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题名SSD深度学习算法在机械手抓取系统中的应用
被引量：4
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作者
刘艳
冯志杰
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机构
河南建筑职业技术学院建设信息工程系
郑州裕恒置业有限公司
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2020年第6期67-70,共4页
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文摘
针对机械手在半结构化环境中出现抓取物堆叠等情况,造成抓取准确率较低的问题,文章提出了深度学习SSD算法,以提升多物件抓取的效能。针对三种不同的物件样本进行训练,首先SSD神经网络算法进行物件种类辨识,产生边界框包围物件在影像中的位置;其次,根据物件轮廓特征寻找包围物件的最小矩形,计算物件在影像中的位置坐标;最后完成夹爪配置规划信息,以避免夹爪碰撞到其他的物件,造成夹取失败。实验结果表明,采用SSD神经网络分类器的机械手,对三种物件的夹取成功率平均为93%,能有效避开物件的堆叠与碰撞。
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关键词
深度学习
物件分类
抓取配置
SSD算法
神经网络算法
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Keywords
deep learning
object classification
grab configuration
SSD algorithm
neural network algorithm
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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