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视觉机械臂物体识别与抓取技术研究及系统开发
被引量：
5
1
作者
秦志民
高振清
+3 位作者
高宝雷
文博宇
杜艳平
李宏峰
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期1018-1022,共5页
为了实现机械臂的目标自动识别与抓取,基于深度学习检测算法DarkNet-53开展了研究工作,搭建了结合视觉机械臂的目标抓取实验平台。在深度学习框架下进行特征提取,采用YOLOv3完成了目标快速分类检测。采用基于DarkNet-53的五参数法完成...
为了实现机械臂的目标自动识别与抓取,基于深度学习检测算法DarkNet-53开展了研究工作,搭建了结合视觉机械臂的目标抓取实验平台。在深度学习框架下进行特征提取,采用YOLOv3完成了目标快速分类检测。采用基于DarkNet-53的五参数法完成了目标位姿的检测,并在物理样机上进行实验测试。研究结果表明,通过深度学习算法可以实现对目标物体的快速分类识别和抓取区域分析,实现自动识别与抓取。
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关键词
深度学习
目标识别
位姿预测
抓取
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职称材料
题名
视觉机械臂物体识别与抓取技术研究及系统开发
被引量：
5
1
作者
秦志民
高振清
高宝雷
文博宇
杜艳平
李宏峰
机构
北京印刷学院机电工程学院
北人智能制造科技有限公司
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期1018-1022,共5页
基金
国家新闻出版广电总局委托项目(1000400496)
北京市教委科研计划(KM201810015006)
北京印刷学院基础研究重点项目(Ea201807)。
文摘
为了实现机械臂的目标自动识别与抓取,基于深度学习检测算法DarkNet-53开展了研究工作,搭建了结合视觉机械臂的目标抓取实验平台。在深度学习框架下进行特征提取,采用YOLOv3完成了目标快速分类检测。采用基于DarkNet-53的五参数法完成了目标位姿的检测,并在物理样机上进行实验测试。研究结果表明,通过深度学习算法可以实现对目标物体的快速分类识别和抓取区域分析,实现自动识别与抓取。
关键词
深度学习
目标识别
位姿预测
抓取
Keywords
deep learning
target recognition
pose prediction
grasping
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视觉机械臂物体识别与抓取技术研究及系统开发
秦志民
高振清
高宝雷
文博宇
杜艳平
李宏峰
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2022
5
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