典型文献
基于YOLOv5s-T和RGB-D相机的螺栓检测与定位系统
文献摘要：
机器人替代人工紧固角钢塔螺栓是解决高空作业安全问题的途径之一.针对角钢塔螺栓紧固机器人的作业需求,提出了一种基于神经网络和RGB-D相机的角钢塔主材螺栓检测与定位系统,将轻量化的YOLOv5s-T网络应用于英特尔?实感?深度摄像头D435i采集的图像,实现了角钢塔主材螺栓的实时检测、三维定位及重新排序等功能.经实验验证,YOLOv5s-T在基本不降低均值平均精度(mean average precision,mAP)的情况下,推理速度提高约31％;用RGB-D相机测得的三维坐标计算相邻螺栓间距,平均误差小于1 mm.对主材螺栓排序算法进行验证,RGB-D相机正对螺栓组模板时,模板的正确排序率不低于95％,可快速引导6自由度机械臂末端到达螺栓紧固点.
文献关键词：
YOLOv5s-T;螺栓检测;三维定位;排序
中图分类号：
作者姓名：
王向周;杨敏巍;郑戍华;梅云鹏
作者机构：
北京理工大学自动化学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]王向周;杨敏巍;郑戍华;梅云鹏-.基于YOLOv5s-T和RGB-D相机的螺栓检测与定位系统)[J].北京理工大学学报,2022(11):1159-1166
A类：
B类：
YOLOv5s,RGB,螺栓检测,检测与定位,定位系统,替代人工,角钢塔,高空作业,作业安全,对角,螺栓紧固,网络应用,英特尔,实感,深度摄像头,D435i,实时检测,三维定位,不降,均值平均精度,mean,average,precision,mAP,推理速度,三维坐标,坐标计算,平均误差,排序算法,机械臂
AB值：
0.347589
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