用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法
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用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法。在并联机器人水果分拣系统下基于Kinect传感器构建堆叠串类水果的立体视觉检测系统,获取堆叠串类水果三维视觉信息,通过设计深度参照物构建预训练数据集,并构建堆叠串类水果的主果梗深度数据集,对数据集进行扩充,增加数据集分布范围。构建主果梗深度集分级模型,增加主果梗深度的特征量。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练,对网络进行可视化分析和精度测试,调节参数,多次训练,直到精度满足要求为止,实现堆叠串类水果的深度集分级。最终实现堆叠串类水果抓取优先级的准确确定,为并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
本发明公开了一种用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法。在并联机器人水果分拣系统下基于Kinect传感器构建堆叠串类水果的立体视觉检测系统,获取堆叠串类水果三维视觉信息,通过设计深度参照物构建预训练数据集,并构建堆叠串类水果的主果梗深度数据集,对数据集进行扩充,增加数据集分布范围。构建主果梗深度集分级模型,增加主果梗深度的特征量。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练,对网络进行可视化分析和精度测试,调节参数,多次训练,直到精度满足要求为止,实现堆叠串类水果的深度集分级。最终实现堆叠串类水果抓取优先级的准确确定,为并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
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