【摘 要】
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抓取机器人在生产中有着广泛的应用,随着技术的发展,使用者对抓取机器人的工作效率和抓取范围都提出了更高的要求。一个良好的视觉系统能大大提高抓取机器人的工作效率。本文先把目标从二维图像上定位出来再获取目标在相机坐标系下的三维坐标,从目标二维定位和光学式三维定位两个方面入手,研究并设计一个可靠的视觉系统对目标进行精确的三维定位。首先,本文研究基于深度学习二维目标定位算法,包括YOLOv5目标检测算法和D
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抓取机器人在生产中有着广泛的应用,随着技术的发展,使用者对抓取机器人的工作效率和抓取范围都提出了更高的要求。一个良好的视觉系统能大大提高抓取机器人的工作效率。本文先把目标从二维图像上定位出来再获取目标在相机坐标系下的三维坐标,从目标二维定位和光学式三维定位两个方面入手,研究并设计一个可靠的视觉系统对目标进行精确的三维定位。首先,本文研究基于深度学习二维目标定位算法,包括YOLOv5目标检测算法和Deep Labv3+语义分割算法。针对Deep Labv3+参数量大,实时性差的问题,使用轻量化主干网络对网络做了轻量化改进;针对YOLOv5出现的预测框中心偏离目标本身的问题,在YOLOv5网络上加入了基于Deep Labv3+设计的分割模块,并设计特征融合网络。改进后的网络命名为YOLOv5-Dep,能实现对目标的实例分割,并且在分割任务上其表现超过了Deep Labv3+。其次,本文研究基于双目视觉和双目结构光的目标的三维定位。针对传统双目视觉中容易出现的图像特征匹配失败的问题提出了基于图像滤波的优化定向快速轮转匹配方法。最后,本文使用基于YOLOv5-Dep网络实现二维定位并结合D435i相机获取的深度图设计了三维目标定位系统。经过试验,使用该系统的机器人成功定位到了目标,并依据获得的目标位置信息靠近目标,最终停在目标前方30cm处。实验显示,该系统在抓取机器人对目标的抓取过程中能够起到一定的辅助作用。
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