با همکاری انجمن مهندسان مکانیک ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران

چکیده

در سال‌های اخیر، توسعه اتوماسیون و کاربرد ربات‌ها برای انجام عملیات تکرارشونده و سنگین کشاورزی سرعت بیشتری پیدا کرده است. این امر ناشی از افزایش قدرت رایانه‌ها در پردازش اطلاعات، توسعه پایگاه داده‌های تصویری کلان، و همچنین توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌های کاربردی در هوش مصنوعی است. در این مقاله، یک مدل تشخیص میوه خیار روی بوته در محیط واقعی گلخانه، مبتنی بر یادگیری عمیق و بینایی رایانه‌ای، طراحی و توسعه داده شد. ابتدا یک پایگاه تصویری مشتمل بر 300 تصویر با میزان شدت نور مختلف که در اوقات مختلف روز تهیه شده بود ایجاد شد. پس از برچسب‌گذاری تصاویر، عملیات داده‌افزایی روی تصاویر آموزشی انجام شد. سپس، با آموزش الگوریتم تشخیص اشیاء YOLO میوه خیار و ساقه آن در محیط طبیعی گلخانه تشخیص داده شد. عملکرد چندین معماری مختلف الگوریتم YOLO شامل نسخه 5 در مقیاس نانو (YOLOv5n) و نسخه 8 در مقیاس نانو و کوچک (YOLOv8n و YOLOv8s) و همچنین مدل RT-DETR بر روی پایگاه تصویر جمع‌آوری‌شده آموزش و ارزیابی شد. نتایج مدل‌ها براساس پارامترهای مختلف دقت و سرعت تشخیص با یکدیگر مقایسه شد. نتایج نشان داد مدل YOLOv8n، در مقایسه با سایر مدل‌های هم ارز از دقت تشخیص بالاتری برخوردار است. صحت تشخیص این مدل در تشخیص میوه خیار و ساقه آن، به‌ترتیب برابر با 96.1 و 88.0 درصد بود. این در حالی بود که این مدل به لحاظ تعداد پارامتر و سرعت تشخیص هم عملکرد بسیار خوبی داشت. از این سامانه می‌توان در توسعه روبات برداشت صیفی‌جات خودران استفاده کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

©2025 The author(s). This is an open access article distributed under Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

