發(fā)布時(shí)間：2019-06-19 18:26

【摘要】：基于深度學(xué)習(xí)方法,運(yùn)用Faster R-CNN目標(biāo)檢測架構(gòu)和ZFNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)微裝配系統(tǒng)目標(biāo)的特點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行姿態(tài)檢測.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:采用深度學(xué)習(xí)方法可以有效地對(duì)部分遮擋的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別并檢測其姿態(tài),相比于傳統(tǒng)方法,該方法對(duì)環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)且速度更快,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.
[Abstract]:Based on the deep learning method, the Faster R-CNN target detection architecture and ZFNet convolution neural network are used to train the network according to the characteristics of the micro-assembly system. On this basis, a network is designed to detect the attitude of the recognized target. The experimental results show that the deep learning method can effectively identify and detect the attitude of the partially occlusive target. Compared with the traditional method, this method has stronger adaptability and faster speed to the environment, and has practical application value.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60275013) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2008AA8041302)
【分類號(hào)】：TP242;TP391.41

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本文編號(hào)：2502556