應用深度學習於綠牆機器人之辣椒影像辨識與採收控制

Abstract

隨著社會型態的改變，為了解決都市化所帶來的熱島效應，「綠牆」因而開始頻繁地出現在都市中，主要是透過在建築物的外牆種植花草，達到立面建築的降溫效果。 本研究目的旨在設計一個應用於五彩椒綠牆採收之機器人，主要透過機器視覺對目標物進行影像辨識，並透過三軸機器人去執行採收任務。影像辨識的部分是透過YOLOv4訓練「具有成熟五彩椒果實的植株」模型，並搭配影像處理去實現單特徵分析法，辨識出成熟五彩椒果實。採收控制的部分主要利用影像伺服控制來定位已辨識完成的五彩椒果實，最後透過深度相機讀取目標辣椒之深度資訊，透過開迴路控制實現採收任務。 研究結果顯示機器人在理想的實驗環境中，辣椒植株的辨識成功率為85.3%，辣椒果實辨識成功率為100%，採收成功率為76.7%；而在一般的環境下，辣椒植株的辨識成功率為85.3%，辣椒果實辨識成功率為72%，採收成功率為66.7%。採收同一植株的第一顆成熟辣椒果實，採收時間約為36秒，而同一植株的其他顆成熟辣椒果實的採收時間約為16秒。