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申请/专利权人:湖南大学
摘要:一种基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统,其中方法包括:1、构建水果硬度分类网络的训练集,并对水果硬度分类网络进行训练;2、对深度相机进行手眼标定,并将深度相机视觉感知到的目标位置映射到机械臂的运动轨迹上;3、对YOLOv8模型进行训练;4、在深度相机和训练后的YOLOv8模型的共同协助下,机械臂利用机械夹爪抓取目标水果,将第一柔性触觉传感器的触觉信息传输到训练后的水果硬度分类网络,得到目标水果的硬度;5、对水果成熟度进行分类,并分拣到指定的位置。本发明利用视觉指导臂手系统抓取,实现了对目标水果的全触觉成熟度检测,提高了检测效率、且在生活、生产场景里具有良好的普适性。
主权项:1.一种基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、首先利用水果成熟度检测模块构建水果硬度分类网络的训练集,并利用训练集对水果硬度分类网络进行训练,得到训练后的水果硬度分类网络;S2、对深度相机进行手眼标定,并将深度相机视觉感知到的目标位置映射到机械臂的运动轨迹上;S3、对上位机中的YOLOv8模型进行训练,得到训练后的YOLOv8模型;S4、在深度相机和训练后的YOLOv8模型的共同协助下,机械臂利用机械臂末端的机械夹爪对目标水果进行抓取,机械夹爪上的第一柔性触觉传感器对目标水果硬度信息进行感知,将得到的触觉信息传输到训练后的水果硬度分类网络,进而得到目标水果的硬度;S5、根据训练后的YOLOv8模型识别得到的水果种类和对应水果的硬度等级分界线对目标水果成熟度进行分类,并通过机械臂分拣到指定的位置。
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百度查询: 湖南大学 基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统
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