发明专利已授权

一种装配机器人零件深度学习识别方法

📄 申请号：CN201910416011.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-05-19

公开号

CN110135503B

公开日

2022-07-12

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习图像识别工业机器人

应用场景

工业自动化, 智能制造, 装配作业

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摘要

本发明公开了一种装配机器人零件深度学习识别方法，包括如下步骤，先使用工业相机获取待识别工件的图像，再采用YOLOv3网络对图像进行识别，输出零件类别和位置信息；所述YOLOv3网络包括5个残差网络块，其特征在于，对每个残差网络块后引入CFENet模块，将CFENet模块融入到Darknet‑53特征提取网络进行图像特征提取。本发明具有不仅能够识别正常位姿下的工件，而且对相机过度曝光和工件相互遮挡等复杂情况中的零件具有较好的检测效果，识别准确率高等优点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种板型双核α-二亚胺催化剂及其制备方法和应用

当前第 / 件

一种基于语义扩展和最大边缘相关的伪文本生成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_762)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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