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A Vision-Based Information Processing Framework for Vineyard Grape Picking Using Two-Stage Segmentation and Morphological Perception
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OA
AI
DOI：10.3390/horticulturae11091039.png)
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摘要
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为实现高效的葡萄园葡萄采摘，提出了一种基于视觉的信息处理框架，该框架集成了两阶段分割与形态感知。在第一阶段，采用改进的YOLOv8s-seg模型进行粗分割，包含两项关键改进：首先，引入动态变形特征聚合模块（DDFAM），有助于提取复杂结构和形态特征；其次，采用高效非对称解耦头（EADHead），在提升边界感知能力的同时减少参数冗余。与主流分割模型相比，改进模型性能更优，达到最高mAP@0.5为86.75%，具有10.34 M参数的轻量结构，并实现每帧10.02 ms的实时推理速度。在第二阶段，使用改进的OTSU阈值算法对果梗进行精细分割，该算法应用于HSV颜色空间色度分量生成的单通道图像，从而增强复杂光照条件下的鲁棒性。预处理后的果梗提取的形态特征（包括质心坐标及通过中轴变换MAT构建的骨架）进一步用于建立与采摘点及切割轴的空间关系。可视化分析证实了所提框架的高可行性与适应性，为葡萄采摘自动化提供了关键技术支持。
Keyword:
grape picking
semantic segmentation
YOLOv8s-seg
morphological perception
real-time inference
期刊
H
IF:
3
论文数:
7.4K
被引数:
1.2W
机构
引用论文
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