Robotski vid za zaznavo in analizo stebelne zelenjaveKOŽUH, MAI KRISTIAN (Avtor) Mihelj, Matjaž (Mentor) Šlajpah, Sebastjan (Komentor) kmetijstvoavtomatizacija v kmetijstvuračunalniški vidrobotski sistem za pobiranje špargljevmobilna robotska platformadetekcija in prepoznavanje špargljevsegmentacija objektovglobinska kameratočkovni oblakikonvolucijske nevronske mrežeYOLO algoritemDiplomsko delo se osredotoča na avtomatizacijo kmetijskih procesov z uporabo naprednih sistemov računalniškega vida in umetne inteligence, zlasti pri pobiranju špargljev. Zaradi naraščajoče svetovne populacije in omejenih kmetijskih površin postaja avtomatizacija ključna za zagotavljanje zadostne količine hrane. V delu je prikazana pregledna analiza sodobnih pristopov k avtomatizaciji pobiranja pridelkov, vključno z robotskimi sistemi za jabolka, paradižnike in zaznavo plevela, ki temeljijo na mobilnih platformah, globinskih kamerah in algoritmih, kot sta YOLO in PointNet. Posebna pozornost je namenjena pobiranju stebelne zelenjave, kjer sta detekcija in lokalizacija ključni. Predstavljeni so različni pristopi, od taktilnih senzorjev in laserskih skenerjev do globinskih kamer, pri čemer se kot najboljša izbira izkaže uporaba globinske RGBD kamere. Implementacija detekcije špargljev temelji na algoritmu YOLOv8, ki omogoča zaznavanje objektov v realnem času in obdelavo heterogenih scen z visoko natančnostjo. Model je bil naučen na anotiranih slikah laboratorijskih in pravih špargljev, pri čemer je dosegel zadovoljive rezultate. Dodatno je predstavljena uporaba točkovnih oblakov za analizo tridimenzionalnih lastnosti špargljev, kot so višina, lega in oblika, kar omogoča kvantitativno oceno za avtomatizirane pobiralne sisteme. Pri tem je izpostavljen pomen kakovostnih podatkov, ustrezne kalibracije in optimizacije zajema, kar zagotavlja natančnost in zanesljivost sistema.20252025-09-19 11:25:15Diplomsko delo/naloga173651VisID: 63190COBISS_ID: 252541699sl