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基于双目视觉的目标识别与定位被引量：9: 1; 作者高如新王俊孟《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期495-500,共6页; 给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(S... 展开更多; 关键词 SURF特征匹配双目视觉目标识别与定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的机器人疏果前毛桃目标识别方法被引量：5: 2; 作者谢圣桥宋健 +1 位作者汤修映白阳《农机化研究》北大核心 2023年第6期183-187,共5页; 为实现自然环境下疏果前期毛桃目标的识别,提出了基于Faster R-CNN的毛桃目标识别方法,设计的网络由ResNet-50特征提取网络、区域生成网络和感兴趣区域子网组成,并以ResNet-50为基础网络,用来提取目标特征。工作时,区域生成网络依据ResN... 展开更多; 关键词毛桃目标识别与定位机器人深度学习 Faster R-CNN; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取被引量：16: 3; 作者严亮舒志兵李照《机床与液压》北大核心 2019年第9期76-80,128,共6页; 针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原... 展开更多; 关键词双目立体视觉目标识别与定位 SURF算法 RANSAC算法立体测距; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进多层尺度特征融合的目标检测算法被引量：3: 4; 作者李康康于振中 +1 位作者范晓东宋思远《计算机工程与设计》北大核心 2022年第1期157-164,共8页; 为提高小目标检测任务的准确率和稳定性,解决SSD(single shot MultiBox detector)算法在小目标识别和定位过程中准确率较低的问题,基于SSD算法提出一种改进方法。在原始的SSD卷积网络结构上进行修改和优化,通过特征图之间的特征融合,重... 展开更多; 关键词深度学习目标识别与定位卷积网络 SSD算法特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验被引量：9: 5; 作者李理殷国富刘柯岐《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期152-157,136,共7页; 针对田间果蔬采摘机器视觉识别与定位的需求,设计嵌入式采摘视觉传感器,内嵌130万像素CMOS图像传感器和开放性MCU,配置亮度处理模块和室外光自适应控制专家库,解决室外光变化影响视觉检测的难题。用主从传感器构造双目视觉系统,配置图... 展开更多; 关键词果蔬采摘机器人视觉传感器目标识别与定位双目视觉系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

视觉引导的工字轮搬运机器人系统设计被引量：8: 6; 作者朱银龙陈昕 +2 位作者华超陈传辉陈宁《林业机械与木工设备》 2019年第11期25-29,共5页; 针对收卷金属线材的工字轮在搬运上人工成本高、生产效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的工字轮搬运机器人控制系统。通过对相机成像模型的分析,进行了相机标定,同时结合手眼关系得到机械手在抓取目标工字轮过程中所涉及的坐标转换关... 展开更多; 关键词工字轮 PLC控制系统机器视觉目标识别与定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉的机械臂智能分拣系统被引量：15: 7; 作者房国栋高军伟 +1 位作者朱晨曦孔德帅《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第12期72-76,81,共6页; 为了实现机械臂在其工作范围内对任意位置目标的抓取,提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位控制方法,提高了分拣的准确率。系统以抓取三角形、正五边形、圆形、正方形4种不同轮廓的工件放置在指定区域为任务,通过MATLAB处理图像信息... 展开更多; 关键词机器视觉对数极坐标-傅里叶变换模板匹配目标识别与定位 Arduino控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉的机器人抓取实验系统被引量：12: 8; 作者罗晶陈金海 +3 位作者彭志轩李杰伍万能周广兵《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第4期45-50,共6页; 针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用... 展开更多; 关键词机器视觉目标识别与定位深度学习模型轨迹规划机器人抓取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双目视觉的目标识别与定位被引量：9: 1; 作者高如新王俊孟; 机构河南理工大学电气工程与自动化学院; 出处《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第4期495-500,共6页; 基金河南理工大学博士基金资助项目(B2010-17); 文摘给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值.; 关键词 SURF特征匹配双目视觉目标识别与定位; Keywords SURF feature matching binocular vision target recognition and location; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的机器人疏果前毛桃目标识别方法被引量：5: 2; 作者谢圣桥宋健汤修映白阳; 机构中国农业大学工学院潍坊学院智能农业装备实验室; 出处《农机化研究》北大核心 2023年第6期183-187,共5页; 基金山东省重点研发计划项目(2019GNC106144)。