仪器仪表学报

作者：朱 江，杜 瑞，李建奇，蔡慕尧，许海霞

单位：朱 江,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,,杜 瑞,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院，3. 分布式电推进飞行器控制技术湖南省重点实验室,,李建奇,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院，2. 湖南文理学院计算机与电气工程学院，3. 分布式电推进飞行器控制技术湖南省重点实验室,,蔡慕尧,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,,许海霞,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,

关键词：视觉引导机器人;注意力机制;目标检测;深度学习

基金：湖南省自然科学基金(2020JJ6063)、湖南省教育厅科学研究项目(18A360,19B393)、湖南省高等学校省特色学科(湘教通〔2018〕469)资助

为了解决曲轴瓦盖人工上料效率低下、易出错的难题,研究了基于注意力机制的曲轴瓦盖上料机器人视觉定位和检测方法,实现自动上料。针对图像特征不明显,在FasterR-CNN的特征提取网络引入注意力机制,将曲轴瓦盖图像不同位置的权重映射到特征通道,使深度学习模型能够更多地关注曲轴瓦盖的边缘和中心语义信息。为进一步提高定位精度,本文还改进了候选框生成方法和损失函数。实验结果表明,与传统机器学习方法及经典深度学习目标检测模型相比,检测速度达0.419s,定位精度最优(IOU和GIOU分别为0.9413和0.9409)。该方法还具有良好的鲁棒性。现场测试表明,该方法引导上料机器人抓取和放置曲轴瓦盖组的成功率达95.14%,提升了发动机装配生产线的效率。

来源：2021年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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