一种苹果自动采摘过程中的苹果识别与定位方法

本发明公开了一种苹果自动采摘过程中的苹果识别与定位方法，涉及计算机视觉技术领域，包括，采集真实苹果果园中拍摄的苹果图片作为初始苹果数据集，对所获得的初始苹果数据集进行扩增处理；配置卷积神经网络以及YOLOv5s网络，基于得到的初始苹果数据集进行训练，构建苹果识别模型；通过中值滤波法对识别的图像进行处理，构建苹果定位模型，并对苹果定位数据进行处理。本发明通过配置先进的卷积神经网络与YOLOv5s网络，结合中值滤波法对识别结果进行后处理，有效提升了苹果定位的精度与稳定性。不仅能够在复杂光照和遮挡条件下实现高精度的苹果识别，还能通过精确的三维定位，显著提高自动采摘机器人的抓取效率与操作准确。