TY - Jour A2 - Fortuna，L. Au - Li，新宁Au - 吴，胡奥 - 阳，仙海互惠薛，彭·奥 - 谭，帅PY - 2021DA - 2021/07/08 - 多维求机视觉研究水果盒处理机器人基于改进的2D内核主成分分析网络SP - 3584422 VL - 2021 AB - 为了更好地实现果园智能机械化，减少工人的劳动强度，智能果盒处理机器人是必要的。实现智能的第一个条件是果盒识别，这是本文的研究内容。采用多视图二维（2D）识别的方法。构建了水果盒的多视图数据集。为了获得原始图像的结构，建立了二进制多视图2D内核主成分分析网络（BM2DKPCanet）的模型，以减少数据冗余并提高视图之间的相关性。建议将BM2Dkpcanet与支持向量机（SVM）分类器组合的水果盒的多视图识别方法。通过与主成分分析网络（PCANet），2D主成分分析网络（2DPCanet），内核主体成分分析网络（KPCanet）以及二进制多视图内核主成分分析网络（BMKPCanet）与主成分分析网络（PCANet），2D主成分分析网络（2DPCanet）进行验证。时间消耗。实验结果表明，该方法的识别率高于PCANet的平均值高11.84％，尽管它需要更多时间。 Compared with the mean value of KPCANet, the recognition rate exceeded 2.485%, and the time saved was 24.5%. The model can meet the requirements of fruits boxes handling robot. SN - 1687-9600 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3584422 DO - 10.1155/2021/3584422 JF - Journal of Robotics PB - Hindawi KW - ER -