摘要: 目的基于Faster R-CNN模型对不同成熟度蓝莓果实进行精准识别分类,为浆果类果实的自动化采摘、产量预估等提供技术支撑.方法选取成熟果、半成熟果、未成熟果剪切图像各4000幅和8000幅背景图像作为训练集,1000幅原始图像用于验证集开展试验,改进Faster R-CNN算法,设计一种对背景干扰、果实遮挡等因素具有良好鲁棒性和准确率的蓝莓果实识别模型,模型通过卷积神经网络(CNN)、区域候选网络(RPN)、感兴趣区域池化(ROI Pool-ing)和分类网络来实现蓝莓图像背景消除及果实识别并与DPM算法进行对比.结果以WOA算法优化的训练参数作为参考,在蓝莓数据集上训练网络模型.在分析P-R曲线后计算F发现,Faster R-CNN算法在成熟果、半成熟果和未成熟果上的F值分别为95.48%、95.59%和94.70%,与DPM算法相比平均高10.00%.在对3类蓝莓果实的识别精度方面,Faster R-CNN同样有着优秀的识别效果.对成熟果、半成熟果和未成熟果的识别准确率分别为97.00%、95.00%和92.00%,平均识别准确率为94.67%,比DPM算法高20.00%左右.该网络模型在高精度的识别效果下,对于蓝莓果实的平均识别速度依然达0.25 s/幅,能满足实时在线识别的需求.建议获取多角度、复杂环境下的图像用来提高模型识别率;利用迁移学习建立蓝莓识别模型;数据集样本扩充并分类.