【摘 要】
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针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术提出了一种基于改进的Canny边缘检测和Hough变换的机器人抓取检测分类算法,并最终实现了机器人的目标抓取。通过实验证明,该算法能够有效提升Baxter机器人在完成抓取任务过
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家国防科技工业局项目(JCKY2018204B025),贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般445、397),贵州省拔尖人才项目(黔教合KY[2018]037),贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2019]2010号)。
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针对传统机器人结构化示教抓取无法满足智能制造生产过程中实际抓取需求的问题,对机器人在非结构化场景下的多目标灵活抓取进行了研究,在分析了传统机器人抓取检测方法的基础上以智能协作式机器人Baxter作为操作对象,融合机器视觉技术提出了一种基于改进的Canny边缘检测和Hough变换的机器人抓取检测分类算法,并最终实现了机器人的目标抓取。通过实验证明,该算法能够有效提升Baxter机器人在完成抓取任务过程中的精准性和鲁棒性,该研究对智能制造环境下的机器人灵活抓取任务实现有着重要的案例参考意义。
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