【摘 要】
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在工业机器人视觉系统中，因制造工艺限制，单台相机在视角上存在限制，导致相机采集机器人周围环境信息不足的问题，采用多台相机的布置方案，在视觉信息处理部分对数据进行数据融合可以解决以上问题。BP神经网络是处理数据融合的一项有效工具，它模拟人脑的工作原理，通过一定量的数据样本训练网络，将数据间复杂的逻辑关系转换为网络节点间的连接权重参数，然后根据输出值与期望值的误差动态调整权重参数，从而得到理想的融合数
【基金项目】
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河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目：基于深度学习的工业机器人视觉系统关键技术研究（项目编号：222102220120）;河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目：大数据挖掘中机器学习算法优化技术研究（项目编号：222102210252）； 河南省高等学校重点科研项目计划：基于ROS的六轴工业机器人运动规划研究（项目编号：22B413002）;河南省高等学
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在工业机器人视觉系统中，因制造工艺限制，单台相机在视角上存在限制，导致相机采集机器人周围环境信息不足的问题，采用多台相机的布置方案，在视觉信息处理部分对数据进行数据融合可以解决以上问题。BP神经网络是处理数据融合的一项有效工具，它模拟人脑的工作原理，通过一定量的数据样本训练网络，将数据间复杂的逻辑关系转换为网络节点间的连接权重参数，然后根据输出值与期望值的误差动态调整权重参数，从而得到理想的融合数据。通过BP神经网络数据融合算法，把相机采集到的信息互补利用与组合，剔除冗余信息，减少单台相机数据的局限性。基于此，考虑到Kinect相机70°视角的限制，采用三台相机的硬件布置方案，构建数据融合神经网络，将Kinect采集到的视觉信息作为神经网络的输入和输出样本，并进行实时训练，对三台相机的视觉信息进行信息融合。实验证明了方案简单、有效，解决了单相机视角不足的问题，在精度上满足工业机器人视觉系统的要求。
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