| ชื่อบทความ |
Cassava stalk detection for a cassava harvesting robot based on YOLO v4 and Mask R-CNN |
| วัน/เดือน/ปี ที่ได้ตอบรับ |
6 กรกฎาคม 2566 |
| วารสาร |
| ชื่อวารสาร |
Journal of Agricultural Engineering |
| มาตรฐานของวารสาร |
SCOPUS |
| หน่วยงานเจ้าของวารสาร |
Italian Society of Agricultural Engineering. |
| ISBN/ISSN |
2239-6268 |
| ปีที่ |
54 |
| ฉบับที่ |
2 |
| เดือน |
8 |
| ปี พ.ศ. ที่พิมพ์ |
2566 |
| หน้า |
7-21 |
| บทคัดย่อ |
The quality of fresh cassava roots can be increased through the
use of precision equipment. As a first step towards developing an
automatic cassava root cutting system, this study demonstrates the
use of a computer vision system with deep learning for cassava
stalk detection. An RGB image of a cassava tree mounted on a
cassava-pulling machine was captured, and the YOLO v4 model
and two Mask R-CNN models with ResNet 101 and ResNet 50
base architectures were employed to train the weights to predict
the position of the cassava stalk. One hundred test images of stalks
of various shapes and sizes were used to determine the grasping
point and inclination, and the results from manual annotation were
compared with the predicted results. Regarding localisation, Mask
R-CNN with ResNet 101 gave a significantly higher performance
than the other models, with an F1 score and a mean IoU of 0.81
and 0.70, respectively. YOLO v4 showed the highest correlation
for the x- and y-coordinates for the prediction of the grasping
point, with values for R2 of 0.89 and 0.53, respectively. For inclination prediction, Mask R-CNN with ResNet 101 and Mask
R-CNN with ResNet 50 gave the same level of correlation, with
values for R2 of 0.50 and 0.61, respectively. These results were
acceptable for use as design criteria for developing a cassava root cutting robot. |
| คำสำคัญ |
automatic harvester, cassava root, computer vision, crop detection, stalk detection. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| สถานภาพการเผยแพร่ |
ตีพิมพ์แล้ว |
| วารสารมีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| citation |
ไม่มี |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English