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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510152549.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法是由徐兴;吴广;梁华子墨;余家祥;刘国杰;陈尚存;彭世烨;涂志成;谈思强;崔修贵设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法；具体为：采集香蕉实时的RGB图像和深度数据，将RGB图像与深度数据进行对齐，将对齐后的图像数据输入训练好的优选关键点检测模型中，通过优选关键点检测模型检测出两个辅助关键点；计算两个辅助关键点的中点，作为香蕉吸芽的切割点；利用近邻插值算法，从对齐的深度数据中提取切割点的深度值；将切割点的图像坐标和深度值转换为相机坐标系中的三维坐标，并将转换后的三维坐标传输到中心控制系统，以此控制作业机器人进行香蕉吸芽的切除工作。本发明的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法可以快速实现对香蕉吸芽的切割点进行精准定位，从而提高切割效率和切割精度。

本发明授权基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的香蕉吸芽切割点快速精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用图像采集设备采集香蕉实时的RGB图像和深度数据，将RGB图像与深度数据进行对齐，获得对齐后的图像数据；所述图像采集设备为双目深度相机；通过使用双目深度相机自带的SDK将RGB图像与深度数据进行对齐，以确保每个像素点的RGB值和深度值对应于同一物理位置； S2：将对齐后的图像数据输入训练好的优选关键点检测模型中，通过优选关键点检测模型检测出两个辅助关键点；所述的优选关键点检测模型的构建步骤为： S201：采集香蕉图像，对香蕉图像进行预处理，以此构建图像数据集； S202：将图像数据集按照8:2的比例划分训练集和验证集； S203：对训练集和验证集中的香蕉图像进行关键点标注；所述的关键点的标注包括标准吸芽关键点标注和复生吸芽关键点标注； S204：设置好对应的超参数，并将标注后的训练集送入多个不同类型的YOLO神经网络模型中；通过训练集对各个YOLO神经网络模型进行训练，然后通过测试集进行评估，比较不同类型的YOLO神经网络模型在香蕉吸芽关键点检测任务中的mAP@.5值，以此选择在香蕉吸芽关键点检测任务中表现最佳的YOLO神经网络模型，作为所述的优选关键点检测模型； S3：计算两个辅助关键点的中点，作为香蕉吸芽的切割点； S4：利用近邻插值算法，从对齐的深度数据中提取香蕉吸芽的切割点的深度值； S5：使用相机的内参，将香蕉吸芽的切割点的图像坐标和深度值转换为相机坐标系中的三维坐标； S6：将转换后的相机坐标系中的三维坐标传输到中心控制系统，中心控制系统据此控制作业机器人进行香蕉吸芽的切除工作。

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