; 文摘为实现自然环境下疏果前期毛桃目标的识别,提出了基于Faster R-CNN的毛桃目标识别方法,设计的网络由ResNet-50特征提取网络、区域生成网络和感兴趣区域子网组成,并以ResNet-50为基础网络,用来提取目标特征。工作时,区域生成网络依据ResNet-50提取的特征生成感兴趣区域,感兴趣区域子网依据目标特征和感兴趣区域进行毛桃的识别与定位;对图像进行扩增后,随机选取1920幅作为训练集、240幅作为验证集。用测试集中的240幅图像对模型进行测试,结果表明:目标识别方法能有效识别出自然环境下的毛桃目标,准确度为92.97%,误识率为7.03%,召回率为84.62%,平均检测速度为0.189s/幅,可实现疏果前期毛桃目标的识别,模型具有较好的鲁棒性和泛化能力。; 关键词毛桃目标识别与定位机器人深度学习 Faster R-CNN; Keywords peach target identification and localization robotics Deep Learning Faster R-CNN; 分类号 S126 [农业科学—农业基础科学] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取被引量：16: 3; 作者严亮舒志兵李照; 机构南京工业大学电气工程与控制科学学院; 出处《机床与液压》北大核心 2019年第9期76-80,128,共6页; 文摘针对单目视觉处理简单、无法获取获取三维维空间数据的问题,提出一种双目立体视觉目标识别和抓取方法。结合SUR算法和RANSAC算法对图像进行匹配,以滤除图像中的"外点";利用仿射变换获取关键点信息及形心坐标,根据立体重建原理实现目标测距与定位,最终完成抓取任务。实验结果表明:采用距离辅助坐标定位法可以准确识别目标物体并获得距离信息,实现准确定位。; 关键词双目立体视觉目标识别与定位 SURF算法 RANSAC算法立体测距; Keywords Binocular stereo vision Target recognition and localization Speed up robust features (SURF) algorithm Random sample consensus (RANSAC) algorithm Stereo ranging; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进多层尺度特征融合的目标检测算法被引量：3: 4; 作者李康康于振中范晓东宋思远; 机构江南大学物联网工程学院哈工大机器人国际创新研究院智能装备研究所; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2022年第1期157-164,共8页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK20130159)。; 文摘为提高小目标检测任务的准确率和稳定性,解决SSD(single shot MultiBox detector)算法在小目标识别和定位过程中准确率较低的问题,基于SSD算法提出一种改进方法。在原始的SSD卷积网络结构上进行修改和优化,通过特征图之间的特征融合,重构卷积预测特征图上的物体特征信息。考虑到网络复杂度增加带来的数据分布变化的影响,加入批量归一化BN(BatchNorm)层。在PASCAL VOC2007数据集和生活用品(Supplies Dataset)数据集上的实验结果表明,改进算法的mAP相比原始SSD分别提高了10.4%、15.1%。鉴于网络融合带来的参数增加,改进算法的检测速度仍表现良好,符合算法的实时性要求。; 关键词深度学习目标识别与定位卷积网络 SSD算法特征融合; Keywords deep learning target identification and positioning convolution network SSD algorithm characteristics fusing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验被引量：9: 5; 作者李理殷国富刘柯岐; 机构四川大学制造科学与工程学院西南科技大学计算机科学与技术学院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期152-157,136,共7页; 基金国家科技重大专项(2009VX04001-023); 文摘针对田间果蔬采摘机器视觉识别与定位的需求,设计嵌入式采摘视觉传感器,内嵌130万像素CMOS图像传感器和开放性MCU,配置亮度处理模块和室外光自适应控制专家库,解决室外光变化影响视觉检测的难题。用主从传感器构造双目视觉系统,配置图像分割和测距算法,进行采摘目标的识别与定位。经试验和测试,在采摘臂长范围内,对成熟西红柿的识别有效率为96%,位置误差±12 mm。; 关键词果蔬采摘机器人视觉传感器目标识别与定位双目视觉系统; Keywords Fruits and vegetables Harvest robots Vision sensor Target recognition positioning Binocular vision sensor system; 分类号 TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S225.92 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视觉引导的工字轮搬运机器人系统设计被引量：8: 6; 作者朱银龙陈昕华超陈传辉陈宁; 机构南京林业大学机械电子工程学院; 出处《林业机械与木工设备》 2019年第11期25-29,共5页; 基金江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJA4600050) 江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(GDZB-024) 江苏政府留学奖学金资助项目(JS-2016-052); 文摘针对收卷金属线材的工字轮在搬运上人工成本高、生产效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的工字轮搬运机器人控制系统。