基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究

资 源 简 介

基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究

详 情 说 明

在工业自动化和智能制造领域，基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位技术正成为核心研究方向。这项技术通过结合高精度视觉感知和智能决策算法，使机器人能够自主完成复杂环境下的物体识别与精准操作。

关键技术环节包括：首先利用深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN等）实现多目标实时检测，通过特征提取和分类网络识别目标物的类别与位置。接着采用三维视觉技术（如双目视觉或ToF相机）重建物体的空间坐标，结合抓取点预测算法计算最优夹持位置。最后通过运动规划将坐标信息转化为机器人控制指令，完成从识别到抓取的闭环。

该技术的难点在于处理光照变化、遮挡场景下的鲁棒性识别，以及毫米级抓取精度的实现。当前研究趋势正向多模态融合（结合触觉/力觉反馈）、小样本学习和自适应抓取策略等方向延伸，这将进一步推动柔性制造和物流分拣等场景的智能化升级。