Browsing by Author "連偉淵"

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    基於深度神經網路之橢球作物自動採收辨識系統研究
    (2025) 連偉淵; Lien, Wei-Yuan
    由於農業面臨日益嚴重的勞動力短缺問題，使得智慧農業已成為發展的方向，其中在自動化採收中視覺辨識與姿態估計為待解決的課題之一。由於現有深度學習方法受限於作物外觀的高度變異、遮蔽狀況及對大量標註資料的依賴。同時，市售 RGB-D 相機在近距離（約 1 公尺）內所產生量化誤差，使點雲數據出現階梯狀失真，嚴重影響姿態估算的準確性。針對此問題，本研究以經濟價值高且形狀近似橢球的小型番茄為對象，提出結合Mask R-CNN和EPNet之創新視覺系統，EllipsoidParamsNet，以有效辨識並估計其三維位置與空間姿態。系統中， Mask R-CNN可進行實例分割， EPNet 是包含具空間轉換網路、自編碼器與點雲補償功能的量化誤差修正模組，與對應此模組之橢球姿態估計的最小平方法，及用於採收時的橢球參數修正器。結果顯示，與傳統高斯濾波及 RANSAC 方法相比， EPNet 在10000 筆點雲資料比較實驗中的處理速度上快近 190 倍，並具備更高的準確性與穩定性。而在溫室採收實驗中，對於不同傾斜角度之小型番茄，其採收成功率大於 70% 。除此，本研究亦成功應用於小黃瓜採收，顯示本系統可實現跨作物之採收。