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结合深度学习与生物特征识别在冷链拣选中的算法研究
机器人对食品的抓取、拣选是工业自动化中的一个常见问题,但是食品通常形状不规则、特征多变,导致快速、稳定的视觉分析与定位较为困难。提出了一种结合深度学习与生物特征识别的目标点定位方法,首先使用深度学习模型对目标点进行粗定位,之后在粗定位点的邻域中,利用生物特征进行微调,得到精准的目标点坐标。所设计的方法在常见食品——虾的数据上进行了模型训练与性能验证。首先将虾的图像进行预处理后输入深度学习模型得到粗定位点,之后对虾的位姿进行归一化并提取轮廓线,基于对搜索域内的轮廓拟合与特征点检测以精确定位目标点。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38662367