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申请/专利权人：青岛农业大学
摘要：本发明涉及马铃薯收获技术领域，尤其是一种基于Yolov8‑DPE的薯杂识别与定位方法，其包括S1.在除杂工序中实时采集图像；S2.对图像进行预处理以降低图像噪声，所述预处理包括裁剪及滤波；S3.将完成预处理的图像使用Yolov8‑DPE算法对薯杂进行实例分割；S4.输出实例分割后的掩码层图片，其中实例与背景采用不同颜色进行标记；S5.对掩码层图片进行降噪处理，并剔除图片中像素面积小于预定值的目标；S6.确定目标薯杂的重心；S7.确定目标薯杂的夹取点；S8.提取目标薯杂夹取点的深度信息，计算夹取角度。本发明基于Yolov8n算法，提出了一种用于薯杂分离场景的轻量化网络模型，该模型占用内存小、检测速度快，适合马铃薯薯杂分离场景。
主权项：1.一种基于Yolov8-DPE的薯杂识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.在除杂工序中实时采集图像；S2.对图像进行预处理以降低图像噪声，所述预处理包括裁剪及滤波；S3.将完成预处理的图像使用Yolov8-DPE算法对薯杂进行实例分割；S4.输出实例分割后的掩码层图片，掩码层图片中实例与背景采用不同颜色进行标记；S5.对掩码层图片进行降噪处理，并剔除掩码层图片中像素面积小于预定值的目标；S6.确定目标薯杂的重心；S7.确定目标薯杂的夹取点；S8.提取目标薯杂夹取点的深度信息，计算夹取角度；步骤S6中，假设薯杂目标为厚度、密度均匀的物体，则薯杂目标二维图像的质心为薯杂目标的重心，采用图像矩计算二维图像的质心，如式（1） （1）其中，为质心的x轴坐标，为质心的y轴坐标，为图像的零阶矩，及为图像的一阶矩；步骤S7包括：S7-1.使用机器视觉算法找出目标薯杂轮廓及其最小外接矩形；S7-2.过目标薯杂质心做一条与最小外接矩形端面平行的直线；S7-3.将步骤S7-2中的直线与目标薯杂轮廓的2个交点设为夹取点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛农业大学 一种基于Yolo v8-DPE的薯杂识别与定位方法
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