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申请/专利权人：浙江农林大学
摘要：本专利公开了一种基于YOLO‑MLG和YAGR方法的冬枣检测、定位及机械臂采摘顺序规划方法。本发明提出一种轻量化的YOLO‑MLG模型对冬枣进行检测，使用MobileVit重构主干网络，减轻模型的重量。通过引入LSKblock和GSConv提高模型的检测精度。之后提出了一种基于深度相机与YOLO‑MLG的冬枣三维定位方法，实现了冬枣的准确3d定位。最后提出了YAGR方法，对获取到3d位置信息的冬枣进行采摘顺序规划，该方法先用改进的聚合分层聚类算法对冬枣进行自动聚类分簇，再使用遗传算法确定簇内冬枣采摘顺序。我们提出的YOLO‑MLG和YAGR方法可以实现冬枣的准确检测定位与高效、低碰撞的采摘顺序规划，可以为冬枣采摘机械臂实现连贯采摘提供技术支持。
主权项：1.一种基于YOLO-MLG和YAGR方法的冬枣检测、定位及机械臂采摘顺序规划方法，其特征在于，包括如下步骤:S1、以YOLOv8n模型为基准模型，提出了名为YOLO-MLG的模型，使用MobileVit重构主干网络使模型更加轻量化，引入LSKblock和GSConv模块提高模型对冬枣小目标的检测精度，该模型可以实现冬枣的高精度实时检测；S2、提出了一种基于深度相机与YOLO-MLG的冬枣三维定位方法，通过YOLO-MLG模型识别冬枣并计算冬枣中心点坐标，使用深度相机获取冬枣冬枣中心点在相机坐标系下的三维坐标信息，通过机械臂视觉系统的标定与坐标变换，实现冬枣在机械臂基坐标系下的三维定位；S3、提出了一种名为YAGR的冬枣采摘顺序规划方法，其中“Y”表示YOLO-MLG，“A”表示AgglomerativeHierarchicalClusteringAlgorithm，“G”表示GeneticAlgorithm，“R”表示Real-timepickingsequenceplanning，通过改进的聚合分层聚类算法对冬枣进行自动聚类分簇，再使用遗传算法确定簇内冬枣采摘顺序，实现冬枣的实时采摘顺序规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江农林大学 一种基于YOLO-MLG和YAGR方法的冬枣检测、定位及机械臂采摘顺序规划方法
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