【摘 要】
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在自动化流水线托盘物料分拣装配中,机械臂从传送带上将待抓取物料抓取放置于托盘中放置区域后,需要通过机器视觉将包含错误物料以及漏放物料的托盘筛选出来,再由机械臂进行修正并封装。而目前工厂自动化流水线生产中采用的基于图像模板匹配的传统检测物料方法无法在复杂环境下进行高精度检测,同时基于深度学习的监督检测算法仅能检测已知样本,无法检测流水线托盘中放入的未知错误物料,为解决流水线中托盘以及未知物料的检测问
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在自动化流水线托盘物料分拣装配中,机械臂从传送带上将待抓取物料抓取放置于托盘中放置区域后,需要通过机器视觉将包含错误物料以及漏放物料的托盘筛选出来,再由机械臂进行修正并封装。而目前工厂自动化流水线生产中采用的基于图像模板匹配的传统检测物料方法无法在复杂环境下进行高精度检测,同时基于深度学习的监督检测算法仅能检测已知样本,无法检测流水线托盘中放入的未知错误物料,为解决流水线中托盘以及未知物料的检测问题,本文的主要研究工作如下:1、提出了先预检测托盘再定位识别物料区域的分阶段物料检测方法。在第一阶段的托盘检测任务中采用一种融合了通道注意力机制的改进YOLOv5s托盘检测算法对霍夫变换校正后的待检测图片进行托盘检测。经在采集数据集中的实验验证,本文提出的改进YOLOv5s托盘检测算法相较于原YOLOv5s模型,MAP@0.5:0.95指标从95.7%提高至96.6%,MAP@0.95指标从78.5%提高至90.8%。在第二阶段物料识别任务中,根据物料区域与托盘相对位置关系将托盘中物料区域分割送入全卷积二分类模型进行识别以解决对未知错误物料的检测问题。同时,实验表明第二阶段物料识别模型可以达到99.8%的识别精度。最终,基于YOLOv5s的分阶段物料检测算法可以在0.2s内达到91%的总体识别精度。2、由于工厂进行检测装配的每一批托盘和物料均不相同,为了能够在物料与托盘送到工厂后及时的进行检测封装,本文在分阶段检测算法的基础上,提出了一种训练时间短,检测精度高的端对端的第一阶段托盘检测算法。采用融入了CBAM卷积注意力和深度可分离卷积的Res Net18模型作为主干特征提取网络,并采用基于CIOU和交叉熵的多任务损失函数对检测模型进行优化。实验结果表明,本文提出的托盘检测算法只需要一块2080ti上的服务器上训练3个小时,采用此托盘检测算法的分阶段检测算法可以达到98%的总体识别精度。本文提出的分阶段检测算法通过仿真实验表明可以实现对自动化流水线托盘与物料的高精度检测,所设计的算法可以减少模型训练时间从而加快模型部署,可推广应用于自动化生产相关流水线。
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