[发明专利]一种基于深度学习的机器人立体视觉机械零件检测方法有效
| 申请号： | 201911206221.3 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111127401B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 管声启;任浪;刘宇程;常江;师红宇;陈永当 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/55;G06V10/80;G01B11/24;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 曾庆喜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的机器人立体视觉机械零件检测方法，包括：获取待检测工件的双目立体图像，对双目立体图像进行处理后依次计算匹配代价C(x,y,d)、SAD代价；根据SAD代价得到视差图，将视差图转化为深度信息；对双目图像进行标定，对标定后的双目图像进行处理，分别得到双目图像的不同尺度特征图；将双目图像的不同尺度特征图融合后，与深度信息进行融合，完成三维的零件检测。增大图像分辨率，既可以增加图像清晰度，又可以防止网络过拟合造成的梯度消失或梯度爆炸问题；将双目图像的特征图与深度信息融合后，实现机械零件的三维立体检测，提高机器检测的准确率及工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机器人 立体 视觉 机械零件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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