[发明专利]抓取机器人及其控制方法和定位模型训练方法

权利要求书

1.一种定位模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取第一训练图片集，其中，所述第一训练图片集中包括多个第一训练图片；

根据所述第一训练图片中的可抓取物体的暴露表面积和/或可抓取区域对所述第一训练图片中的可抓取物体进行定位标注，得到第二训练图片集，其中，所述第二训练图片集中包括多个标注后的第一训练图片；

对所述第二训练图片集中的至少一个标注后的第一训练图片进行倍增处理，得到第三训练图片集，其中，所述第三训练图片集中包括至少一个倍增图片；

根据所述第二训练图片集和所述第三训练图片集，对预设深度学习模型进行训练，得到用于定位可抓取物体的定位模型；

所述对所述第一训练图片中的可抓取物体进行定位标注，得到第二训练图片集，包括：

将所述第一训练图片输入至预设标注模型，得到所述预设标注模型输出的预标注第一训练图片集；

利用预设标注规则对所述预标注第一训练图片集中的各个第一训练图片的标注结果进行校正，得到所述第二训练图片集。

2.如权利要求1所述的定位模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取测试图片；

将所述测试图片输入至所述定位模型，得到所述定位模型输出的定位结果；

如果所述定位结果不满足预设条件，则将所述测试图片作为第二训练图片；

根据所述第二训练图片，对所述定位模型进行迭代训练。

3.如权利要求1所述的定位模型训练方法，其特征在于，利用预设倍增方式对所述第二训练图片集中的至少一个标注后的第一训练图片进行倍增处理，其中，所述预设倍增方式包括：亮度、对比度调节，图片仿射变换，图片白平衡随机变换中的至少一者。

4.如权利要求3所述的定位模型训练方法，其特征在于，在对所述第二训练图片集中的至少一个标注后的第一训练图片进行倍增处理之后，所述方法还包括：

判断所述倍增图片中的标注是否满足预设标注规则；

如果所述倍增图片中的标注不满足所述预设标注规则，则对所述倍增图片中的标注进行校正或者修正所述倍增图片。

5.如权利要求4所述的定位模型训练方法，其特征在于，利用亮度、对比度调节对第一训练图片进行倍增处理，包括：

获取预设的亮度调节参数和对比度调节参数；

利用所述预设的亮度调节参数和对比度调节参数，对所述第一训练图片的R、G、B值进行调节，得到相应的倍增图片；

其中，如果所述倍增图片中的可抓取物体不可见，则调整所述预设的亮度调节参数和对比度调节参数，并利用调整后的亮度调节参数和对比度调节参数，对所述第一训练图片的R、G、B值进行调节，直至得到的倍增图片中的可抓取物体可见。

6.如权利要求4所述的定位模型训练方法，其特征在于，如果利用图片仿射变换对第一训练图片进行倍增处理，则判断所述倍增图片中的标注是否满足预设标注规则，包括：

获取所述第一训练图片中所标注的可抓取物体的面积S1，并获取所述倍增图片中对应的可抓取物体的面积S2；

判断S2与S1之间的比值是否大于第一预设值，以及判断S2是否大于第二预设值；

如果S2与S1之间的比值小于或等于所述第一预设值，或者，S2小于或等于所述第二预设值，则判定所述倍增图片中的标注不满足所述预设标注规则，并删除相应的标注。

7.如权利要求4所述的定位模型训练方法，其特征在于，在利用白平衡随机变换对第一训练图片进行倍增处理之前，所述方法还包括：

判断所述第一训练图片中是否存在与可抓取物体形状相同的非可抓取物体；

如果不存在，则利用白平衡随机变换对所述第一训练图片进行倍增处理；

其中，所述利用白平衡随机变换对所述第一训练图片进行倍增处理，包括：

获取预设的白平衡参数，其中，所述预设的白平衡参数的取值范围为-10%～10%；

利用所述预设的白平衡参数，对所述第一训练图片的R、G、B值进行调节。