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基于SGV-YOLOv8模型的机械零件智能识别与抓取方法
浙江理工大学机械工程学院
|
罗杭
杨晔
陈本永
开通知网号
针对工业机器人在抓取机械零件过程中零件识别速度慢、抓取成功率低等问题,提出了一种基于SGV-YOLOv8模型的机械零件智能识别与抓取方法。采用单目相机和激光测距模块构建深度视觉检测装置,实现机械零件三维定位;将YOLOv8模型作为基本架构,在骨干网络...
机 构:
浙江理工大学机械工程学院;
领 域:
机械工业;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
机械臂抓取;
机器视觉;
激光测距;
YOLOv8模型;
零件识别;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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