基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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