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Research on persimmon fruit diameter accurate detection method based on improved RCNN instance segmentation algorithm
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AI
DOI：10.3389/fpls.2025.1636727.png)
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摘要
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针对柿子检验过程中果实识别不准确和果实直径检测不精确的问题，本研究提出了一种基于区域卷积神经网络（RCNN）Mask和实例分割算法的新型柿子精确识别与果实直径检测算法。该算法通过整合裁剪、形态学处理和凹陷点分割模块到RoI特征后的全连接层，战略性定位目标对象。首先，算法利用形态学处理分离裁剪目标对象的正反面背景，获得二值化图像。随后，应用凹陷点分割解决因果实重叠或遮挡导致的粘连问题，同时采用模板匹配算法辅助图像识别。改进的实例分割算法提高了目标果实的分割精度，并降低了因粘连问题在遮挡和重叠情况下导致的果实直径测量相对误差。值得注意的是，与原始算法相比，改进的Mask RCNN实例分割算法实现了94.25%的平均精度（mAP），提升了8.05%，且平均交并比（MIoU）值增加了18.5%。果实直径测量的最大相对误差降低至1.3%，果实厚度测量的最大相对误差为1.98%，满足了果园检验的严格要求。总体而言，所提出的方法提高了果实直径检测的精度和准确性，为农业领域的智能检验、产量估算、果实检测及机械化采摘提供了宝贵的理论和技术参考。
Keyword:
persimmon recognition
fruit diameter detection
Mask RCNN
instance segmentation
agricultural inspection
期刊
IF:
4.8
论文数:
3.4W
被引数:
14.7W
机构
引用论文
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