基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究

上传者: tjj1057813680 | 上传时间: 2019-12-21 21:15:59 | 文件大小: 5.22MB | 文件类型: caj
本文主要研究基于机器视觉和深度学习的目标识别与定位,为传统工业机器人加 入视觉系统,实时监测加工对象的信息,应用机器视觉和深度学习的理论与方法对这 些信息进行处理,提高机器人的智能化水平。实验平台为本实验组搭建的基于机器视 觉的六自由度机械臂控制系统,如图 1.1 所示。系统主要包括双目摄像机、六自由度 机械臂、摄像机标定及测量子系统、机械臂控制子系统以及目标识别与定位子系统。 双目摄像机由两个相同配置的 CCD 相机组成,充当机器人的眼睛;六自由度机械臂 充当机器人的手臂,移动抓取物体;目标识别与定位系统安装在一台带有 GPU 的服 务器上,提供图像目标检测的接口服务;摄像机标定及测量系统采集视场图像,将图 像提交到目标识别与定位系统,根据其返回的物体分类信息及定位信息,计算物体三 维坐标,控制机械臂移动并抓取目标。

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