典型文献
采摘机器人目标识别分类方法研究—基于LM优化算法和BP神经网络
文献摘要：
为使采摘机器人更加快速和准确地识别目标和进行等级分类,提出了一种基于LM优化算法的BP神经网络的目标识别分类方法,能够快速对目标水果进行识别和分类.测试结果表明:采摘机器人目标识别分类方法对测试样本的分类正确率在90％以上,图像识别时间在3.80s以内,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性.
文献关键词：
采摘机器人;识别分类;LM优化;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
董珍珍;杨云
作者机构：
河南工业职业技术学院, 河南 南阳 473000
文献出处：
引用格式：
[1]董珍珍;杨云-.采摘机器人目标识别分类方法研究—基于LM优化算法和BP神经网络)[J].农机化研究,2022(08):25-29
A类：
B类：
采摘机器人,目标识别,识别分类,分类方法,LM,等级分类,水果,图像识别,80s
AB值：
0.181976
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