基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法

为了准确研究辣椒采摘机器人受不同作业场景影响的规律，利用获取的采摘目标信息构建基于改进YOLOv5s的辣椒采摘识别定位模型.基于光照强度、光照角度、枝叶遮挡和果实重叠等场景建立图像数据库，引入双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络进行深层次特征提取，以增强网络的信息表达能力，提高检测精度.探讨不同场景对该模型检测精度P、检出率R和平均精度均值(mean average precision, MAP)的影响规律.结果表明：改进后YOLOv5s模型对辣椒的检测精度高达95.6%,较YOLOv4、YOLOv3、YOLOv2及Faster R-CNN模型分别提高了6.1%,9.3%,44.4%,8.2%;光照角度处于正面90°时的检测效果最佳，MAP达97.3%;模型在白天强光和傍晚弱光场景下的鲁棒性好，MAP值高于90%;模型在枝叶遮挡场景下比果实重叠时的检测精度高；辣椒距离相机坐标系的空间坐标测量值取0.2 m时的误差仅为1 mm,满足辣椒采摘定位精度需求.