一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统

本发明提供了一种基于深度学习的密集堆叠花蕾分拣方法及分拣系统，包括如下步骤：完成机械臂的示教；采集密集堆叠花蕾的RGB图像和点云深度图；改进深度学习模型并进行预训练，获取目标检测模型；使用目标检测模型对采集到的RGB图像进行目标检测，获取目标花蕾的预测信息和目标花蕾质心的二维坐标，进而在点云深度图中测得目标花蕾分拣位置的空间坐标；选出待分拣花蕾并将其分拣位置的空间坐标依次发送给驱动控制器；驱动控制器接收待分拣花蕾分拣位置的空间坐标后，控制机械臂执行分拣；将不同的待分拣花蕾分拣到指定位置。本发明对密集堆叠花蕾进行目标检测的准确率更高，需要的算力小；预测待分拣花蕾的分拣位置更准确；分拣效率更高。