本文针对夜间成熟柑橘的识别，提出了一种基于Faster-RCNN的椭圆拟合柑橘识别算法。这一研究的重要意义在于为夜间水果采摘机器人提供技术支持，从而实现夜间环境下作业，显著提高农业生产效率。在传统的柑橘采摘过程中，主要依赖于人工劳动，这不仅导致劳动效率低下，而且劳动成本高昂，尤其是在柑橘生产过程中，劳动力成本几乎占到了总成本的一半。此外，柑橘的采摘通常在白天进行，这限制了作业时间，增加了作业的难度和复杂性。因此，开发可以在夜间作业的水果采摘机器人具有重大意义。
在研究中，首先设计了一套夜间视觉系统用于采集柑橘图像。系统的设计与实施包括了图像采集过程中的光照条件和摄像头配置，以确保夜间环境下的图像质量可以满足识别需求。随后，研究人员在不同的颜色模型下对夜间柑橘图像的颜色特征进行了比较和分析，以确定最适合夜间柑橘识别的YCrCb颜色模型。
识别算法的核心是基于Faster-RCNN的果实识别模型的构建与训练。Faster-RCNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）是一种先进的目标检测算法，它使用区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）来生成候选区域，然后利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取特征，并通过分类器和边界框回归器来精确定位和识别图像中的对象。在本研究中，通过训练Faster-RCNN模型，研究人员初步分割了柑橘图像，并在YCrCb颜色空间进行阈值处理和形态学处理，以便得到更清晰的水果轮廓。
为了进一步提高识别精度，研究人员利用最小二乘法对轮廓进行椭圆拟合。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在本研究中，通过拟合出的椭圆形状，可以更精确地识别出柑橘果实的位置和轮廓。
试验结果显示，基于Faster-RCNN结合椭圆拟合的识别算法，总识别率达到97.7%，而单张图像的平均识别时间仅为0.711秒。更值得注意的是，该识别算法在不同果实数量的图像中表现稳定，识别准确率最高可达99.7%，最低为96.8%。这些数据表明，该算法不仅快速而且准确，对于农业生产中夜间柑橘的自动采摘具有重要的应用价值。
研究提出的夜间柑橘识别算法的准确性和可行性，为柑橘采摘机器人的视觉识别提供了技术支持，这是对当前农业自动化的重大贡献。除了提高效率和减少劳动成本外，夜间采摘机器人还能适应恶劣天气条件，提供更连续和稳定的作业能力，有助于实现农业生产的现代化和智能化。此外，夜间采摘的探索还可能为其他夜间作业的农业机械提供技术参考，为整个农业领域提供创新思路。
