[发明专利]一种分拣模型生成方法

权利要求书

1.一种机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，预设一机器人分拣系统和一与所述机器人分拣系统相对应的仿真分拣系统，根据所述机器人分拣系统和所述仿真分拣系统生成多个标签图形，并根据所述标签图形训练一用于分拣物体的分拣模型；

所述标签图像生成方法包括以下步骤：

步骤S1，通过所述仿真分拣系统获得待抓物体的有抓取标签的仿真图像，所述抓取标签为所述待抓物体的可抓取区域；

步骤S2，通过所述机器人分拣系统获得所述待抓物体的真实图像；

步骤S3，根据所述仿真图像和所述真实图像训练获得一对抗网络；

步骤S4，所述对抗网络根据具有所述抓取标签的所述仿真图像生成机器人的训练用的所述标签图像；

所述步骤S1和所述步骤S2不分先后。

2.根据权利要求1所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，所述机器人分拣系统包括：

工业机器人，所述工业机器人的端部设有一可更换抓手；

摄像头，用于获得所述待抓物体的真实图像。

3.根据权利要求1所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11，获得所述待抓物体的物体模型，并根据所述待抓物体的所述物体模型获得每一所述待抓物体的原始抓取标签；

步骤S12，所述仿真分拣系统将所述待抓物体的所述物体模型随机堆放；

步骤S13，所述仿真分拣系统根据所述原始抓取标签获得随机堆放的所述待抓物体的所述物体模型的所述抓取标签；

步骤S14，所述仿真分拣系统截取包括所述抓取标签的所述待抓物体的仿真图像。

4.根据权利要求1所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，所述仿真图像和所述真实图像均为彩色深度图像。

5.根据权利要求1所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述对抗网络包括一生成网络和一辨别网络，所述对抗网络的训练过程包括以下步骤：

步骤S31，所述生成网络根据所述仿真图像生成所述标签图像；

步骤S32，将所述标签图像和所述真实图像输入所述辨别网络，获得所述真实图像的识别率；

步骤S33，并判断所述识别率是否落入一预设范围：

若是，则退出；

若否，则修改所述生成网络和所述辨别网络的参数，随后回到步骤S31。

6.根据权利要求3所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，所述步骤S12中，所述待抓物体的所述物体模型按照种类和数量随机组合后堆放。

7.根据权利要求2所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，所述可更换抓手为吸盘类手抓或手指类手抓。

8.根据权利要求5所述的机器人抓取有标签数据自动生成方法，其特征在于，在所述步骤S31中，所述生成网络根据所述仿真图像和一随机噪声生成所述标签图像。