基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法

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摘要

本发明公开了一种基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法，所述方法包括以下步骤：通过单目相机采集RGB图像从中选取关键帧图像，将关键帧图像切分成多个区域输入卷积神经网络A中，根据识别的目标类别选择抓取的目标区域；将关键帧图像与目标区域的标准图像作为卷积神经网络B的输入进行匹配，将关键帧图像进行某一角度的旋转，使其与标准图像的匹配率最高；根据匹配率最高时的角度确定目标区域的位姿，调整机械手的抓取姿态。本发明仅需采用简单设备，就可实现高效的目标识别和抓取定位，抓取结果准确。

基本信息

专利标题：

基于视觉深度学习特征的机器人机械手检测及抓取方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110509273A

申请号：

CN201910760908.5

公开（公告）日：

2019-11-29

申请日：

2019-08-16

授权号：

CN110509273B

授权日：

2022-05-06

发明人：

于雅楠华春杰王仲民沈怡麟

申请人：

天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）

申请人地址：

天津市津南区大沽南路1310号

代理机构：

天津市北洋有限责任专利代理事务所

代理人：

李林娟

优先权：

CN201910760908.5

主分类号：

B25J9/16

IPC分类号：

B25J9/16 G06T7/73 G06N3/04 G06N3/08