최소 제곱 서포트 벡터 머신 기반의 사과 수확 로봇 연구

사과 수확 로봇 스테레오 비전 시스템에서는 사과의 깊이를 포함한 위치 정보를 얻기 위해 최소 제곱 서포트 벡터 머신(LS-SVM) 기반의 과일 인식과 쌍안정 시각 기반의 보정 방법이 제안됩니다. 먼저, 벡터 중앙 필터링, 열기 및 닫기 작업이 사용된 후, 특성 벡터, HIS 색상 모델의 H 및 S 구성 요소와 형태 특성이 입력으로 사용되며, LS-SVM은 사과 식별을 위해 사용됩니다. 마지막으로, 이미지에서 해당 점의 픽셀 좌표가 입력으로 사용되고, 그 세계 좌표가 출력으로 사용되며, 입력과 출력 간의 비선형 모델이 LS-SVM에 기반하여 구축되어 많은 복잡한 계산을 피하고 사과의 공간 위치를 획득합니다. 결과적으로: 이 방법, LS-SVM을 기반으로 한 사과 인식과 카메라 보정의 실행 시간은 상대적으로 짧으며, 정확도는 90%에 도달할 수 있습니다.