[发明专利]一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法有效
| 申请号： | 202111281110.6 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114012722B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 章张健;周迪斌 | 申请（专利权）人： | 苏州科德软体电路板有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;G06T7/73;G06T7/90;G06V10/80 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 乔峰 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和边缘检测的机械臂抓取目标方法，包括采集目标物品的颜色信息和深度信息，并进行融合，得到模型目标数据，对其进行标注抓取信息，并输入至深度网络模型中进行训练，以得到优化；将待抓取的目标物品的颜色信息和深度信息进行融合，并输入至优化后的深度网络模型，以得到初步的抓取信息；提取相关点云数据；提取目标边缘信息；在该投影角度范围内统计目标边缘信息的投影信息，以得到其各个投影角度相应的投影评估参数；将投影评估参数最大值对应的角度作为最佳抓取角度，并更新初步抓取信息中原先的抓取角度。本发明提供的机械臂抓取目标方法提高了目标抓取鲁棒性和准确性，抗干扰性强，适合不同的背景环境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 边缘 检测 机械 抓取 目标 方法 | ||
【主权项】：
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