研究基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位技术

本文主要研究基于机器视觉和深度学习的目标识别与定位，为传统工业机器人加 入视觉系统，实时监测加工对象的信息，应用机器视觉和深度学习的理论与方法对这 些信息进行处理，提高机器人的智能化水平。实验平台为本实验组搭建的基于机器视 觉的六*度机械臂控制系统，如图 1.1 所示。系统主要包括双目摄像机、六*度 机械臂、摄像机标定及测量子系统、机械臂控制子系统以及目标识别与定位子系统。 双目摄像机由两个相同配置的 CCD 相机组成，充当机器人的眼睛；六*度机械臂 充当机器人的手臂，移动抓取物体；目标识别与定位系统安装在一台带有 GPU 的服 务器上，提供图像目标检测的接口服务；摄像机标定及测量系统采集视场图像，将图 像提交到目标识别与定位系统，根据其返回的物体分类信息及定位信息，计算物体三 维坐标，控制机械臂移动并抓取目标。