近些年來,深度學(xué)習(xí)以及工業(yè)自動化技術(shù)的飛速發(fā)展使機器視覺在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中被廣泛應(yīng)用。機器視覺可以獲取場景內(nèi)物體的各種信息,增強機器人對于周圍環(huán)境的感知能力和對突變情況的反應(yīng)能力,大大提高生產(chǎn)的效率。針對工業(yè)生產(chǎn)線上的工件實時檢測與定位問題,本文提出了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和雙目IR結(jié)構(gòu)光深度相機相結(jié)合的工件檢測和定位方法,可以實現(xiàn)對目標(biāo)工件的實時類別檢測和三維坐標(biāo)獲取。論文將圍繞目標(biāo)檢測算法、RGB-D深度相機以及三維視覺測量進行研究。隨著深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展和逐漸成熟,使用深度學(xué)習(xí)算法來解決目標(biāo)檢測問題是當(dāng)下的主流�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種目標(biāo)檢測算法接連問世,并且經(jīng)過不斷完善和改進在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上顯示出了更好的性能。本文搭建了Google的Tensor Flow Object＿detection API架構(gòu),采用SSD與Mobilenet網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的SSD-Mobilenet網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對相機捕獲的視頻流中工件的實時檢測。SSD網(wǎng)絡(luò)將YOLO的回歸理念和Faster RCNN的Anchor機制相結(jié)合,既保證了檢測的速度,也達到了很高的準(zhǔn)確度。Mobilenet模型是一種專門為嵌入式移動設(shè)備設(shè)計的輕量級... 

【文章來源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid函數(shù)圖

基于SSD-Mobilenet網(wǎng)絡(luò)和RGB-D相機的工件檢測與定位系統(tǒng)研究16Sigmoid函數(shù)數(shù)學(xué)公式如下：f(x)=11+ex(2-8)圖2-6Sigmoid函數(shù)圖如圖2-7是Tanh函數(shù)圖，它解決了Sigmoid函數(shù)的輸出不是以零為中心的問題，然而梯度彌散和冪運算的問題依舊存在。當(dāng)輸入非常大以及非常小時，輸出也是幾乎平滑，梯度很校Tanh函數(shù)的數(shù)學(xué)公式如下：tnh(x)=exexex+ex(2-9)圖2-7Tanh函數(shù)圖如圖2-8所示是ReLU函數(shù)圖，它是一個取最大值函數(shù)，具有單側(cè)抑制的作用。在輸入小于零時，輸出為零；在輸入信號比零大時，輸出與輸入相等。因此該函數(shù)線性不飽和，收斂速度更快，很好地解決了Sigmod函數(shù)梯度消失的問題，而且僅僅只要一個閾值就能獲得激活值，減少了大量復(fù)雜的計算，但是也存在訓(xùn)練過程中因下降太快神經(jīng)元不被激活的情況。

第2章工件檢測與定位系統(tǒng)設(shè)計與理論基礎(chǔ)17ReLU函數(shù)數(shù)學(xué)公式如下：fx=mx0x(2-10)圖2-8Relu函數(shù)圖如圖2-9所示是LeakyReLU函數(shù)圖，LeakyReLU解決了ReLU中出現(xiàn)的問題。橫向正軸是斜率為一的線性函數(shù)，負軸是一個斜率較小的函數(shù)，這樣在調(diào)整了數(shù)據(jù)分布的同時又能保證負軸信息的完整性。LeakyReLU函數(shù)數(shù)學(xué)公式如下：fx={xix≤0xix>0(2-11)——比1小很多的負數(shù)梯度值圖2-9LeakyReLU函數(shù)圖（2）池化層在卷積層進行卷積運算提取特征后，輸出的特征圖會輸入到池化層進行篩選或融合，選取適當(dāng)?shù)挠写硇缘狞c來表示一個區(qū)域。這能進行泛化和降維，有效地減少計算量，在一定程度上防止過擬合。常用的有最大池化(Maxpooling)、平均池化(Average

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于結(jié)構(gòu)光視覺的非合作目標(biāo)位姿估計與三維重構(gòu)研究[D]. 祝寧宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
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本文編號：3607593