视觉工业机器人目标识别技术及抓取系统研究

TP242; 为实现视觉工业机器人的目标识别与抓取,该文基于YOLOv4算法进行了研究,搭建了结合视觉机器人的目标抓取试验平台.采用深度可分离卷积替换YOLOv4特征提取部分及中间层的标准卷积,降低参数量,提高网络速度,以实现目标的快速识别.利用改进的D-YOLOv4网络构建D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,同时采用五参数表示法检测目标的抓取位姿,并进行了试验验证.研究结果表明,采用改进的D-YOLOv4目标检测算法和D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,可以实现视觉工业机器人的目标快速识别与抓取....

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	中国新技术新产品 2023 (4), p.31-34
Hauptverfasser:	陈鑫昊, 张镇, 高轶晨, 石建, 李佳童
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP242; 为实现视觉工业机器人的目标识别与抓取,该文基于YOLOv4算法进行了研究,搭建了结合视觉机器人的目标抓取试验平台.采用深度可分离卷积替换YOLOv4特征提取部分及中间层的标准卷积,降低参数量,提高网络速度,以实现目标的快速识别.利用改进的D-YOLOv4网络构建D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,同时采用五参数表示法检测目标的抓取位姿,并进行了试验验证.研究结果表明,采用改进的D-YOLOv4目标检测算法和D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,可以实现视觉工业机器人的目标快速识别与抓取.
ISSN:	1673-9957
DOI:	10.3969/j.issn.1673-9957.2023.04.010