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基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统设计
被引量：
1
1
作者
翟永杰
王家豪
+4 位作者
张鑫
胡东阳
王乾铭
徐大伟
刘亚军
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1259-1267,共9页
现代植物组织培养是一项耗时费力的工作,工作强度大,工作内容单调,为了减少劳动力成本并提高产量,设计了一种基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统并进行了测试。首先,提出了一种基于DP-BiSeNetV2语义分割算法的视觉定位方法,确定了...
现代植物组织培养是一项耗时费力的工作,工作强度大,工作内容单调,为了减少劳动力成本并提高产量,设计了一种基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统并进行了测试。首先,提出了一种基于DP-BiSeNetV2语义分割算法的视觉定位方法,确定了根上合适的夹取点;之后,设计开发并测试了一种适合于实际工作环境的夹取装置;最后,将视觉定位算法与机器人夹取装置集成,构建了一个种苗自动夹取系统。在实验环节,使用蝴蝶兰种苗数据集进行了测试,在语义分割实验中,DP-BiSeNetV2模型的平均交并比为63.51%,像素准确度为98.25%;在夹取实验中,夹取成功率为81.7%。实验结果表明,该自动夹取系统具有很高的潜力,可以满足植物组织培养生产线的移植需求。
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关键词
语义分割
视觉伺服
种苗
夹
取
点定位
夹取系统
机械手
智能抓
取
深度学习
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职称材料
基于多传感器的机器人夹取系统研究
被引量：
2
2
作者
王正家
曾雨晴
+2 位作者
徐欣犀
徐佑犀
王超
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期27-33,共7页
为解决由于内置传感器较单一导致的机器人抓取动作不灵活、作业精度低等问题,提出一种基于多传感器的机器人夹取系统。首先采用扩展卡尔曼滤波算法融合机器人内置传感器所测量的位置、速度和角度等信息,实现机器人自身位姿检测。在此前...
为解决由于内置传感器较单一导致的机器人抓取动作不灵活、作业精度低等问题,提出一种基于多传感器的机器人夹取系统。首先采用扩展卡尔曼滤波算法融合机器人内置传感器所测量的位置、速度和角度等信息,实现机器人自身位姿检测。在此前提下,利用外置传感器完成对目标物的自动识别与定位。为增强信息的可靠性和系统的分辨能力,并根据输出信号对机器人夹取动作进行运动学建模,设定夹取系统的硬件、软件环境及传输电路后完成系统设计全过程。实验结果证明:所提方法设计的机器人系统能够实现对夹取目标的精确对准,运动特性明显提高,作业误差有效减小。
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关键词
机器人
夹取系统
多传感器
位姿检测
目标物识别
运动学建模
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职称材料
题名
基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统设计
被引量：
1
1
作者
翟永杰
王家豪
张鑫
胡东阳
王乾铭
徐大伟
刘亚军
机构
华北电力大学自动化系
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
湖北壹鸣生物科技有限公司
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1259-1267,共9页
基金
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U21A20486)
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室开放课题(20220102).
文摘
现代植物组织培养是一项耗时费力的工作,工作强度大,工作内容单调,为了减少劳动力成本并提高产量,设计了一种基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统并进行了测试。首先,提出了一种基于DP-BiSeNetV2语义分割算法的视觉定位方法,确定了根上合适的夹取点;之后,设计开发并测试了一种适合于实际工作环境的夹取装置;最后,将视觉定位算法与机器人夹取装置集成,构建了一个种苗自动夹取系统。在实验环节,使用蝴蝶兰种苗数据集进行了测试,在语义分割实验中,DP-BiSeNetV2模型的平均交并比为63.51%,像素准确度为98.25%;在夹取实验中,夹取成功率为81.7%。实验结果表明,该自动夹取系统具有很高的潜力,可以满足植物组织培养生产线的移植需求。
关键词
语义分割
视觉伺服
种苗
夹
取
点定位
夹取系统
机械手
智能抓
取
深度学习
Keywords
semantic segmentation
visual servo
seedling
grasping point localization
grasping system
robot arm
intelligent robotic grasping
deep learning
分类号
TP241.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于多传感器的机器人夹取系统研究
被引量：
2
2
作者
王正家
曾雨晴
徐欣犀
徐佑犀
王超
机构
湖北工业大学机械工程学院
现代制造质量工程湖北省重点实验室
上海博士凯外国语学校
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期27-33,共7页
文摘
为解决由于内置传感器较单一导致的机器人抓取动作不灵活、作业精度低等问题,提出一种基于多传感器的机器人夹取系统。首先采用扩展卡尔曼滤波算法融合机器人内置传感器所测量的位置、速度和角度等信息,实现机器人自身位姿检测。在此前提下,利用外置传感器完成对目标物的自动识别与定位。为增强信息的可靠性和系统的分辨能力,并根据输出信号对机器人夹取动作进行运动学建模,设定夹取系统的硬件、软件环境及传输电路后完成系统设计全过程。实验结果证明:所提方法设计的机器人系统能够实现对夹取目标的精确对准,运动特性明显提高,作业误差有效减小。
关键词
机器人
夹取系统
多传感器
位姿检测
目标物识别
运动学建模
Keywords
Robot grasping system
Multi-sensor
Pose detection
Target recognition
Kinematics modeling
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义分割视觉伺服的种苗自动夹取系统设计
翟永杰
王家豪
张鑫
胡东阳
王乾铭
徐大伟
刘亚军
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
基于多传感器的机器人夹取系统研究
王正家
曾雨晴
徐欣犀
徐佑犀
王超
《机床与液压》
北大核心
2023
2
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职称材料
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