基于深度学习的菠萝实时三维坐标定位项目

2019年3 - 4月开展制作菠萝自动采摘机器项目,应用图像处理技术识别检测菠萝并定位坐标,反馈给机械执行采摘。项目负责人用yolov3模型实现二维识别,用景深相机获取距离信息,对接后实现三维坐标定位,完成了菠萝实时定位,最远检测距离达10m左右。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

时间:2019-03 ~ 2019-04

 

项目简介:

制作菠萝自动采摘机器。应用图像处理技术自动识别检测菠萝,通过检测外形识别菠萝,并识别出菠萝坐标,反馈给采摘机械,机械执行相应的采摘。

 

项目职责:

负责实现对菠萝的三维坐标定位,先采用目标检测模型yolov3实现对菠萝的二维识别,得到菠萝在图像中的二维坐标。距离信息采用Intel的Realsense景深相机获取。对接以上两个模块,实现三维坐标定位。给机械装置提供物体坐标信息。

 

成果:

完成对菠萝的实时定位,可检测的最远距离达到10m左右。

 

demo图如下:

 

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