基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法

发布时间：2017-09-18 18:14

  本文关键词：基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法

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【摘要】：针对工业分拣机器人识别复杂工件慢、精确度低以及定位不准等问题,提出一种基于深度学习的快速识别定位算法.通过工业高精度相机获取目标图像信息,经过图像灰度化、图像滤波、Otsu二值化处理,再经边界像素检测算法定位并分割目标图像.运用已训练的深度卷积神经网络(CNN)对目标进行识别,得到目标所在的位置坐标以及所属类别,实现工业机器人分拣.实验测试中以纹路复杂的象棋为例进行定位识别,结果表明定位算法误差小于0.8 mm,最快识别速度达0.049秒/个,在实验环境中识别精度能保持在98%以上,表明算法具备良好的准确性和稳定性.
【作者单位】： 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;桂林电子科技大学广西自动检测重点实验室;苏州大学机电工程学院;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 视觉识别 定位算法 工业分拣机器人
【基金】：国家自然科学基金(61603107) 广西自然科学基金(2015GXNSFAA139297,2016GXNSFDA380001) 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ16108) 智能综合自动化高校重点实验室基金(2016) 桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJCX04)
【分类号】：TP242;TP391.41
【正文快照】： 1引言(Introduction)深度学习的概念于2006年由多伦多大学人工智能专家Hinton提出[1-2],他提出了一种快速训练深度神经网络的算法,开启了人工智能领域研究深度学习的热潮.深度学习通用的数学模型有采用监督学习方式的深度卷积神经网络,以及采用混合监督学习方式的堆栈式自编码

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7 杨q

本文编号：877078