文件名称：基于改进Faster RCNN的工业机器人分拣系统
文件大小：1.06MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:16:38
物体检测 Faster RCNN 区域提取网络 分拣系统
传统的分拣作业无法伴随工作环境的变化进行相应的调整，针对此种不足，出现了基于机器视觉的分拣机器人的相关研究，通过将图像处理和特征工程技术引入视觉模块，使得分拣系统能适时的调整.不同于这些方法，本研究基于实验室的工业分拣系统，将深度学习方法应用其中.通过将Faster RCNN检测算法引入视觉模块并对区域提取网络RPN进行相关改进，加快Faster RCNN模型的检测过程，使得该系统满足工业的实时性要求.Faster RCNN作为一种端到端的方法，能自动对输入图像生成更具表达力的特征，对相应目标提取相应特征，这避免了人工设计特征，它的特征自动生成能力使其能适用于各种场景，这提升了工业分拣机器人的环境适应能力.