【摘 要】
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工业机器人是智能制造行业的关键组成部分,随着自动化水平的提高,对机器人技术的研究也越来越受到重视,而机器视觉技术毫无疑问是当前最热门的研究领域之一。通过视觉技术引导工业机器人对于提高生产过程的智能化水平、减少人工干预以及推动智能制造快速发展具有重要意义。在实际应用场景下对物件进行识别与定位是最为常见的视觉任务之一,本文针对具体生产过程中需要对物件进行自动识别与目标定位的任务,设计并实现了基于深度学
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
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工业机器人是智能制造行业的关键组成部分,随着自动化水平的提高,对机器人技术的研究也越来越受到重视,而机器视觉技术毫无疑问是当前最热门的研究领域之一。通过视觉技术引导工业机器人对于提高生产过程的智能化水平、减少人工干预以及推动智能制造快速发展具有重要意义。在实际应用场景下对物件进行识别与定位是最为常见的视觉任务之一,本文针对具体生产过程中需要对物件进行自动识别与目标定位的任务,设计并实现了基于深度学习的物件识别与定位系统。针对相机标定过程中存在诸多需要用复杂数学模型表达的非线性畸变以及视觉系统中需要将二维像素坐标映射到三维坐标的任务,提出了一个端到端的BP神经网络来拟合复杂的非线性关系,无需借助单应性矩阵即可实现坐标的直接映射,实验结果表明,误差可以控制在0.5mm之内,完全可以满足实际的应用需要。针对基于卷积神经网络的RCF边缘检测模型生成的边缘过于粗糙的问题,提出了一种模型优化的方法,将每个阶段用于提升特征图分辨率的反卷积操作替换成可以生成更精细边缘、时间复杂度更低的亚像素卷积。根据对边缘图的直观感受和在标准数据集上的模型评估结果,可以证明这种优化策略可以生成更准确、更清晰的边缘预测图。针对物件识别与定位任务,提出了一种基于边缘特征的模板匹配方式,结合ORB算法和FLANN算法可以获取待测物件的质心。针对本视觉系统的集成任务,使用工业控制软件组态王来实现统一的控制。通过实验和实际应用证明了该视觉系统的可行性,证明了本文研究内容具有一定的理论意义和应用价值。
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