《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改進(jìn)YOLOv5n的腐敗水果檢測(cè)模型
電子技術(shù)應(yīng)用
彭靖翔，張榮芬，劉宇紅
貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院
摘要： 為了實(shí)現(xiàn)多種水果在采摘后自動(dòng)化篩選和分揀中腐敗水果識(shí)別的問題，提出了改進(jìn)的YOLOv5n模型，命名為mobile-YOLO。首先將YOLOv5n的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetV3并引入深度可分離卷積，相較于原模型，這種改進(jìn)在計(jì)算效率和速度上都有所提升，并且準(zhǔn)確率也得到了提高。為了進(jìn)一步提升速度，將C3模塊替換為C2f模塊，實(shí)現(xiàn)輕量化的同時(shí)獲得了更豐富的梯度流信息。最后將原有的CIoU替換為α-CIoU，以加快收斂速度并保證圖像框位置的準(zhǔn)確性。mobile-YOLO相較于原始的YOLOv5n，mAP@.5（mean Average Precision）達(dá)到了98.1%，mAP@.5：.95達(dá)到了94.2%，同時(shí)在P（Precision）值為97.1%和R（Recall）值為96.8%的情況下，參數(shù)量幾乎與YOLOv5n保持一致。
中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245040
中文引用格式： 彭靖翔，張榮芬，劉宇紅. 基于改進(jìn)YOLOv5n的腐敗水果檢測(cè)模型[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50(12)：55-60.
英文引用格式： Peng Jingxiang，Zhang Rongfen，Liu Yuhong. Corrupt fruit detection model based on improved YOLOv5n[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(12)：55-60.
Corrupt fruit detection model based on improved YOLOv5n
Peng Jingxiang，Zhang Rongfen，Liu Yuhong
School of Big Data and Information Engineering， Guizhou University
Abstract： To address the issues of automated sorting and classification of various fruits post-harvest, particularly in the identification of decayed fruits, this paper introduces an enhanced model derived from YOLOv5n, denominated as mobile-YOLO. The initial modification involves replacing the backbone network of YOLOv5n with MobileNetV3 and incorporating depth-wise separable convolutions. This enhancement results in improved computational efficiency and speed compared to the original model, accompanied by an elevation in accuracy．
Key words : decayed fruits；MobileNetV3；depth-wise separable convolutions；edge devices；YOLOv5n

引言

水果在中國農(nóng)業(yè)中具有重要地位，為農(nóng)民提供穩(wěn)定的收入來源。鄧瑞等[1]提出了一種基于輕量版YOLOv5s的水果檢測(cè)方法，該方法在TI Sitara平臺(tái)上實(shí)際測(cè)試的檢測(cè)速率為23 F/s，平均精度均值為89%，能夠滿足無人水果售貨系統(tǒng)對(duì)商品檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性的要求。羅家梅等[2]提出了基于YOLOv5的水果品質(zhì)檢測(cè)與分類方法，可以檢測(cè)出蘋果、橘子、香蕉和梨4種水果。容仕軍[3]提出了自然場景下樹上果實(shí)檢測(cè)小樣本學(xué)習(xí)方法，可以檢測(cè)百香果、蘋果和柑橘3種水果，提高小樣本條件下樹上果實(shí)的檢測(cè)性能，該方法也具備良好的泛化能力，可以有效提高檢測(cè)精確率。葉舒銘等[4]提出了基于機(jī)器視覺的橙子缺陷檢測(cè)，解決了橙子在生長、采摘、運(yùn)輸?shù)倪^程中受到害蟲侵?jǐn)_、環(huán)境影響、碰撞摩擦因素引起的表面損傷及腐爛問題。張杰等[5]提出了基于注意力機(jī)制的水果損傷檢測(cè)及分類，以ResNet34作為主干網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上引入注意力機(jī)制SE和CBAM模塊來實(shí)現(xiàn)水果損傷的檢測(cè)和基本分類，但是模型過于龐大無法在邊緣端實(shí)時(shí)檢測(cè)。徐印赟等[6]為使水果采摘機(jī)器人在復(fù)雜情況下（如樹葉遮擋、果實(shí)目標(biāo)尺度變化大等）能準(zhǔn)確地檢測(cè)出水果，改進(jìn)YOLO及NMS的水果目標(biāo)檢測(cè)。

本文基于改進(jìn)的YOLOv5n模型實(shí)現(xiàn)對(duì)腐敗水果的智能化檢測(cè)，以便在水果成熟期及時(shí)發(fā)現(xiàn)并清除腐敗水果，從而減少損失。在工業(yè)化采摘的地區(qū)，快速檢測(cè)腐敗水果以確保及時(shí)剔除，也能減輕人力壓力。


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作者信息：

彭靖翔，張榮芬，劉宇紅

（貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽 550000）


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