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基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法
成果名称: | 基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法 | 关键字: | 卷积 , 神经网络 , 神经 , 图像 , 机械手 , 物体 , 目标 , 抓取 , 网络 , 可分解 | 应用行业: | 制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 天津市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201910760908.5 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 0.20 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法,所述方法包括以下步骤:通过单目相机采集RGB图像从中选取关键帧图像,将关键帧图像切分成多个区域输入卷积神经网络A中,根据识别的目标类别选择抓取的目标区域;将关键帧图像与目标区域的标准图像作为卷积神经网络B的输入进行匹配,将关键帧图像进行某一角度的旋转,使其与标准图像的匹配率最高;根据匹配率最高时的角度确定目标区域的位姿,调整机械手的抓取姿态。本发明仅需采用简单设备,就可实现高效的目标识别和抓取定位,抓取结果准确。
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苏博晖
15614431192
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