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目的 解决传统机器视觉机器人抓取系统对多目标及复杂目标背景分割不精确导致的目标定位精度差而影响机器人抓取效率的问题,提出一种新的深度学习抓取识别定位系统。方法 搭建由Delta机械臂、PC上位机、双目相机等组成的硬件系统,对工业部署常用的YOLO系列算法进行对比研究。将YOLO与U-NET相结合,用于目标的检测和分割。在精确分割出属于目标和背景目标的像素区域的同时,计算边缘和中心位置信息,运用立体视觉技术得到三维位置,并转换为世界坐标系,由PC机引导机械臂去完成抓取任务。结果 深度学习目标检测和图像分割相结合的系统在较复杂背景、多目标的场景下比未添加图像分割的算法拥有更好的目标定位精确度。结论 YOLOv5和U-NET相结合的目标定位抓取方法具有较高的鲁棒性,达到了并联机械臂的抓取要求。该方法能够运用于其他多自由度机械臂上,具有良好的应用价值。 相似文献
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本文通过分析重构的动机和步骤,提出了一种基于UML的重构方法.在识别Code-Smell和进行重构的过程中,使其步骤得以简化.该方法克服了传统重构方法的繁琐且容易出错的缺点,并使得设计人员更易于发现设计问题. 相似文献
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针对小电阻接地系统高阻故障时零序过电流保护灵敏度不足的问题,提出基于综合内积变换的高阻故障检测方法。分析了小电阻接地系统接地故障特征,并比较了各馈线零序电流与中性点零序电流。为了突显故障馈线与健全馈线之间的差异,提升小电阻接地系统高阻故障检测的可靠性,利用内积原理引入综合内积值为衡量指标以实现高阻故障检测。利用PSCAD建立了小电阻接地系统仿真模型并进行了故障仿真,结果表明所提出的方法能够检测高阻故障。 相似文献
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造价预算是整个建筑工程进行投资和建设的重要参考依据,建设企业需要不断加强工程造价预算的管理力度。由于建筑工程的建设周期较长,在实际施工过程中会受到各种因素的影响,在工程造价预算的管理过程中,可能出现不同程度的不可预见性。论文详细分析了建筑工程造价预算中存在的问题,并以此为基础提出针对性的解决对策。 相似文献