【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智慧農業及智能檢測采集的，特別是涉及食用菌菇蕾檢測采集系統、方法、介質及裝置。
技術介紹
1、隨著人們對食用菌需求的不斷增加，提高食用菌的生產效率和品質成為當務之急。在食用菌生長過程中，菇蕾的檢測和采集是重要環節，涉及到菇蕾的識別、生長狀態評估以及采集技術。傳統的菇蕾檢測和采集方式主要依靠人工觀察和手動操作，不僅效率低下，而且容易出現誤判和漏采的情況。此外，人工操作還受到人的主觀因素和工作經驗的影響，難以保證檢測和采集的準確性和一致性。
2、為了滿足市場對食用菌的需求，提高菇蕾檢測和采集的效率和質量，食用菌生產的自動化和智能化成為發展趨勢。現有的菇蕾檢測和采集設備雖然在一定程度上提高了工作效率，但仍存在一些問題。首先，現有設備的檢測精度有限，難以準確識別菇蕾的生長狀態和成熟度。其次，采集方式不夠靈活，容易對食用菌造成損傷。再者，現有的系統大多功能單一，不能實現對菇蕾的全面檢測和采集。
技術實現思路
1、鑒于以上所述現有技術的缺點，本申請的目的在于提供食用菌菇蕾檢測采集系統、方法、介質及裝置，用于解決現有食用菌菇蕾檢測精度有限以及不夠靈活的技術問題。
2、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第一方面提供一種基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，包括：圖像采集模塊，用于采集食用菌的生長環境圖像；目標檢測模塊，連接所述圖像采集模塊，用于基于rt-detr算法對采集到的所述食用菌的生長環境圖像進行處理，并使用2d邊界框標示圖像中的菇蕾目標；深度
3、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述目標檢測模塊包括：預處理子模塊，用于對采集到的食用菌的生長環境圖像進行預處理，并對預處理后的圖像進行標注以形成食用菌生長環境圖像數據集；模型訓練子模塊，用于使用標注好的食用菌生長環境圖像數據集，對rt-detr模型進行訓練并根據訓練結果對模型進行調整和優化；訓練并優化得到的rt-detr模型用于對實時采集到的食用菌生長環境圖像進行處理，輸出檢測到的菇蕾目標位置和類別。
4、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述目標框生成模塊在利用目標點云生成有向三維框之前，先對目標點云進行預處理，預處理方式包括去噪、濾波、下采樣、分割。
5、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述目標框生成模塊包括：點云分割子模塊，用于使用點云分割算法從整個點云中識別出代表菇蕾的點云區域，并將識別出的菇蕾點云從背景和其他物體中分離出來；三維框生成子模塊，用于擬合生成包圍目標點云的最小有向三維框，并確定所述最小有向三維框的朝向和坐標；三維框優化子模塊，用于對初始擬合的最小有向三維框進行優化，以使其匹配所述目標點云的形狀和位置，并檢測最小有向三維框是否與其他物體發生碰撞。
6、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述三維框生成子模塊基于點云數據的幾何特性確定初始擬合的最小有向三維框；和/或，所述三維框優化子模塊使用梯度下降算法、遺傳算法或模擬退火算法對初擬擬合的最小有向三維框進行優化，以迭代三維框的參數；所述三維框的參數包括位置、尺寸或旋轉角度。
7、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述控制模塊根據菇蕾目標的3d位置和位姿進行運動規劃，生成一條從當前位置到目標位置的運動路徑；將規劃好的運動路徑轉換為具體的控制指令，并通過通信接口發送給機械臂的執行器。
8、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統還包括：數據管理模塊，連接所述圖像采集模塊、三維重建模塊、目標框生成模塊，用于對采集到的原始圖像數據、經分割處理的結果以及三維重建后的數據進行記錄，存儲至數據庫或文件系統中；以及對記錄的數據進行分析，以評估當前菇蕾檢測和采集策略的有效性。
9、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第二方面提供一種基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集方法，包括：采集食用菌的生長環境圖像；基于rt-detr算法對采集到的所述食用菌的生長環境圖像進行處理，并使用2d邊界框標示圖像中的菇蕾目標；根據所述2d邊界框對深度圖進行截取，以提取菇蕾區域的深度信息；利用所述菇蕾區域的圖像信息和深度信息進行三維重建以生成目標點云；基于所述目標點云生成包圍菇蕾的有向三維的目標框，并計算出所述目標框的朝向和坐標，據以生成菇蕾的3d位置坐標和位姿形態信息；根據接收到的所述菇蕾的3d位置坐標和位姿形態信息生成相應的執行指令，并將所述執行指令下發至執行菇蕾采集任務的執行體。
10、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第三方面提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集方法。
11、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第四方面提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品中包括計算機程序代碼，當所述計算機程序代碼在計算機上運行時，使得所述計算機實現所述基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集方法。
12、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第五方面提供一種計算機裝置，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序；所述處理器執行所述計算機程序以實現所述基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集方法。
13、如上所述，本申請的食用菌菇蕾檢測采集系統、方法、介質及裝置，具有以下有益效果。
14、（1）精準檢測：利用先進的圖像實例分割技術和三維重建算法，本專利技術能夠精確識別菇蕾的位置、形態和朝向，顯著提升檢測精度，確保每一次檢測都準確無誤。
15、（2）高效采集：通過生成有向三維框，本專利技術為采集操作提供了精確的定位信息，極大提高了采集效率，同時將對食用菌的損傷降至最低，保障了采集過程的高效與產品的質量。
16、（3）靈活適應：能夠根據不同的食用菌品種和多變的生長環境進行智能調整和優化，展現出卓越的適應性，確保在各種條件下都能保持最佳性能。
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1.一種基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標檢測模塊包括：
3.根據權利要求1所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標框生成模塊在利用目標點云生成有向三維框之前，先對目標點云進行預處理，預處理方式包括去噪、濾波、下采樣、分割。
4.根據權利要求1所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標框生成模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述三維框生成子模塊基于點云數據的幾何特性確定初始擬合的最小有向三維框；和/或，所述三維框優化子模塊使用梯度下降算法、遺傳算法或模擬退火算法對初擬擬合的最小有向三維框進行優化，以迭代三維框的參數；所述三維框的參數包括位置、尺寸或旋轉角度。
6.根據權利要求1所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述控制模塊根據菇蕾目標的3D
7.根據權利要求1所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集系統還包括：
8.一種基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集方法，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求8所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集方法。
10.一種計算機裝置，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求8所述的基于RT-DETR算法的食用菌菇蕾檢測采集方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標檢測模塊包括：
3.根據權利要求1所述的基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標框生成模塊在利用目標點云生成有向三維框之前，先對目標點云進行預處理，預處理方式包括去噪、濾波、下采樣、分割。
4.根據權利要求1所述的基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述目標框生成模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于rt-detr算法的食用菌菇蕾檢測采集系統，其特征在于，所述三維框生成子模塊基于點云數據的幾何特性確定初始擬合的最小有向三維框；和/或，所述三維框優化子模塊使用梯度下降算法、遺傳算法或模擬退火算法對初擬擬合的最小有向三維框進行優化，以迭代三維框的參數；所述三維框的參數包括位置、尺寸或旋轉角度。
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱文峰，肖婷婷，張志鵬，張詠潔，顧玲，孫俊，
申請(專利權)人：上海恒澤輔匯智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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