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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113894058A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111046685.XG06T7/11(2017.01)(22)申请日2021.09.06G06T7/13(2017.01)G06T7/80(2017.01)(71)申请人东莞职业技术学院地址523000广东省东莞市松山湖科技产业园区大学路3号(72)发明人郭联金李会玲(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人熊思远(51)Int.Cl.B07C5/34(2006.01)B07C5/36(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06T7/00(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称基于深度学习的品质检测与分拣方法、系统及存储介质(57)摘要本申请提供一种基于深度学习的品质检测与分拣方法、系统及存储介质。其中,基于深度学习的品质检测与分拣方法包括:获取待分拣目标的目标类别、目标图像、当前位置;将目标图像、目标类别输入目标识别模型,得到目标类别对应的待分拣目标的属性特征,属性特征包括品质等级和规格;在当前位置抓取待分拣目标;检测分拣机器人的抓取压力;将抓取压力、目标类别输入神经网络预测模型,得到分拣机器人的控制反馈值;控制反馈值用于表征分拣机器人的抓取压力范围;根据控制反馈值调整抓取压力并根据待分拣目标的属性特征将待分拣目标抓取至对应的分料区。本申请能够识别出目标的品质等级以及规格,并对目标进行分拣,且能够调节手爪抓取目标的压力。CN113894058ACN113894058A权利要求书1/2页1.一种基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,包括:获取目标图像以及待分拣目标的目标类别;将所述目标图像、所述目标类别输入目标识别模型,得到所述目标类别对应的待分拣目标的属性特征,所述属性特征包括品质等级和规格;获取所述待分拣目标的当前位置;控制分拣机器人运动至所述当前位置并抓取所述待分拣目标;检测所述分拣机器人的抓取压力;将所述抓取压力、所述目标类别输入神经网络预测模型,得到所述分拣机器人的控制反馈值;其中,所述控制反馈值用于表征所述分拣机器人的抓取压力范围;根据所述控制反馈值调整所述抓取压力,并根据所述待分拣目标的属性特征将所述待分拣目标抓取至对应的分料区内。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,所述待分拣目标的目标类别,包括:获取来自用户的语音指令;根据所述语音指令解析得到所述待分拣目标的目标类别。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,在将所述目标图像、所述目标类别输入目标识别模型之前,还包括:获取样本集,所述样本集为预设条件下采集得到的若干第一样本图像;对所述第一样本图像进行实例分割标注;将标注后的样本集通过图像处理方式进行数据扩充,并将扩充后的所述样本集划分为训练集以及测试集;将所述训练集输入MaskR‑CNN模型中进行训练;将所述测试集输入至已训练好的MaskR‑CNN模型中进行测试并调整至所述MaskR‑CNN模型收敛,得到所述目标识别模型。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,所述将标注后的样本集通过图像处理方式进行数据扩充,包括:通过旋转、平移、缩放以及加噪对标注后的样本集进行数据扩充。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,所述控制反馈值为电压值,所述根据所述控制反馈值调整所述抓取压力,包括:根据所述电压值,通过PID算法调整提供给所述分拣机器人的实际电压,其中,所述实际电压小于或等于所述电压值;通过所述实际电压控制所述分拣机器人的手爪的张角。6.根据权利要求5所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,在将所述抓取压力、所述分拣目标输入神经网络预测模型之前,还包括:获取多组分拣样本数据,每一分拣样本数据均包括样本抓取压力、待分拣样本目标的规格参数、手爪的气压、手爪的气流量、抓取反馈压力以及第一电压;对多组分拣样本数据进行归一化处理;将多组分拣样本数据输入至BP神经网络模型中进行训练;调整BP神经网络模型的配置参数重新进行训练,得到训练好的神经网络预测模型。2CN113894058A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的基于深度学习的品质检测与分拣方法,其特征在于,在所述获取所述待分拣目标的当前位置之前,还包括:获取相机的内参数以及外参数;根据所述内参数以及所述外参数,得到像素坐标系与世界坐标系的转换关系;所述获取所述待分拣目标的当前位置,包括:根据所述目标图像、所述像素坐标系,计算得到所述待分拣目标的像素坐标;根据所述转换关系,