一种基于深度学习的机械臂分拣方法

• 作者: 何顶新 李锐戈 田思佳 胡蓉 顾强
• 来源期刊: 智能科学与技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机械臂分拣 深度学习 目标检测 机器视觉
• 年，卷（期）: znkxyjsxb_2020,（3）
• 页码范围: 268-274
• 页数: 7页
• 分类号: TP242

摘要

针对分拣过程中视觉系统识别复杂物体时速度慢、对环境变化适应性不足的问题,提出一种基于轻量型卷积神经网络的机械臂快速分拣方法。该方法首先使用基于轻量型卷积神经网络的MobileNet-SSD算法对图像中的目标物体进行检测,获取目标类别和位置信息;然后根据检测输出结果对图像进行预处理和边缘检测,最终得到校正后的定位结果。在PROBOT Anno机械臂平台上进行分拣实验,实验结果表明,相比于传统的图像处理方法,提出的方法能对复杂目标物体实现快速的检测和定位,对于目标形态和环境的多样性来说具有更好的鲁棒性。