一种基于实例分割和路径规划的农作物采摘系统

摘要

本发明提供了一种基于计算机视觉的提高作物采摘精度和控制机械臂运动自动寻路的系统。该系统结合Yolact在ResNet‑101上的工作，将传统的两阶段实例分割模型修改为一阶段模型，从最深层生成64个鲁棒掩模，并依次根据4层特征金字塔网络输出预测系数，对不同图层的掩模系数赋予不同的权重以提高掩模精度。既定位植株，又生成掩膜逐像素地将作物紧密覆盖，并输出作物中心点及轮廓坐标。然后使用A*算法及其启发函数依次利用这些坐标进行分段最短路径规划并生成对应的G代码语句控制机械臂在植株间和植株上进行运动，最后机械爪结合作物中心点和轮廓坐标采摘作物。