基本信息:
- 专利标题： 一种基于卷积神经网络的视觉抓取检测方法
- 申请号：CN202310617218.0 申请日：2023-05-29
- 公开(公告)号：CN116645636A 公开(公告)日：2023-08-25
- 发明人： 张阳 , 黄益 , 谢立华 , 李媛 , 叶科媛
- 申请人： 四川中烟工业有限责任公司
- 申请人地址： 四川省成都市龙泉驿区国家成都经济技术开发区成龙大道龙泉段2号
- 专利权人： 四川中烟工业有限责任公司
- 当前专利权人： 四川中烟工业有限责任公司
- 当前专利权人地址： 四川省成都市龙泉驿区国家成都经济技术开发区成龙大道龙泉段2号
- 代理机构： 大连东方专利代理有限责任公司
- 代理人： 姜威威; 李洪福
- 主分类号： G06V20/50
- IPC分类号： G06V20/50 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06N3/084 ; B25J9/16 ; B25J15/08
摘要：
本发明一种基于卷积神经网络的视觉抓取检测方法，包括以下步骤：获取要抓取物体的RGB图片及深度图片；对输入的RGB图片和深度图片进行预处理，得到RGB图片的每个像素点的三维空间坐标；去除RGB图片的背景；将去除背景的RGB图片，进行特征提取及特征融合；将融合后的特征同时分别基于目标检测网络和抓取检测网络进行目标检测和抓取检测操作，得到目标检测特征和抓取检测特征；将目标检测后的特征和抓取检测特征，进行对准操作，得到目标检测结果和抓取检测结果的联合关联性；根据联合关联性和设定的最终预测的数量以及抓取参数中抓取质量的阈值，筛选出最终的抓取检测结果。本方法可以生成更多的抓取候选对象，而且提高了模型预测结果的可解释性。