[发明专利]一种基于深度学习的管件自动分拣方法有效
| 申请号： | 202110039092.4 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112784717B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 韩慧妍;吴伟州;韩燮;乔道迹 | 申请（专利权）人： | 中北大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00;G06T7/00;G06T7/73;G06T7/80;B07C5/36 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030051*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种基于深度学习的管件自动分拣方法。针对当前人工分拣成本高、效率低并且繁杂无味，并且使用传统方法识别度低下。本发明通过改进MaskR‑CNN算法，改进算法的识别率和掩码判断，在保证速度的同时也提高了识别率。将相机拍照的照片放入网络中，得到分类结果和掩膜。判断出管件的类别和尺寸，记录信息。通过张正友标定和眼在手外标定方式，对管件抓取点进行定位。机械臂对管件进行抓取、码放工作。本发明的管件自动分拣方法不仅效率高，对不同环境下的管件识别和抓取有着更高的鲁棒性；可广泛应用于工厂分拣，物体分类和抓取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自动 分拣 方法 | ||
【主权项】：
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