【摘 要】
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为适应工程教育和课程教学改革的需要,依托视觉机器人平台对自动抓取机械手控制进行了研究。系统硬件主要包括实验平台、相机、光源和机械臂等组件。在图像处理与目标识别中,颜色的分类识别采用的是基于混合高斯模型(GMM)的分类器,形状的识别采用的是MPL多神经网络分类器。最后介绍了机械手的运动建模和抓取流程并进行了实验,实验效果良好。
【基金项目】
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东南大学教学改革研究项目(2019-119)。
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为适应工程教育和课程教学改革的需要,依托视觉机器人平台对自动抓取机械手控制进行了研究。系统硬件主要包括实验平台、相机、光源和机械臂等组件。在图像处理与目标识别中,颜色的分类识别采用的是基于混合高斯模型(GMM)的分类器,形状的识别采用的是MPL多神经网络分类器。最后介绍了机械手的运动建模和抓取流程并进行了实验,实验效果良好。
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