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一种自动视觉识别方法及分拣系统
发布时间: 2023-09-27
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了一种自动视觉识别方法及分拣系统。该方法包括：针对具有目标商品的区域进行扫描，重构出三维点云并生成2D灰度图；将所述2D灰度图输入到经训练的神经网络模型，输出图像中各目标商品的中心点的2D坐标信息，并根据所述三维点云，计算出各2D点在相机坐标系下对应的3D坐标信息。在识别出目标商品后，可进一步实现分拣系统，以控制机械臂对目标商品进行抓取控制。本发明集成了深度学习，偏振光成像，结构光三维重建等多项技术，克服了透光/反光材质引起的成像质量问题，减小了图像质量对于深度学习模型性能的影响，能够更精准定位和抓取物体。
成果亮点
1.一种自动视觉识别方法，包括以下步骤：
针对具有目标商品的区域进行扫描，重构出三维点云并生成2D灰度图；
将所述2D灰度图输入到经训练的神经网络模型，输出图像中各目标商品的中心点的2D坐标信息，并根据所述三维点云，计算出各2D点在相机坐标系下对应的3D坐标信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型是MASK-RCNN模型，包括区域选取网络和特征金字塔结构，所述区域选取网络用于从输入图像中提取候选框，生成感兴趣区域；所述特征金字塔结构采用自顶而下以及自底而上的两条路径提取多尺度的图像，并合并深层和浅层的图像特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下公式计算目标商品的中心点的2D坐标信息：
xmid＝(XL+XR)/2
ymid＝(YK+YR)/2
其中，(XL，YL)是目标商品左上角的坐标，(XR，YR)是目标商品右上角的坐标，M(xmid，ymid)是目标商品的中心点的2D坐标信息。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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