通过对相机成像模型的分析,进行了相机标定,同时结合手眼关系得到机械手在抓取目标工字轮过程中所涉及的坐标转换关系,经由形态学后处理获得较为理想的工字轮轮廓图像。研究了一种基于直线特征点提取并进行最优直线拟合的算法来实现对工字轮图像实际轮廓中心点的定位。实验结果表明,该系统实现了工字轮在货箱中的定位抓取与放置,提高了生产效率。; 关键词工字轮 PLC控制系统机器视觉目标识别与定位; Keywords I-spool PLC control system machine vision target identification and location; 分类号 TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的机械臂智能分拣系统被引量：15: 7; 作者房国栋高军伟朱晨曦孔德帅; 机构青岛大学自动化学院; 出处《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第12期72-76,81,共6页; 基金山东省自然科学基金资助项目(ZR2019MF063) 山东省重点研发计划(2017GGX10115)。; 文摘为了实现机械臂在其工作范围内对任意位置目标的抓取,提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位控制方法,提高了分拣的准确率。系统以抓取三角形、正五边形、圆形、正方形4种不同轮廓的工件放置在指定区域为任务,通过MATLAB处理图像信息,使用四邻域标记算法标记所有的连通区域,并采用对数极坐标-傅里叶变换的模板匹配方法识别工件类型,提取工件的形心作为定位参考坐标。结合三自由度机械臂,运用标准D-H参数法建立机械臂运动学模型,通过逆运算根据工件的位置坐标得到每个机械臂的关节转角,并通过串口发送给下位单片机Arduino,然后由Arduino完成控制指令,实现对工件的抓取和放置,完成分拣任务。实验结果表明,分拣系统达到设计要求。; 关键词机器视觉对数极坐标-傅里叶变换模板匹配目标识别与定位 Arduino控制; Keywords machine vision log-polar&Fourier transformation template matching target recognition and location Arduino control; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的机器人抓取实验系统被引量：12: 8; 作者罗晶陈金海彭志轩李杰伍万能周广兵; 机构武汉理工大学自动化学院长沙理工大学电气与信息工程学院重庆工商大学人工智能学院华南智能机器人创新研究院; 出处《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第4期45-50,共6页; 基金湖南省自然科学基金项目(2021JJ40610) 佛山市科技创新团队专项项目(FS0AA-KJ919-4402-0060)。; 文摘针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题,设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位,并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构,利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题,利用Pytorch框架下的深度学习模型,对工件图像进行处理,并利用YOLOV3算法对工件进行识别;基于机器人操作系统(ROS)实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划;完成了系统总体与软硬件设计,并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点,软硬件完全开源,便于日常实验和教学,提升了学生的动手能力和创新能力。; 关键词机器视觉目标识别与定位深度学习模型轨迹规划机器人抓取; Keywords machine vision target recognition and location deep learning model path planning robot grasping; 分类号 TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于双目视觉的目标识别与定位	高如新王俊孟	《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2014	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习的机器人疏果前毛桃目标识别方法	谢圣桥宋健汤修映白阳	《农机化研究》北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SURF+RANSAC的双目立体视觉目标识别与抓取	严亮舒志兵李照	《机床与液压》北大核心	2019	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进多层尺度特征融合的目标检测算法	李康康于振中范晓东宋思远	《计算机工程与设计》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	田间果蔬采摘机器人视觉传感器设计与试验	李理殷国富刘柯岐	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	视觉引导的工字轮搬运机器人系统设计	朱银龙陈昕华超陈传辉陈宁	《林业机械与木工设备》	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于机器视觉的机械臂智能分拣系统	房国栋高军伟朱晨曦孔德帅	《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心	2020	15	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于机器视觉的机器人抓取实验系统	罗晶陈金海彭志轩李杰伍万能周广兵	《实验技术与管理》 CAS 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料