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2022年，农业工程学报发表了山东农业大学等单位杜文圣等的”采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点”一文。为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化，该研究提出了一种鲜食葡萄疏花夹持点定位方法。首先基于ResNeXt骨干网络并融合路径增强，改进Mask R-CNN模型，解决鲜食葡萄花穗、果梗目标较小难以检测的问题；进而针对花穗、果梗生长姿态的复杂性与不确定性，提出一种集合逻辑算法，该算法采用IoU函数剔除重复检测的花穗与果梗，建立花穗、果梗对，并对果梗掩模进行形态学开运算，利用集合关系获取主果梗掩模，确定以主果梗质心附近的中心点为果梗的夹持点。最后，随机选取测试集中的图像进行试验。试验结果表明：果梗夹持点平均定位准确率为83.3%，平均定位时间为0.325 s，夹持点x、y方向定位误差及定位总误差最大值分别为10、12和16像素，能够满足鲜食葡萄疏花的定位精度与速度要求，可为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化提供理论支撑。

来源：杜文圣,王春颖,朱衍俊,刘立鹏,刘平.采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点[J].农业工程学报,2022,38(1):169-177. DOI:10.11975/j. issn.1002-6819.2022.01.019