基于对抗神经网络和神经网络模型的筒子纱抓取方法

• 作者: 林强强 金守峰 马秋瑞
• 来源期刊: 毛纺科技
• 学科: 工学
• 关键词: 筒子纱 相机标定 GAN对抗神经网络 Faster R-CNN神经网络 目标抓取
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 机械与器材
• 页码范围: 79-84
• 页数: 6页
• 分类号: TS103.11|TP242.2
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19333/j.mfkj.20190403506

摘要

为提高筒子纱抓取和上纱过程的自动化和柔性化程度,应用单目视觉系统引导机器人完成上纱过程.采用工业相机获取单个筒子纱不同形态的数据信息,应用GAN(生成式对抗神经网络)对筒子纱数据集扩充,提高筒子纱数据集多样性.将所得的数据集加载到Faster R-CNN(更快速区域卷积神经网络)模型里进行训练,应用训练好的神经网络识别和定位筒子纱,引导机器人完成上纱任务.应用搭建的单目视觉系统实验平台对结果进行测试,结果表明,经过标定后的视觉系统可以完成多个筒子纱的抓取任务,以满足筒子纱上纱过程的自动化和柔性化要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金守峰	西安工程大学机电工程学院	56	182	7.0	10.0
2	马秋瑞	西安工程大学服装与艺术设计学院	16	24	3.0	4.0
3	林强强	西安工程大学机电工程学院	12	9	2.0	3.0