Detección automática de brócoli en imágenes RGB-D
DOI:
https://doi.org/10.32870/recibe.v12i2.301Palabras clave:
Segmentación, filtrado de imágenes, Circle fitResumen
El brócoli es una hortaliza considerada de alto valor a nivel mundial. Sin embargo, en varios países su producción continuamente se ve impactada por una alta inestabilidad en la mano de obra causada por una amplia gama de fluctuaciones económicas, políticas y de fenómenos migratorios. Por este motivo, se han buscado alternativas de recolección autónomas y semiautónomas que faciliten este trabajo, incrementen la producción y reduzcan costos. En este artículo, se revisan algunas estrategias propuestas para la detección automática en el proceso de recolección de brócoli basadas en la segmentación y el filtrado de imágenes 3D, además de mostrar la eficacia de cada estrategia comparando los resultados obtenidos entre ellas.Citas
Duckett, T., Pearson, S., Blackmore, S., Grieve, B., Wen-Hua, C., Cielniak, G., Cleaversmith, J., Dai, J., Davis, S., Fox, C., From, P. J., Georgilas, I., Gill, H. S., Gould, I., Hanheide, M., Hunter, A. K., Iida, F., Mihalyova, L., Nefti-Meziani, S., . . . Yang, G. (2018). Agricultural Robotics: The Future of Robotic agriculture. arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.1806.06762
Ramirez, R. A. (2006). Computer vision based analysis of broccoli for application in a selective autonomous harvester. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/279691048_Computer_Vision_Based_Analysis_of_Broccoli_for_Application_in_a_Selective_Autonomous_Harvester
Blok, P. M., Barth, R., & Van Den Berg, W. (2016). Machine vision for a selective broccoli harvesting robot. IFAC-PapersOnLine, 49(16), 66-71. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.10.013.
Kusumam, K., Krajník, T., Pearson, S., Duckett, T., & Cielniak, G. (2017). 3D-Vision based detection, localization, and sizing of broccoli heads in the field. Journal of Field Robotics, 34(8), 1505-1518. https://doi.org/10.1002/rob.21726.
Montes, H. A., Louëdec, J. L., Cielniak, G., & Duckett, T. (2020) Montes, H. A., Le Louedec, J., Cielniak, G., and Duckett, T. Real-time detection of broccoli crops in 3D point clouds for autonomous robotic harvesting. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pages 10483–10488. https://doi.org/10.1109/iros45743.2020.9341381.
Montes, H. A. and Cielniak, G. (2022). Multiple broccoli head detection and tracking in 3D point clouds for autonomous harvesting. In Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, workshop on AI for Agriculture and Food Systems, 2022.
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in Agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70-90. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016
Bender, A., Whelan, B., & Sukkarieh, S. (2019b). A high‐resolution, multimodal data set for agricultural robotics: a Ladybird ’s‐eye view of Brassica. Journal of Field Robotics, 37(1), 73-96. https://doi.org/10.1002/rob.21877
Blok, P. M., van Evert, F. K., Tielen, A. P. M., van Henten, E. J., & Kootstra, G. (2021). The effect of data augmentation and network simplification on the image-based detection of broccoli heads with Mask R-CNN. Journal of Field Robotics, 38(1), 85-104. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/rob.21975
Blok, P. M., Van Henten, E., Van Evert, F., & Kootstra, G. (2021b). Image-based size estimation of broccoli heads under varying degrees of occlusion. Biosystems Engineering, 208, 213-233. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.06.001
Louedec, J. L., Montes, H. A. (2020). et al., Segmentation and detection from organised 3D point clouds: A case study in broccoli head detection. In IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 285–293, https://doi.org/10.1109/cvprw50498.2020.00040.
Janeshewski, E. (s. f.). Calculations for circle fitting in CMM software. http://www.mbccmm.com/cmmq/index.php/training/general/236-calculations-for-circle-fitting-in-cmm-software#:~:text=Calculations%20for%20Circle%20Fitting%20in%20CMM%20Software%201,is%20minimized%2C%20with%20no%20other%20constraints.%20M%C3%A1s%20elementos
