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基于深度神经网络的面向制造的目标识别和6D位姿估计智能视觉系统( A Manufacturing-Oriented Intelligent Vision System Based on Deep Neural Network for Object Recognition and 6D Pose Estimation )
G Liang F Chen Y Liang Y Feng X Wu
如今，智能机器人被广泛应用于制造业，在各种工作场所或流水线上。在大多数制造任务中，由于复杂的环境，确定零件的类别和姿态是重要的，但也是具有挑战性的。本文提出了一种基于深度神经网络的基于RGB-D图像输入的两阶段智能视觉系统，用于目标识别和6D位姿估计。首先建立一个融合多尺度特征的密集连通网络，将目标从背景中分割出来。然后将目标区域中的二维像素和三维点输入姿态估计网络，基于颜色和几何特征的融合进行目标姿态预测。通过引入通道和位置注意模块，位姿估计网络提出了一种有效的特征提取方法，突出了重要的特征，同时抑制了不必要的特征。在两个知名基准数据集YCB-Video和LineMOD上进行的与几个最先进网络的对比实验，验证了所提方法的有效性和优越性能。在此基础上，利用安装有RGB-D摄像机的Kinova Jaco2机械手，建立了基于该方法的视觉导引机器人抓取系统。抓取实验证明，该机器人系统能够有效地实现诸如拾取和移动物体等常见操作，从而展示了其在各种实时制造应用中的应用潜力。
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