[发明专利]非结构化机器人视觉检测机械零件的同步识别与定位方法在审
| 申请号： | 201810087035.1 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108305250A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 何自芬;张印辉 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明知道专利事务所(特殊普通合伙企业) 53116 | 代理人： | 谢乔良;张玉 |
| 地址： | 650500 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开非结构化机器人视觉检测机械零件的同步识别与定位方法，包括读取一个安装于工业机器人手臂的视觉传感器获得的包含T帧视频图像的视频序列，将视频序列中的第I帧的图像数据表示为{I(x,y)}tT=1；应用最近邻插值法将上述的第I帧的图像尺寸缩小；将上述缩小尺寸的图像输入机械零件卷积神经网络模型，根据机械零件卷积神经网络模型训练所学习的模型参数M，输出图像I（x，y）每帧的估计预测p(x,y|M)给工业机器人控制系统，实现输入图像与机械零件的位置和识别之间对应，以便工业机器人拾取零件。本发明可以处理周围环境的大动态变化、能够应对非结构化制造条件、在保证识别和定位精度的同时计算效率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 机械零件 非结构化 卷积神经网络 工业机器人 机器人视觉 视频序列 工业机器人控制系统 读取 图像尺寸缩小 视觉传感器 帧视频图像 计算效率 模型参数 模型训练 拾取零件 输出图像 输入图像 图像输入 图像数据 制造条件 插值法 大动态 最近邻 检测 手臂 预测 应用 保证 学习 | ||
【主权项】：
1.非结构化机器人视觉检测机械零件的同步识别与定位方法，其特征在于包括图像采集、图像预处理、识别与定位步骤，具体包括：A、图像采集：读取一个安装于工业机器人手臂的视觉传感器获得的包含T帧视频图像的视频序列，将视频序列中的第I帧的图像数据表示为{I(x, y)}tT=1，其中：I(x, y) 表示在t时刻捕获的第I帧中位置(x, y) 处像素的RGB颜色矢量，t ∈ {1, . . . , T }；B、图像预处理：应用最近邻插值法将A步骤中的第I帧的图像尺寸缩小；C、识别与定位：将B步骤预处理的图像输入机械零件卷积神经网络模型，根据机械零件卷积神经网络模型训练所学习的模型参数M，输出图像I（x，y）每帧对应的估计预测p(x, y|M)给工业机器人控制系统，实现输入图像与机械零件的位置和识别预测之间所期望的端对端对应，以便工业机器人拾取待识别零件。
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