基于对抗神经网络和神经网络模型的筒子纱抓取方法

发布时间：2021-07-01 21:17

　　为提高筒子纱抓取和上纱过程的自动化和柔性化程度,应用单目视觉系统引导机器人完成上纱过程。采用工业相机获取单个筒子纱不同形态的数据信息,应用GAN（生成式对抗神经网络）对筒子纱数据集扩充,提高筒子纱数据集多样性。将所得的数据集加载到Faster R-CNN（更快速区域卷积神经网络）模型里进行训练,应用训练好的神经网络识别和定位筒子纱,引导机器人完成上纱任务。应用搭建的单目视觉系统实验平台对结果进行测试,结果表明,经过标定后的视觉系统可以完成多个筒子纱的抓取任务,以满足筒子纱上纱过程的自动化和柔性化要求。 

【文章来源】：毛纺科技. 2020,48(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

挂纱过程

该系统主要由工业相机、六自由度HIWIN上纱机器人、计算机系统和待抓取筒子纱构成。采用大恒图像水星系列MER-502-79U3M工业相机，获取图像为灰度图像，最大帧率为79 fps。HIWIN上纱机器人可以通过六轴联动将末端手爪移动到空间范围的任意一个位置，最大限度的缩小机械手臂移动的距离，较大幅度的提升工作效率，机械手臂每个关节都有准确的位置记忆，工作时不需要每次都返回原点，节省时间。六自由度HIWIN机器人的驱动方式为伺服电动机与步进电动机混合驱动，末端执行机构为气动手爪。1.2 相机标定

本文使用单目视觉系统如图3所示。相机安装的位置与工作平面垂直，且位置固定不变，因此内外参数也固定不变，其中相机内参数是由相机本身的参数决定的，例如焦距、像素大小等，外参数则是相机在实际坐标系下的参数，例如旋转方向和位置等。图3(a)中，在相机的光轴中心建立坐标系，Zc轴的方向平行于相机光轴，规定相机到筒子纱的方向为正方向，Xc轴方向为图像坐标沿水平增加的方向[7]。筒子纱作业目标的坐标系原点Ow可选择相机光轴中心线与作业平面的交点，Zw轴与Zc轴同方向，Xw轴与Xc轴同方向。在保证摄像机位置和内外参数不变的情况下，设工业相机光轴与图像平面交点为(u0,v0),X、Y轴为图像坐标系，(u,v)为像面坐标系，二者关系见图3(b)。

【参考文献】：
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本文编号：3259883