論文の概要: Machine Vision System for Early-stage Apple Flowers and Flower Clusters Detection for Precision Thinning and Pollination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09351v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 00:16:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 15:57:03.039143
• Title: Machine Vision System for Early-stage Apple Flowers and Flower Clusters Detection for Precision Thinning and Pollination
• Title（参考訳）: 初期リンゴ花の機械視システムと精密薄型化・受粉のための花団検出
• Authors: Salik Ram Khanal, Ranjan Sapkota, Dawood Ahmed, Uddhav Bhattarai, Manoj Karkee
• Abstract要約: YOLOv5オブジェクト検出アルゴリズムを用いて,未構造化果樹園環境の早期花の検出を行う視覚システムを提案する。 開花・開花検出の精度は、商業用果樹園画像の81.9%のmAPまで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early-stage identification of fruit flowers that are in both opened and unopened condition in an orchard environment is significant information to perform crop load management operations such as flower thinning and pollination using automated and robotic platforms. These operations are important in tree-fruit agriculture to enhance fruit quality, manage crop load, and enhance the overall profit. The recent development in agricultural automation suggests that this can be done using robotics which includes machine vision technology. In this article, we proposed a vision system that detects early-stage flowers in an unstructured orchard environment using YOLOv5 object detection algorithm. For the robotics implementation, the position of a cluster of the flower blossom is important to navigate the robot and the end effector. The centroid of individual flowers (both open and unopen) was identified and associated with flower clusters via K-means clustering. The accuracy of the opened and unopened flower detection is achieved up to mAP of 81.9% in commercial orchard images.
• Abstract（参考訳）: 果樹園環境において開花と開花の両方の状態にある果実の花の早期識別は,自動およびロボットプラットフォームを用いて,開花や受粉などの作物負荷管理を行うための重要な情報である。 これらの操作は、果実の品質を高め、作物の負荷を管理し、全体の利益を高めるために、果樹栽培において重要である。 農業オートメーションの最近の開発は、機械ビジョン技術を含むロボティクスを使ってこれを実現できることを示唆している。 本稿では, YOLOv5オブジェクト検出アルゴリズムを用いて, 未構造化果樹園環境における早期花の検出を行う視覚システムを提案する。 ロボット工学の実装においては,花の房の位置はロボットとエンドエフェクタをナビゲートするために重要である。 開花と開花の両方の)個々の花のセントロイドを同定し,K平均クラスタリングによる花団と関連づけた。 開花・開花検出の精度は、商業用果樹園画像において81.9%のmAPに達する。

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