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公开(公告)号：CN111723782A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010738165.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的视觉机器人抓取方法及系统，抓取方法，包括：获取待抓取目标的初始图像；将初始图像输入预先训练的多尺度特征提取模型，计算得到处理图像；基于处理图像，获取待抓取目标的抓取姿态信息；基于抓取姿态信息，调整机器人至对应的抓取位置抓取待抓取目标；其中，多尺度特征提取模型为采用Darknet-53骨架，并对Darknet-53骨架进行分离卷积和跳跃连接处理后构建的模型。根据本发明的基于深度学习的视觉机器人抓取方法，可以实现对目标物体的快速识别定位与抓取预测，结合机器人学的运动控制完成视觉机器人的识别与抓取任务，有效提高了系统的实时性与稳定性。
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公开(公告)号：CN212724028U
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202021517844.0
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本实用新型提出了一种视觉机器人抓取系统，包括：工作台，图像获取装置，计算装置，机器人，图像获取装置位于工作台的上方，用于获取待抓取目标的初始图像；计算装置与图像获取装置通信连接，用于接收初始图像，并将初始图像输入预先训练的多尺度特征提取模型，计算得到处理图像，以获取待抓取目标的抓取姿态信息；机器人与计算装置通信连接，用于接收计算装置基于抓取姿态信息发出的控制信号，并基于控制信号调整至对应的抓取位置抓取待抓取目标。该视觉机器人抓取系统，可以实现对目标物体的快速识别定位与抓取预测，结合机器人学的运动控制完成视觉机器人的识别与抓取任务，提高了系统的实时性与稳定性。
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