Object Recognition and Grasping for Collaborative Robots Based on Vision

人工智能 计算机科学 预处理器 计算机视觉 机器人 对象(语法) 任务(项目管理) 帧(网络) 目标检测 深度学习 视觉对象识别的认知神经科学 模式识别(心理学) 工程类 电信 系统工程
作者
Ruohuai Sun,Chengdong Wu,Xue Zhao,Bin Zhao,Yang Jiang
出处
期刊:Sensors [MDPI AG]
卷期号:24 (1): 195-195 被引量:6
标识
DOI:10.3390/s24010195
摘要

This study introduces a parallel YOLO–GG deep learning network for collaborative robot target recognition and grasping to enhance the efficiency and precision of visual classification and grasping for collaborative robots. First, the paper outlines the target classification and detection task, the grasping system of the robotic arm, and the dataset preprocessing method. The real-time recognition and grasping network can identify a diverse spectrum of unidentified objects and determine the target type and appropriate capture box. Secondly, we propose a parallel YOLO–GG deep vision network based on YOLO and GG-CNN. Thirdly, the YOLOv3 network, pre-trained with the COCO dataset, identifies the object category and position, while the GG-CNN network, trained using the Cornell Grasping dataset, predicts the grasping pose and scale. This study presents the processes for generating a target’s grasping frame and recognition type using GG-CNN and YOLO networks, respectively. This completes the investigation of parallel networks for target recognition and grasping in collaborative robots. Finally, the experimental results are evaluated on the self-constructed NEU-COCO dataset for target recognition and positional grasping. The speed of detection has improved by 14.1%, with an accuracy of 94%. This accuracy is 4.0% greater than that of YOLOv3. Experimental proof was obtained through a robot grasping actual objects.
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