【摘 要】
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针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊，分类效率差以及反应速度过慢的问题，提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集，改进图像数据集，将处理前后图像放入训练集提高网络效率，搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度；其次改进训练方式，通过预训练与实际训练提高可靠性，改进损失策略；然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系，结合手眼标定与相机标定
【基金项目】
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山西省重点国际科技合作项目（201903D421015）资助；
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针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊，分类效率差以及反应速度过慢的问题，提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集，改进图像数据集，将处理前后图像放入训练集提高网络效率，搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度；其次改进训练方式，通过预训练与实际训练提高可靠性，改进损失策略；然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系，结合手眼标定与相机标定方法，求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系；最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果，对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差，结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992～5.061 mm之间，平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。
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