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

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【摘要】：針對工業(yè)分揀機器人識別復(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)的快速識別定位算法.通過工業(yè)高精度相機獲取目標(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)邊界像素檢測算法定位并分割目標(biāo)圖像.運用已訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對目標(biāo)進行識別,得到目標(biāo)所在的位置坐標(biāo)以及所屬類別,實現(xiàn)工業(yè)機器人分揀.實驗測試中以紋路復(fù)雜的象棋為例進行定位識別,結(jié)果表明定位算法誤差小于0.8 mm,最快識別速度達0.049秒/個,在實驗環(huán)境中識別精度能保持在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)電子工程與自動化學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西自動檢測重點實驗室;蘇州大學(xué)機電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 視覺識別 定位算法 工業(yè)分揀機器人
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61603107) 廣西自然科學(xué)基金(2015GXNSFAA139297,2016GXNSFDA380001) 廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點實驗室基金(YQ16108) 智能綜合自動化高校重點實驗室基金(2016) 桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計劃(2016YJCX04)
【分類號】：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】

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