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Precision citrus segmentation and stem picking point localization using improved YOLOv8n-seg algorithm
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OA
AI
DOI：10.3389/fpls.2025.1655093.png)
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摘要
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引言由于柑橘茎干尺寸较小；其与背景颜色相似；以及相对于果实位置多变，使用机器人在自然环境中精确定位采摘点存在显著挑战。方法为解决这一问题，本研究提出了一种基于改进YOLOv8n-seg模型的柑橘果实与茎干分割方法，并结合几何约束进行茎干匹配，以实现采摘点的精确定位。首先，将模型中的所有标准卷积替换为GhostConv以减少模型参数数量。此外，引入卷积块注意力模块（CBAM）和小目标检测层，以增强模型的特征表示能力及对小对象的分割精度。然后，通过融合果实与茎干的位置关系，定义约束条件以匹配目标茎干，并设计算法确定最优采摘点。结果实验结果表明，改进的YOLOv8n-seg模型在果实与茎干的召回率均达到90.91%，平均精度均值（mAP50）为94.43%，F1分数为93.51%。果实与茎干分割的精确率分别为96.04%和97.12%。采摘点的平均检测率达88.38%，在GPU支持下平均定位时间为373.25毫秒，展现出高实时性。与其他模型相比，改进的YOLOv8n-seg模型性能显著更优。讨论本研究验证了所提柑橘采摘点定位方法的可靠性与有效性，并为柑橘果实的自动化采收奠定了技术基础。
AI总结
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期刊
IF:
4.8
论文数:
3.5W
被引数:
14.7W
机构
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