一种机器人视觉检测方法及基于视觉检测方法的抓取系统

    公开(公告)号:CN118143970A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410377500.0

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及机器人智能控制领域,特别是指一种机器人视觉检测方法及基于视觉检测方法的抓取系统,方法包括:根据RGBD图像数据以及融合增强抓取检测网络得到视觉检测结果;网络包括串行分支残差挤压、并行通道‑像素注意力跳跃连接和跨级别特征多层次融合模块。在多种未知场景中实现对未知物体稳定且可靠的抓取位姿检测,设计的网络在空间和通道维度分别进行全局位置和空间局部信息特征的提取融合,在不同尺度上捕捉信息并自适应融合,提取高分辨率细粒度表层信息和高级抽象语义信息,有效的处理不同尺寸、不同颜色、不同外形的物体。在高效抓取过程中维持高成功率,确保抓取位姿推理的快速性,满足实时性同时保证抓取操作的精准度和效率。

    一种机器人视觉检测方法及基于视觉检测方法的抓取系统

    公开(公告)号:CN118143970B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410377500.0

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及机器人智能控制领域,特别是指一种机器人视觉检测方法及基于视觉检测方法的抓取系统,方法包括:根据RGBD图像数据以及融合增强抓取检测网络得到视觉检测结果;网络包括串行分支残差挤压、并行通道‑像素注意力跳跃连接和跨级别特征多层次融合模块。在多种未知场景中实现对未知物体稳定且可靠的抓取位姿检测,设计的网络在空间和通道维度分别进行全局位置和空间局部信息特征的提取融合,在不同尺度上捕捉信息并自适应融合,提取高分辨率细粒度表层信息和高级抽象语义信息,有效的处理不同尺寸、不同颜色、不同外形的物体。在高效抓取过程中维持高成功率,确保抓取位姿推理的快速性,满足实时性同时保证抓取操作的精准度和效率。

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