一种基于深度学习的料框内散乱多物体机器人分拣方法

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专利状态

一种基于深度学习的料框内散乱多物体机器人分拣方法

有效

专利申请进度

申请

2017-11-24

申请公布

2018-06-08

授权

2020-01-21

预估到期

2037-11-24

专利基础信息

申请号	CN201711194494.1	申请日	2017-11-24
申请公布号	CN108126914A	申请公布日	2018-06-08
授权公布号	CN108126914B	授权公告日	2020-01-21
分类号	B07C5/342;B07C5/36;G06N3/04;G06T7/80
分类	将固体从固体中分离；分选;
申请人名称	上海发那科机器人有限公司
申请人地址	上海市宝山区富联路1500号

专利法律状态

2020-01-21

授权

状态信息

授权
2018-07-03

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效
2018-06-08

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的料框内散乱多物体机器人分拣方法，包括：在料框的范围内选取若干可分拣候选区域，将每一可分拣候选区域的图像和深度图输入CNN网络以判断是否为可分拣区域，将可分拣区域的中心记录为可分拣点；通过聚类算法选取较优的可分拣点，计算较优的可分拣点的法向量，并结合法向量、机器人的可达位置、料框的防碰撞剔除不合格的可分拣点；从剩余的可分拣点中随机选择一可分拣点，通过所选择的可分拣点的坐标和法向量控制六自由度机械臂和吸盘手爪分拣可分拣点的物体.本发明利用深度学习优异的特征提取能力自动学习散乱件是否可分拣的特征，能够有效应对频繁变更的零件种类、相互遮挡和分拣对象的不确定性。

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