUAN Chao;ZHANG Xin;WANG Jiahao;ZHAO Mingxue;XU Dawei

作者机构：华北电力大学自动化系保定071000 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2023年第39卷第13期

页      面：151-159页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金联合基金项目重点支持项目(U21A20486) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2022MS100) 

主　　题：图像识别 自动化 显著性特征 改进的U2-Net 蝴蝶兰组培苗 夹取点检测 

摘      要：为了提高蝴蝶兰自动化快速繁育过程中组培苗夹取点视觉检测的适应性和效率,该研究提出了一种基于改进U2-Net显著性检测网络(MBU2-Net+)的组培苗夹取点定位方法。首先,通过显著性检测网络得到蝴蝶兰组培苗的显著性图像;然后,对显著性图像进行骨架提取,并经过形态学分析计算定位组培苗夹取点;最后,将夹取点位置数据发送给机械臂进行夹取。在图像显著性检测试验中,MBU2-Net+的平均绝对误差为0.002,最大F1分数为0.993,FPS(frames per second,每秒帧率)为33.99帧/s,模型权重大小为2.37 MB;在组培苗夹取试验中,4组共112颗苗的夹取点提取成功率为85.71%。为验证该研究的适应性,将其应用于各阶段组培苗以及部分虚拟两叶苗共11株种苗的夹取点提取,成功率为81.82%,使用该方法对不同时期的蝴蝶兰组培苗进行夹取点检测,具有较高的成功率。研究结果可为发展组培苗自动化快速繁育技术提供参考。