２０２３年第４２卷第６期传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００—９７８７（２０２３）０６—０１２９—０４基于ＹＯＬＯｖ５ｓ的番茄采摘机器人目标检测技术朱智惟１，单建华２，余贤海１，孔德义３，４，王琼３，谢晓轩３（１．合肥工业大学微电子学院，安徽合肥２３０６０１；２．安徽工业大学机械工程学院，安徽马鞍山２４３０３２；３．中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥２３００３１；４．中国科学院种子创新研究院，海南三亚５７２０２５）摘要：为了实现番茄采摘机器人高效自动化采摘，针对当前番茄采摘机器人果实识别准确率较低、漏检率较高等问题，提出了一种基于ＹＯＬＯｖ５ｓ深度神经网络的番茄识别算法改进模型，通过对网络的Ｎｅｃｋ部分增加跨层连接，实现多尺度特征融合，并采用软性非极大值抑制，可对番茄果实进行快速准确的识别。在植物工厂全光谱光照条件下，进行实际采摘实验，其识别准确率达９７．６２％以上，比ＹＯＬＯｖ５ｓ高２．３８％；同时，在漏检率方面降低了４．７６％。将改进后的识别算法应用于自主研发的番茄采摘机器人系统中，可实现对番茄果实的准确采摘。关键词：智慧农业；深度学习；目标检测；番茄采摘机器人中图分类号：ＴＰ２１２；ＴＰ３９１．４６文献标识码：Ａ文章编号：１０００—９７８７（２０２３）０６—０１２９—０４ＴａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｔｏｍａｔｏｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｂａｓｅｄｏｎＹＯＬＯｖ５ｓＺＨＵＺｈｉｗｅｉ１，ＳＨＡＮＪｉａｎｈｕａ２，ＹＵＸｉａｎｈａｉ１，ＫＯＮＧＤｅｙｉ３，４，ＷＡＮＧＱｉｏｎｇ３，ＸＩＥＸｉａｏｘｕａｎ３（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍａａｎｓｈａｎ２４３０３２，Ｃｈｉｎａ；３．ＨｅｆｅｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭａｃｈｉｎｅｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１，Ｃｈｉｎａ；４．ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＡｃａｄｅｍｙｆｏｒＳｅｅｄＤｅｓｉｇｎ，Ｃｈｉ...
