目标检测在链条标准件动态抓取中的应用研究

为提升链条装配车间的自动化和智能化水平,满足对于生产线传送带上链条标准件的准确分类、定位和抓取,使用基于深度学习的机器视觉目标检测技术,提出了一种具备通用性且满足工业实时性要求的动态抓取方法,由视觉系统与抓取系统组成。视觉系统采用深度学习目标检测模型YOLOE对采集的图像进行处结果显示目标检测和分类准确率90%以上,传送带8mm/s速度下抓取成功率为100%,能够高效、准确、平稳的实现机器人对动态目标的准确快速抓取。