基于改进Faster RCNN的工业机器人分拣系统

作     者：孙雄峰 林浒 王诗宇 郑飂默 SUN Xiong-Feng;LIN Hu;WANG Shi-Yu;ZHENG Liao-Mo

作者机构：中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心沈阳110168 

基　　金：国家重大科技专项(2017ZX04018001-003)~~ 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2019年第28卷第9期

页      码：258-263页

摘      要：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.

主 题 词：物体检测 Faster RCNN 区域提取网络 分拣系统 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.15888/j.cnki.csa.007074

馆 藏 号：203779433...