基于显著性检测的自适应机器人拣选系统

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在分析了现有拣选系统需要事先进行样本特征提取的情况下,为适应复杂多变的拣选环境,提出了基于显著性检测的自适应目标拣选算法。该方法通过前景目标的相互对比,识别出最具显著性特征的物体作为拣选对象,避免了预先学习的过程,并能用分析结果不断修正识别特征,提高了系统的工作效率和自动化程度。设计了适用于工业机器人的拾取控制系统,涉及网络通信、总线管理和运动控制等多方面。实验结果表明了系统的准确性与稳定性。
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