【摘 要】
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在工业生产中,铸造等工序生产出的工件一般堆放在料斗里或托盘上,再通过分拣排序进行后续的精加工。常规的人工分拣手段具有工作环境差、劳动强度高、重复劳动易出现疲劳导致分拣失误等缺点,而在自动化生产线中,专门设计的分拣设备常存在噪音大、故障率高、适应性差等缺点。为了提高工件的分拣效率、提高分拣质量、减轻工人劳动强度和改善工作环境,同时满足小批量、多品种以及混料生产的需求,本文面向机器人分拣领域,研究和开
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所
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在工业生产中,铸造等工序生产出的工件一般堆放在料斗里或托盘上,再通过分拣排序进行后续的精加工。常规的人工分拣手段具有工作环境差、劳动强度高、重复劳动易出现疲劳导致分拣失误等缺点,而在自动化生产线中,专门设计的分拣设备常存在噪音大、故障率高、适应性差等缺点。为了提高工件的分拣效率、提高分拣质量、减轻工人劳动强度和改善工作环境,同时满足小批量、多品种以及混料生产的需求,本文面向机器人分拣领域,研究和开发了一套基于深度学习的堆叠工件识别与定位系统,主要工作如下:（1）研究了目标检测领域中常用的Faster R-CNN模型的原理,并进行了堆叠工件检测实验。将堆叠的工件分为轻度、中度和重度等场景。实验结果表明Faster R-CNN模型在中度和重度场景中都存在较大的错检和误检率,检测效果较差。（2）对 Faster R-CNN 进行改进。将 ResNet 和 SENet 合并为 SE-ResNet 构建特征提取网络,改善了堆叠状态下工件特征信息提取不充分的问题;在Soft-NMS算法基础上提出Bin-Soft-NMS算法,通过动态阈值改善了阈值不准确导致的模型召回率低和相邻堆叠工件边界框得分低而被抑制的问题;采用Repulsion Loss构建损失函数,改善了工件预测框被其他堆叠工件真实框和预测框影响的问题。实验结果显示改进后的模型在堆叠工件场景下平均检测精度为86.6%,轻度、中度、重度场景下分别提升了1.4%、3.5%和5.125%,平均提升3.34%。（3）设计和实现了堆叠工件识别与定位系统的架构并完成了 KinectV2相机的标定工作。进行了系统硬件设备选型,详细设计了软件架构和主要功能模块。系统采用改进的Faster R-CNN深度学习网络模型以提高工件检测精度;采用JETSON NANO开发板以降低成本;采用KinectV2摄像机以解决传统平面目标检测缺乏的深度图像数据的问题。制定和实现了基于ZrARM机器人堆叠工件无序分拣过程的总体流程。研究了 KinectV2摄像机标定的原理,选用张正友标定法对KinectV2摄像机的彩色相机和深度相机进行标定,求出了各相机的内外参数矩阵和畸变参数。（4）进行了系统集成和混合实物抓取实验。完成了基于ZrARM机器人的堆叠工件无序分拣实验,实验结果显示系统拾取成功率达到87%,基本能够满足一定条件下的工业生产的需求。
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