基于Keypoint RCNN改进模型的物体抓取检测算法

机器人抓取在工业中的应用有两个难点:如何准确地检测可抓取物体,以及如何从检测出的多个物体中选择最优抓取目标。本文在Keypoint RCNN模型中引入同方差不确定性学习各损失的权重,并在特征提取器中加入注意力模块,构成了Keypoint RCNN改进模型。基于改进模型提出了两阶段物体抓取检测算法,第一阶段用模型预测物体掩码和关键点,第二阶段用掩码和关键点计算物体的抓取描述和重合度,重合度表示抓取时的碰撞程度,根据重合度可以从多个可抓取物体中选择最优抓取目标。对照实验证明,相较原模型,Keypoint RCNN改进模型在目标检测、实例分割、关键点检测上的性能均有提高,在自建数据集上的平均精度分别为85.15%、79.66%、86.63%,机器人抓取实验证明抓取检测算法能够准确计算物体的抓取描述、选择最优抓取,引导机器人无碰撞地抓取目标。

改进深度学习优化电力设备缺陷图像识别

红外图像特征对具有发热特征的电力特设缺陷具有较好的表达能力,随着电力企业设备红外图像的积累,传统检测方法遇到效率和准确率瓶颈,为此,提出了基于改进Faster RCNN的缺陷识别算法,算法通过模型中RPN网络卷积核的优化,减少RPN网络的计算量,通过多分辨率特征融合提高网络对缺陷特征语义信息和细节定位信息的应用,最后通过自适应训练数据抽样提高正负训练样本抽取的有效性,从而提高算法缺陷识别准确率。实测数据实验表明,改进模型的目标函数可以在较少的迭代次数下实现稳定实收,在准确率、召回率和运行时间等评价指标上优于传统Faster RCNN模型、SIFT算子模型等已有模型,从而验证了算法的有效性和对不同背景干扰的有效性。