【摘 要】
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针对柔索并联机器人移动构件实时定位问题,提出一种基于YOLO目标检测模型的柔索并联机器人移动构件快速定位方法。首先根据YOLO目标检测模型设计深度卷积神经网络结构,根据PA
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1303900);国家自然科学基金(51575150,91748109)资助项目
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针对柔索并联机器人移动构件实时定位问题,提出一种基于YOLO目标检测模型的柔索并联机器人移动构件快速定位方法。首先根据YOLO目标检测模型设计深度卷积神经网络结构,根据PASCAL VOC数据格式构建自己的数据集,并在该数据集上训练及测试模型,然后将工业摄像机采集得到的图像数据输入模型中进行标靶检测,记录标靶的类别和位置。分析标靶的颜色特征,并将标靶图像进行二值化,进一步计算出柔索并联机器人的精确位置。试验表明该方法能对图像中的目标进行准确分类和定位,定位误差在1°以内,图片处理帧率可达33帧,满足实时性要求,同时算法具有良好的准确性和有效性。
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