【摘 要】
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随着人工智能等技术的不断发展,为了解放生产力,推进智能车间的无人化、智能化显得尤为重要。想要实现车间的智能化,第一步也是最重要的一步是帮助车间中各种智能设备进行环境的感知。图像语义分割作为感知技术中的一部分,已经拥有了较为成熟的发展,在许多高性能设备上都拥有不错的表现。现有高精度的语义分割网络虽然拥有不错的准确性,但是却不满足智能车间生产制造实时性的需要。因此,本文以智能车间目标作为对象,以移动机
【基金项目】
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四川省科技计划重点研发项目“智能车间移动机器人三维语义视觉SLAM技术”（项目编号:2020YFG0179）；
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随着人工智能等技术的不断发展,为了解放生产力,推进智能车间的无人化、智能化显得尤为重要。想要实现车间的智能化,第一步也是最重要的一步是帮助车间中各种智能设备进行环境的感知。图像语义分割作为感知技术中的一部分,已经拥有了较为成熟的发展,在许多高性能设备上都拥有不错的表现。现有高精度的语义分割网络虽然拥有不错的准确性,但是却不满足智能车间生产制造实时性的需要。因此,本文以智能车间目标作为对象,以移动机器人作为载体,构建适用于智能车间的语义分割网络,并利用移动机器人完成真实环境的测试。首先,提出了多金字塔池化语义分割网络MPPSNet。MPPSNet以改进的Mobile Net v2网络作为整体网络的编码器,再以多金字塔池化模块作为解码器,共同构成了整个分割网络。再将MPPSNet与FCN8、Bi Se Net在公开数据集VOC2012上进行对比,得出MPPSNet拥有较好的像素级别的分割能力,而且实时性较高。同时构建智能车间目标语义分割数据集,完成智能车间语义分割数据集的测试。其次,在MPPSNet的基础之上,提出了基于全连接条件随机场的多金字塔池化分割网络MPPSNet-CRFs与基于边缘约束的多金字塔池化分割网络MPPSNet-EC。其中,MPPSNet-CRFs是以全连接条件随机场作为整个网络的后端,进行优化处理得到更为精确的分割结果。MPPSNet-EC则是通过一个边缘约束网络对MPPSNet网络进行约束,同时构建了智能车间目标的边界数据集,完成了MPPSNet-EC的训练与测试。经过对比实验发现,MPPSNet-CRFs与MPPSNet-EC都在MPPSNet的基础上,提高了分割准确度,而且MPPSNet-EC的实时性与MPPSNet相差无几。最后,搭建了移动机器人实验平台,将MPPSNet-EC嵌入到移动机器人中,并通过远程控制移动机器人的运动,在智能车间中对移动机器人观测目标完成了分割。
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