【摘 要】
：
堆叠物体的抓取在工件分拣等方面有着重要作用。为了实现对堆叠球体的抓取,对图像进行中值滤波后,采用霍夫变换检测图像中的圆,确定每个小球的圆心及半径。然后根据相机标定原理,通过异面直线的概念反解出圆心点对应的三维空间坐标,误差可控制在1%之内。最后控制机械手抓取目标物,利用视觉形成闭环。研究表明,系统可完成堆叠小球顺序抓取。
【机 构】
：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
论文部分内容阅读
堆叠物体的抓取在工件分拣等方面有着重要作用。为了实现对堆叠球体的抓取,对图像进行中值滤波后,采用霍夫变换检测图像中的圆,确定每个小球的圆心及半径。然后根据相机标定原理,通过异面直线的概念反解出圆心点对应的三维空间坐标,误差可控制在1%之内。最后控制机械手抓取目标物,利用视觉形成闭环。研究表明,系统可完成堆叠小球顺序抓取。
其他文献
轮廓对于提高手势识别的准确率与缩短响应时间具有重要作用。经过小波变换得到的低频信息能准确反映手势轮廓。Xception卷积神经网络能减少模型参数并获得更高的分类准确率。因此,提出一种小波变换低频信息与Xception网络的静态手势识别方法。首先,将原始ASL的8 000张手势图像经二维小波变换批量处理后得到低频、水平高频、垂直高频和对角线高频共4种图像,然后将低频图像作为Xception的输入进行
目的:总结康复理疗+针灸推拿治疗颈椎病期间采用优质护理的效果。方法:2019年3-9月收治颈椎病患者280例,随机分为两组,各140例。两组均给予康复理疗+针灸推拿,对照组给予基础护理,研究组给予优质护理,比较两组护理效果。结果:研究组护理后颈屈活动度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理后VAS评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:颈椎病患者由于生活习惯不佳,颈椎屈曲异常,实施康复理疗+针
候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据,对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义。针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题,提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型。该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间作息片段等多源数据映射至50m*50m的精细地理网格中,以网格为单位,利用作息时空特征优化的神经网络对出租车行驶时空规律进行训练建模,从而预测在一定时空约束条件下空驶出租车的乘客候车时长。实验结果表明,精细的网格粒度和作息时空特征能帮助神经网络模型学习到更精确的运载规律知识,提高候车时长
目的:研究PDCA循环护理模式对胃肠外科管道护理工作的影响。方法:2020年1-8月收治接受留置导管的患者200例,随机分为两组,各100例。对照组接受常规护理模式,试验组接受PDCA循环护理模式,比较两组不良事件发生率及护理满意度评分。结果:试验组不良事件发生率显著低于对照组,护理满意度评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:在胃肠外科管道护理工作中运用PDCA循环护理模式,能够产生更加积极的应用效果。
新冠肺炎疫情发生以来,人工智能在疫情防控中发挥了重要作用。当前疫情防控进入常态化阶段,我国面临统筹推进疫情防控和经济社会发展工作两手抓两不误的双重要求。人工智能具有的工具属性和产业属性与常态化疫情防控的双重要求相呼应,二者面向疫情防控的实践逻辑表现为驱动风险科学识别、精准评估、专业评价和高效管理,而面向经济社会发展的产业属性优势表现为驱动智能产业化和产业智能化。因此,应从战略层面重视人工智能作用,从制度层面引领统一标准和规范管理,从产业层面优化产业结构和布局,从应用层面发挥精准助力作用,提升人工智能在常态
目的:评价药物治疗老年慢性闭角型青光眼的临床疗效与可行性。方法:2018年8月-2020年8月收治老年慢性闭角型青光眼患者118例,随机分为两组,各59例。对照组给予西药治疗;试验组给予中西医结合治疗。比较两组患者临床疗效、视野范围、眼内压及视网膜神经纤维层(RNFL)厚度。结果:试验组治疗有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组治疗后视野范围高于对照组,眼压水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组治疗后RNFL厚度低于对照组,差异有统计学意义(P<0.
为在嵌入式平台上实现说话人识别,分析研究说话人语音信号预处理、特征提取及GMM模型基本原理,并应用MATLAB实现基于GMM模型的说话人识别系统。基于TIMIT语料库,通过调整GMM阶数和语音时长,对系统性能进行验证分析。实验结果表明:①随着GMM模型阶数的增加,识别率随之提升,但计算量也急剧增加,当阶数达到16附近时,识别率则不再提升,反而出现了降低的趋势;②增加训练样本时长可从总体上提升识别率,但达到一定程度后便很难再继续提升。该结果对于在嵌入式平台上实现说话人识别具有较高参考价值。
为了提高交通时间预测准确度,建立一种基于ABiLSTM与XGBoost的组合模型。首先,在BiLSTM模型上添加注意力机制,使模型能够对不同时间步赋予不同权重的关注,实验证明添加了注意力机制的ABiLSTM模型相较于BiLSTM模型具有更好的预测能力;其次,使用遗传算法和hyperopt对XGBoost中的参数进行调节,选用表现最好的参数作为组合模型的组成部分;最后,使用误差倒排法和最小绝对值法将ABiLSTM模型与经过调参之后的XGBoost模型进行组合。实验证明,使用了最小绝对值法的组合模型相较于任何
目的:分析白内障术后患者出现感染性眼内炎的因素与围术期护理的效果。方法:2017年5月-2020年5月收治实施白内障手术的患者80例,随机分为两组,各40例。统计两组患者术后出现感染性眼内炎的相关危险因素,随后提供不同的护理措施。对照组实施常规护理;观察组实施围术期护理。比较两组患者炎性因子指标水平。结果:多因素分析显示,感染性眼内炎的发生主要与高龄、糖尿病史、手术时间、手术位置等因素有关;观察组白介素-6(IL-6)、白介素-8(IL-8)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)及白细胞计数(WBC)水平均低于
目的:探析细节护理应用在结核性脑膜炎患者中的效果。方法:2019年5月-2020年6月收治结核性脑膜炎患者73例,随机分为两组。对照组给予常规护理;研究组给予细节护理。比较两组护理效果。结果:研究组并发症发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组生活质量各项评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:细节护理应用在结核性脑膜炎患者中的效果显著。