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面向采摘机器人的水果精准识别算法研究进展
文献摘要：
随着水果产业链自动化的进步,水果采摘机器人也在不断地发展,对目标水果实现精准识别是水果采摘机器人最重要的组成部分之一.本文将对水果目标识别的各类算法应用状况进行对比,同时阐述各类算法在水果采摘机器人上的应用现状.其中,现有的水果目标识别方法主要有3部分,分别是传统图像处理技术、各种机器学习算法和使用各类卷积神经网络的深度学习算法.此外,论述了水果图像数据集常用的处理方法和算法模型的改进方法,通过对图像数据进行处理增强和算法的改进来提高对目标的识别准确率.最后,分析各类算法在水果目标识别的未来研究趋势.
文献关键词：
采摘机器人;水果识别;图像处理;机器学习;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
陈品岚;朱立学;张世昂
作者机构：
仲恺农业工程学院机电工程学院,广东 广州 510225;仲恺农业工程学院自动化学院,广东 广州 510225
文献出处：
引用格式：
[1]陈品岚;朱立学;张世昂-.面向采摘机器人的水果精准识别算法研究进展)[J].现代农业装备,2022(02):8-13,42
A类：
B类：
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AB值：
0.241973
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