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发布时间:2022-02-11 20:59:25
在抓取物体的过程中,两个手指处于打开状态,吸盘处于缩回状态。确定抓取点后,吸盘弹出,与被抓取物体表面紧密接触。然后,空气泵在吸盘中产生负压,从而吸取物体,然后,推杆缩回,带动物体到达两个手爪之间,后,机械手爪闭合抓取物体以保证抓取的稳定性。3.2深度强化学习方法为了解决复杂环境下AffordanceMap出错的问题,我们将主动探索引入我们的抓取系统中。与只使用一张静态的AffordanceMap进行抓取操作判断不同,机器人会根据当前对AffordanceMap的度量情况,主动探索和改变当前场景,直到新场景对应的AffordanceMap足够好。我们利用DQN训练模型,该模型能够根据当前场景的AffordanceMap和RGB-D信息,输出一个合理的动作改变场景。我们的网络结构基于U-NET,输出亚像素级别的操作点位置。U-NET是近年来提出的一种强大而轻量化的图像分割网络结构,结合了多层上下采样模块和残差的方法,从而在输出像素级语义信息方面具有很高的性能。为了尽可能缩小网络的尺寸来加快输出和收敛速度,我们将U-NET典型结构进行调整,仅使用了一次上下采样,并将输入的RGB-D图像调整为四分之一分辨率。
特征检测方法分类视觉特征与人类感知***非常相关,Gesalt心理学研究表明,人类视觉系统会将低层次图像组成聚合,利用近似度、相似度、连续性和闭环等。视觉特征检测受人类视觉感知启发,连接图像像素到视觉任务。边缘、等高线、角点和区域等低级特征与人类视觉感知相关。我们首先将特征进行分类,如下图所示。边缘是指图像强度剧烈变化的像素;等高线或边界的定义比较模糊,由于我们聚焦于低层次特征,我们将等高线定义为不同分割区域的分割线或分割曲线;角点是指两个项链的等高线的交点;区域是指相连点的集合。值得说明的是上述定义间具有天然紧密联系。等高线或边界可以通过跟踪、连接相邻的边缘获得,角点是直线边缘的交点,不同区域相交曲线构成了边界。我们遵循传统分类方式,将视觉特征分为边缘、角点和区域,相应的,视觉特征检测分类为边缘检测、角点检测和区域(blob)检测。视觉特征检测方法分类如下图所示,涉及的方法如下表所示。边缘检测分为基于梯度的方法和基于学习的方法,边缘梯度的输出常常被用于基于学习方法的输入。角点检测可分为基于梯度的方法、基于模板的方法和基于等高线的方法,其中基于等高线的角点方法是指基于等高线或边界检测。Blob检测分为感兴趣点和区域检测。我们主要关注视觉特征检测的近进展,特征检测方法发展历史如下图所示,2005年之前的传统特征检测方法只是做了简单列出,新兴的方法则给出了提取的时间。
机器视觉检测多用于电子及半导体行业,也有机器视觉检测的崛起很大程度上是得益于其半导体行业发展的说法。因为,半导体行业的诸如锡膏印刷机、贴片机、AOI检测这类的设备必须使用机器视觉检测组件。随着中国制造业的蓬勃发展,机器视觉检测行业也在中国市场度过了发展的初时期,不仅纷纷在中国开展业务,中国本土的企业也逐渐兴起,机器视觉检测已为广大客户所熟知,应用范围也逐步扩大,由起初的电子制造业和半导体生产企业,发展到了包装,汽车,交通和印刷等多个行业。机器视觉检测应用领域分布介绍机器视觉检测大应用领域:电子及半导体领域,、精密的***设备制造领域中机器视觉检测的应用十分广泛,比较典型的是国际范围内早带动整个机器视觉检测行业崛起的半导体行业,从上游晶圆加工制造的分类切割,到末端电路板印刷、贴片,都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和***。在电子制造领域,小到电容、连接器等元器件,大到手机键盘、PC主板、硬盘,在电子制造行业链条的各个环节,几乎都能看到机器视觉检测系统的身影。机器视觉检测按应用功能划分,主要是四个方面:测量、检测、识别、***。在检测环节中,3C自动化设备应用高,有70%的机器视觉检测单位应用在该环节,在实际应用中,机器视觉检测检测系统可以快速检测排线的顺序是误,电子元器件是否错装漏装,接插件及电池尺寸是否合规等。具体来看,机器视觉检测在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度PCB***和***T元件放置,还有表面检测,主要应用在PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、***T表面贴装、SPI锡膏检测、回流焊和波峰焊等。
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