  1. Alaaudeen, K. M., Selvarajan, S., Manoharan, H., & Jhaveri, R. H. (2024). Intelligent robotics harvesting system process for fruits grasping prediction. Scientific Reports14(1), 2820. https://doi.org/10.1038/s41598-024-52743-8
  2. Bac, C. W., Van Henten, E. J., Hemming, J., & Edan, Y. (2014). Harvesting robots for high‐value crops: State‐of‐the‐art review and challenges ahead. Journal of Field Robotics, 31(6), 888-911. https://doi.org/10.1002/rob.21525
  3. Bharad, N. B., & Khanpara, B. M. (2024). Agricultural fruit harvesting robot: An overview of digital agriculture. Plant Archives, 24, 154-160. https://doi.org/10.51470/PLANTARCHIVES.2024.v24.SP-GABELS.023
  4. Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. M. (2020). Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection. ArXiv Preprint ArXiv:2004.10934. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.10934
  5. Droukas, L., Doulgeri, Z., Tsakiridis, N. L., Triantafyllou, D., Kleitsiotis, I., Mariolis, I., ..., & Bochtis, D. (2023). A survey of robotic harvesting systems and enabling technologies. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 107(2), 21. https://doi.org/10.1007/s10846-022-01793-z
  6. FAO. (2023). Food and Agriculture Organization, 2021 Food and Agriculture Data. [Online]. https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL/visualize
  7. Fatehi, F., Bagherpour, H., & Amiri Parian, J. (2025). Investigating the Potential of the Innovative YOLOv8s Model for Detecting Bloomed Damask Roses in Open Fields. Journal of Agricultural Machinery, (in Press). https://doi.org/10.22067/jam.2024.88066.1249
  8. Fernandez, R., Montes, H., Surdilovic, J., Surdilovic, D., Gonzalez-De-Santos, P., & Armada, M. (2018). Automatic detection of field-grown cucumbers for robotic harvesting. IEEE Access, 6, 35512-35527. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2851376
  9. Jin, T., & Han, X. (2024). Robotic arms in precision agriculture: A comprehensive review of the technologies, applications, challenges, and future prospects. Computers and Electronics in Agriculture221, 108938. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108938
  10. Hussain, M. (2024). Sustainable machine vision for industry 4.0: a comprehensive review of convolutional neural networks and hardware accelerators in computer vision. AI, 5(3), 1324-1356. https://doi.org/10.3390/ai5030064
  11. Jocher, G., Chaurasia, A., & Qiu, J. (2023). YOLO by Ultralytics. https://ultralytics.com/yolo
  12. Kootstra, G., Wang, X., Blok, P. M., Hemming, J., & Van Henten, E. (2021). Selective harvesting robotics: current research, trends, and future directions. Current Robotics Reports2, 95-104. https://doi.org/10.1007/s43154-020-00034-1
  13. Kuznetsova, A., Maleva, T., & Soloviev, V. (2020). Using YOLOv3 algorithm with pre-and post-processing for apple detection in fruit-harvesting robot. Agronomy, 10(7), 1016. https://doi.org/10.3390/agronomy10071016
  14. Liu, G., Nouaze, J. C., Touko Mbouembe, P. L., & Kim, J. H. (2020). YOLO-tomato: A robust algorithm for tomato detection based on YOLOv3. Sensors, 20(7), 2145. https://doi.org/10.3390/s20072145
  15. Mahani, S. F. N., & Karami, A. (2023). Maize tassel detection and counting using deep learning techniques. Journal of Agricultural Machinery, 13(2), 175-194. https://doi.org/10.22067/jam.2022.72477.1062
  16. Mallick, P. K. (2022). Evaluating potential importance of cucumber (Cucumis sativus-Cucurbitaceae): a brief review. International Journal of Applied Sciences and Biotechnology, 10(1), 12-15. https://doi.org/10.3126/ijasbt.v10i1.41466
  17. Mehta, S. S., MacKunis, W., & Burks, T. F. (2016). Robust visual servo control in the presence of fruit motion for robotic citrus harvesting. Computers and Electronics in Agriculture, 123, 362-375. https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.02.019
  18. Moseley, K. R., House, L., & Roka, F. M. (2012). Adoption of mechanical harvesting for sweet orange trees in Florida: addressing grower concerns on long-term impacts. International Food and Agribusiness Management Review, 15(1030-2016–82762), 83-98. https://doi.org/10.22004/ag.econ.127108
  19. Park, Y., Seol, J., Pak, J., Jo, Y., Kim, C., & Son, H. I. (2023). Human-centered approach for an efficient cucumber harvesting robot system: Harvest ordering, visual servoing, and end-effector. Computers and Electronics in Agriculture, 212, 108116. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108116
  20. Salim, N. O., & Mohammed, A. K. (2024). Comparative Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Methods for Fruit Image Recognition and Classification. Traitement du Signal41(3). https://doi.org/10.18280/ts.410322
  21. Shewfelt, R. L., & Prussia, S. E. (2022). Challenges in handling fresh fruits and vegetables. In Postharvest Handling (pp. 167–186). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-822845-6.00007-0
  22. Sola-Guirado, R. R., Castro-Garcia, S., Blanco-Roldán, G. L., Gil-Ribes, J. A., & González-Sánchez, E. J. (2020). Performance evaluation of lateral canopy shakers with catch frame for continuous harvesting of oranges for juice industry. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 13(3), 88-93. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20201303.4998
  23. Tajane, K., Khutale, P., Kore, A., Khairmode, A., & Girawale, S. (2024). Object Detection: A comprehensive study of famous Deep Learning approaches with case study of Helmet Detection dataset. In 2024 2nd International Conference on Advancements and Key Challenges in Green Energy and Computing (AKGEC)(pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/AKGEC60574.2024.10507194
  24. Wu, D., Lv, S., Jiang, M., & Song, H. (2020). Using channel pruning-based YOLO v4 deep learning algorithm for the real-time and accurate detection of apple flowers in natural environments. Computers and Electronics in Agriculture, 178, 105742. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105742
  25. Xiao, F., Wang, H., Li, Y., Cao, Y., Lv, X., & Xu, G. (2023). Object detection and recognition techniques based on digital image processing and traditional machine learning for fruit and vegetable harvesting robots: An overview and review. Agronomy13(3), 639. https://doi.org/10.3390/agronomy13030639
  26. Yue, X., Qi, K., Na, X., Zhang, Y., Liu, Y., & Liu, C. (2023). Improved YOLOv8-Seg Network for Instance Segmentation of Healthy and Diseased Tomato Plants in the Growth Stage. Agriculture, 13(8), 1643. https://doi.org/10.3390/agriculture13081643
  27. Zhang, Z., Igathinathane, C., Li, J., Cen, H., Lu, Y., & Flores, P. (2020). Technology progress in mechanical harvest of fresh market apples. Computers and Electronics in Agriculture, 175, 105606. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105606
  28. Zhou, H., Wang, X., Au, W., Kang, H., & Chen, C. (2022). Intelligent robots for fruit harvesting: Recent developments and future challenges. Precision Agriculture, 23(5), 1856-1907. https://doi.org/10.1007/s11119-021-09836-5
CAPTCHA Image