机器人抓取检测是一项重要的技术,可以帮助机器人系统进行高效的物体抓取。现代机器人抓取检测技术可以通过深度学习算法和计算机视觉技术,实现对复杂物体的快速和准确抓取。虽然机器人抓取检测技术已经取得了很大的进展,但仍然存在一些挑战,如对复杂物体的抓取、对动态物体的抓取、对变形物体的抓取等;此外,还需要考虑多个因素,如物体的大小、形状、重量、表面纹理等;同时,机器人系统还面临如噪声、光照、阴影、反射等复杂环境因素的影响。因此,针对复杂环境尤其是噪声环境下抓取检测算法的鲁棒性问题,本文基于卷积神经网络算法开展了物体抓取检测的研究,主要研究内容如下:（1）提出一种基于注意力特征融合的卷积神经网络算法,以应对图像噪声对于物体抓取检测任务的影响。该算法以编、解码结构为主体进行端到端检测,引入注意力机制和特征融合模块来加强图像特征的提取能力,针对高斯噪声对物体图像的影响进行了研究。在公开的数据集上进行实验,其准确率达到96.6%,验证了算法的准确性;同时,在不同高斯噪声影响下的消融实验,证明了算法的鲁棒性能和泛化能力。（2）提出一种结合小波变化与注意力机制的融合卷积神经网络算法,旨在解决多噪声环境下抓取检测的挑战。该算法对U-Net网络结构进行改进,将小波变换和卷积神经网络进行融合,利用小波变换的降噪特性解决噪声干扰;延续注意力机制的应用,使得网络的特征提取能力增强;使用深度可分离卷积取代传统卷积,大幅减少网络的参数规模。此外,扩展了噪声的多样性和随机性。通过实验表明,该算法的准确率提高到97.75%,抓取检测精度进一步提高;针对多噪声的影响,算法依然保持优异的性能,鲁棒性能进一步加强。（3）开展了真实环境下的机器人抓取实验。首先搭建了机器人抓取实验平台,描述了抓取平台的总体构建、软硬件系统的构成;然后对抓取平台的视觉系统进行了标定;接着对算法的鲁棒性进行了实验探究;最后对未知物体进行了抓取实验,从生成抓取框的识别和物体的真实抓取两个方面,分为单一物体和多物体杂乱两种场景对算法进行有效性评估。抓取实验结果表明,所提出的算法在真实环境下的抓取是有效的,并且具有较高的鲁棒性能。