基于机器视觉的弹药零件动态抓取技术研究

针对传统军工业生产制造中,机器人在动态抓取过程中出现的检测精度不高、位姿适应能力差的问题,提出了一种基于深度学习的动态抓取技术,以在传送带运动过程中实现对弹药零件的高效抓取。采用YOLOv5目标检测网络,以实时准确地识别和定位弹药零件,结合卡尔曼滤波算法进行精确的目标跟踪和位置预测。此外,通过实施逼近抓取策略,确保在动态环境中实现稳定可靠的抓取。以机器人操作系统(ROS)为平台进行方案可行性验证。结果表明,该动态抓取方案可满足实际需求,为类似抓取任务提供了参考。