文献类型： 中文期刊

作者： 蔡仲磊 ¹ ; 石瑞瑶 ¹ ; 张君仪 ¹ ; 蔡乐天 ¹ ; 张译之 ¹ ; 张亚伟 ² ; 李江波 ¹ ;

作者机构： 1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心

2.中国农业大学工学院

关键词： 柑橘;早期腐烂;结构光反射成像;YOLO v7;CA

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2025 年 56 卷 008 期

页码： 479-486,495

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 由于早腐区域在水果表面难以用肉眼直接观测,检测由真菌感染引起的柑橘早期腐烂成为柑橘产业面临的主要难题.为此开发一种基于可见LED结构光源的结构光反射成像系统,并提出结合螺旋相位变换(SPT)的解调方法.在解调原始图像过程中,使用3种不同的解调方法(三步相移法、二相SPT和一相SPT).通过解调相移模式图像,可以得到直流分量(DC)和交流分量(AC)图像.与DC图像相比,AC图像和比值(RT)图像(AC/DC)可以清晰地显示早腐区域.在实际检测中,果梗会被误判为腐烂区域.针对柑橘早腐区域和果梗之间存在易误判的问题,提出一种基于YOLO v7的改进模型(YOLO v7-CA),即在YOLO v7模型骨干网络中引入坐标注意力机制(Coordinate attention,CA),从而提高模型对早腐区域的关注度.YOLO v7-CA模型结合二相螺旋相位变换(SPT)下的RT图像对柑橘早腐区域和果梗取得较好的检测结果.采用不同年份的早腐柑橘进行试验,检测精度达到98.5%.该研究为柑橘早期腐果检测提供了参考.