發(fā)布時(shí)間：2017-09-18 18:14

  本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)分揀機(jī)器人快速視覺識(shí)別與定位算法

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【摘要】：針對(duì)工業(yè)分揀機(jī)器人識(shí)別復(fù)雜工件慢、精確度低以及定位不準(zhǔn)等問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的快速識(shí)別定位算法.通過工業(yè)高精度相機(jī)獲取目標(biāo)圖像信息,經(jīng)過圖像灰度化、圖像濾波、Otsu二值化處理,再經(jīng)邊界像素檢測(cè)算法定位并分割目標(biāo)圖像.運(yùn)用已訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,得到目標(biāo)所在的位置坐標(biāo)以及所屬類別,實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人分揀.實(shí)驗(yàn)測(cè)試中以紋路復(fù)雜的象棋為例進(jìn)行定位識(shí)別,結(jié)果表明定位算法誤差小于0.8 mm,最快識(shí)別速度達(dá)0.049秒/個(gè),在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中識(shí)別精度能保持在98%以上,表明算法具備良好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西自動(dòng)檢測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;蘇州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 視覺識(shí)別 定位算法 工業(yè)分揀機(jī)器人
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61603107) 廣西自然科學(xué)基金(2015GXNSFAA139297,2016GXNSFDA380001) 廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(YQ16108) 智能綜合自動(dòng)化高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(2016) 桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃(2016YJCX04)
【分類號(hào)】：TP242;TP391.41
【正文快照】： 1引言(Introduction)深度學(xué)習(xí)的概念于2006年由多倫多大學(xué)人工智能專家Hinton提出[1-2],他提出了一種快速訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,開啟了人工智能領(lǐng)域研究深度學(xué)習(xí)的熱潮.深度學(xué)習(xí)通用的數(shù)學(xué)模型有采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及采用混合監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的堆棧式自編碼

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 楊q

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