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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,237 - 1,244 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0206
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In agriculture, removing withered leaves is crucial for maintaining crop quality and preventing pests and diseases. This paper proposes a method for estimating the pose of wilted leaves and removing wilted leaves. While estimating precisely 3D location and pose information is essential for this task, most of previous methods for pose estimation have difficulty in processing time due to the complexity of feature extraction from 3D point cloud. The proposed method utilizes the YOLOv8 keypoint detection model to obtain image information, and YOLOv7 instance segmentation to isolate the region of interest. We calculate the 3D coordinates of the cutting point and the 3D rotation of the wilted leaf by applying RANSAC plane fitting and projection on 3D point cloud, simplifying the information required for the task. The method was validated using five types of model plant pots, achieving an average processing time of 98.584 ms and an accuracy of 3.83 mm. Additionally, the method recorded a 78% success rate in the removal of withered leaves.
목차
Abstract
I. 서론
II. 시든 잎의 절단점 및 자세 추출 알고리즘
III. 검증 실험 및 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
M. Chillet, F. P. Castelan, C. Abadie, O. Hubert, and L. de Lapeyre de Bellaire, “Necrotic leaf removal, a key component of integrated management of Mycospaerella leaf spot diseases to improve the quality of banana: the case of Sigatoka disease,” Fruits, vol. 68, no. 4, pp. 271–277, 2013. doi: 10.1051/fruits/2013073
A. K. Singh, B. Ganapathysubramanian, S. Sarkar, and A. Singh, “Deep learning for plant stress phenotyping: trends and future perspectives,” Trends in Plant Science, vol. 23, no. 10, pp. 883-898, Oct. 2018.
L. Fu, Y. Feng, Y. Majeed, X. Zhang, J. Zhang, M. Karkee, and Q. Zhang, “Kiwifruit detection in field images using Faster R-CNN with ZFNet,” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, no. 17, pp. 45-50, 2018. doi: 10.1016/j.ifacol.2018.08.064
X. Mai, H. Zhang, and M. Q. -H. Meng, “Faster R-CNN with classifier fusion for small fruit detection,” 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, QLD, Australia, pp. 7166-7172, May 2018. doi: 10.1109/ICRA.2018.8460963
W. Chen, J. Zhang, B. Guo, Q. Wei, and Z. Zhu, “An apple detection method based on Des-YOLO v4 algorithm for harvesting robots in complex environment,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, no. 7351470, 2021. doi: 10.1155/2021/7351470
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