华中农业大学学报

作者：安小松，宋竹平，梁千月，杜璇，李善军

单位：1.华中农业大学工学院,武汉430070;2.国家柑橘保鲜技术研发专业中心,武汉430070;3.农业农村部长江中下游农业装备重点实验室,武汉430070

关键词：柑橘;缺陷检测;机器视觉;深度学习;卷积神经网络;在线柑橘分选;轨迹预测;Transformer

基金：财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系、柑橘全程机械化科研基地建设项目（农计发［2017］19号）；湖北省农业科技创新行动项目；国家重点研发计划（2020YFD1000101）

针对产线分拣缺陷柑橘费时费力等问题，以柑橘加工生产线输送机上随机旋转的柑橘果实为研究对象，开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的检测算法Mobile-citrus，用于检测和暂时分类缺陷果实，并采用Tracker-citrus跟踪算法来记录其路径上的分类信息，通过跟踪的历史信息识别柑橘的真实类别。结果显示，跟踪精度达到98.4%，分类精度达到92.8%。同时还应用基于Transformer的轨迹预测算法对果实的未来路径进行了预测，平均轨迹预测误差达到最低2.98个像素，可用于指导机器人手臂分选缺陷柑橘。试验结果表明，所提出的基于CNN-Transformer的缺陷柑橘视觉分选系统，可直接应用在柑橘加工生产线上实现快速在线分选。

来源：2022年第4期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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