【摘 要】
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目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(
【机 构】
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广东省工业机器人集成与应用工程技术研究中心,广东技术师范大学天河学院计算机科学与工程学院,华南农业大学电子工程学院
【基金项目】
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广东技术师范大学天河学院重点学科建设项目(Xjt201702),广东省科技厅工程技术中心科研项目(201812GCZX003),2019年广东技术师范大学天河学院重点科研项目(2019KZ001)
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目前对于形状比较复杂且密集摆放的工件,传统的工业机器人视觉分拣技术已经无法有效检测和识别。因此,为了提高生产线上分拣工件检测的准确率,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)优化深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的目标检测算法。首先对视觉分拣系统的组成进行了分析。然后采用经典的Faster R-CNN的模型结构来实现目标检测,并将CS优化算法应用到CNN模型的参数训练中,解决了反向传播的局部最优问题,同时提高了迭代速度。工件检测
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