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机器人抓取在工业中的应用有两个难点:如何准确地检测可抓取物体,以及如何从检测出的多个物体中选择最优抓取目标。本文在Keypoint RCNN模型中引入同方差不确定性学习各损失的权重,并在特征提取器中加入注意力模块,构成了Keypoint RCNN改进模型。基于改进模型提出了两阶段物体抓取检测算法,第一阶段用模型预测物体掩码和关键点,第二阶段用掩码和关键点计算物体的抓取描述和重合度,重合度表示抓取时的碰撞程度,根据重合度可以从多个可抓取物体中选择最优抓取目标。对照实验证明,相较原模型,Keypoint RCNN改进模型在目标检测、实例分割、关键点检测上的性能均有提高,在自建数据集上的平均精度分别为85.15%、79.66%、86.63%,机器人抓取实验证明抓取检测算法能够准确计算物体的抓取描述、选择最优抓取,引导机器人无碰撞地抓取目标。 相似文献
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斯特封是常用的往复密封件,其中斯特封的PTFE圈性能及活塞杆表面材料在往复密封过程中起着重要作用。搭建往复密封实验台,取4组添加碳纤维PTFE的密封圈分别与镀Cr膜活塞杆和镀DLC膜活塞杆进行往复密封台架实验,实验后获取使用过的4组密封圈作为实验样本,并取1个全新未使用的添加碳纤维PTFE的密封圈作为参考样本。通过三维白光干涉表面形貌仪、场发射环境扫描电子显微镜和冷场发射高分辨扫描电子显微镜分别对实验样本的密封唇进行表面形貌、表面磨损和磨损表面元素进行测定。通过实验测定,得出镀膜材料脱落形成磨粒导致密封圈表面磨损。还对密封圈的加工方法和活塞杆镀膜材料的选择提出了建议。 相似文献
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