基于机器视觉和卷积神经网络的无人化智能装卸研究

摘要

利用机器人可以大批量、不间断作业的优势，设计基于机器视觉和卷积神经网络的无人化智能装卸方法。使用机器视觉系统采集无人化智能装卸机器人装卸时的图像数据，通过自适应卷积神经网络的无人化智能装卸图像识别方法获得待装卸物体，将其在图像坐标系下的坐标值运用张氏标定法转化为机器人坐标系下的坐标值，根据转化结果采用快速扩展随机树算法驱动机器人运动到坐标位置，实现待装卸物体的无人化智能装卸。实验结果表明：该方法能识别出全部待装卸物体；标定所得重投影误差值小，无人化智能装卸机器人运动路径短，并能有效避开所有障碍物，能高效、精准地装卸全部待装卸物体。

关键词

机器视觉 / 卷积神经网络 / 无人化 / 智能装卸 / 机器人 / 张氏标定法