基于深度学习的机器人图像识别研究

近年来，图像处理与机器视觉技术的结合，以实现自动化和智能化，已成为研究的主要焦点。智能管理不仅减少了劳动力和强度，还提高了种植、收割和采摘农作物和水果的效率。最初，通过检查数据集、删除错误标签和低质量图像、调整图像大小、转换色彩空间、去噪声和归一化来预处理数据，以增强特征提取、增加数据集的大小和多样性。本文利用YOLOV8模型识别图像中的苹果，获取边界框并进行计数。该计数代表苹果的数量。同时，创建直方图以显示基于这些计数的苹果数量分布。随后，读取图像数据集，显示图像，并定义预处理和特征提取函数。加载YOLOV8模型，执行位置变换，整合颜色和纹理特征。最后，评估成熟度，进行统计分析，并展示结果。最后，读取图像数据集并显示一幅图像。本文定义了二值化和形态处理的预处理函数，苹果检测和拟合的轮廓提取函数，以及估计苹果面积和质量的函数。然后进行统计分析和结果展示.