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箱体智能识别定位与引导方法研究
文献摘要：
为解决传统箱体拆垛机器人识别效率低的问题,提出箱体智能识别定位与引导方法.该方法在无人工干预的情况下,通过机器入视觉引导系统自动识别并定位箱体,通过智能引导技术完成对箱体的智能拆垛任务,并选用基于掩码区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask RCNN)对箱体进行识别定位.经大量试验验证,基于掩码区域卷积神经网络的方法泛化性能较好,对遮挡情况下的箱体也有较好的检测效果,检测精度可达97.3％,定位误差在0.1 mm左右,耗时为0.1 s/幅,不仅提高了工作效率,还节约了时间成本和人工成本.
文献关键词：
目标识别;Mask RCNN卷积神经网络;智能引导
中图分类号：
作者姓名：
张晓芳;许佳音;王文博;阎相伊;董建
作者机构：
天津工程机械研究院有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]张晓芳;许佳音;王文博;阎相伊;董建-.箱体智能识别定位与引导方法研究)[J].工程机械,2022(12):1-6
A类：
B类：
箱体,体智能,智能识别,识别定位,引导方法,人工干预,视觉引导系统,自动识别,智能引导,掩码,区域卷积神经网络,Mask,Region,Convolutional,Neural,Network,RCNN,泛化性能,遮挡,检测效果,检测精度,定位误差,时间成本,人工成本,目标识别
AB值：
0.382648
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