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基于深度学习的低成本堆叠物料定位系统
被引量:
5
1
作者
田立勋
刘雄飞
+2 位作者
张彩芹
王文佳
傅建中
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期963-969,共7页
针对堆叠物料无序分拣中传统定位方法硬件成本高、检测精度低等问题,设计了一种基于深度学习的堆叠物料定位系统.以单目光学相机采集得到的图像作为输入数据,利用单阶段检测算法得到候选目标,采用卷积神经网络进行目标筛选,最后对筛选...
针对堆叠物料无序分拣中传统定位方法硬件成本高、检测精度低等问题,设计了一种基于深度学习的堆叠物料定位系统.以单目光学相机采集得到的图像作为输入数据,利用单阶段检测算法得到候选目标,采用卷积神经网络进行目标筛选,最后对筛选后的目标感兴趣区域图像进行特征点回归,得到目标的类别、坐标和角度.堆叠物料定位系统由于无需昂贵的深度相机,且算法的鲁棒性较高,降低了硬件成本,提高了检测精度.在真实场景的测试结果显示,新系统的定位误差降低到了0.3 cm以内.
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关键词
深度学习
目标检测
无序分拣
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职称材料
题名
基于深度学习的低成本堆叠物料定位系统
被引量:
5
1
作者
田立勋
刘雄飞
张彩芹
王文佳
傅建中
机构
浙江大学机械工程学院
杭州永创智能设备股份
有限公司
北京先见科技有限公司
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期963-969,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61575020)。
文摘
针对堆叠物料无序分拣中传统定位方法硬件成本高、检测精度低等问题,设计了一种基于深度学习的堆叠物料定位系统.以单目光学相机采集得到的图像作为输入数据,利用单阶段检测算法得到候选目标,采用卷积神经网络进行目标筛选,最后对筛选后的目标感兴趣区域图像进行特征点回归,得到目标的类别、坐标和角度.堆叠物料定位系统由于无需昂贵的深度相机,且算法的鲁棒性较高,降低了硬件成本,提高了检测精度.在真实场景的测试结果显示,新系统的定位误差降低到了0.3 cm以内.
关键词
深度学习
目标检测
无序分拣
Keywords
deep learning
object detection
bin-picking
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的低成本堆叠物料定位系统
田立勋
刘雄飞
张彩芹
王文佳
傅建中
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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