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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：訾斌, 尹泽强, 李永昌, 赵涛
单位：合肥工业大学机械工程学院 合肥 230009
关键词：快速定位方法,目标检测,柔索并联机器人,深度学习；
基金：国家重点研发计划（2017YFB1303900）和国家自然科学基金（51575150，91748109）资助项目。
针对柔索并联机器人移动构件实时定位问题，提出一种基于YOLO目标检测模型的柔索并联机器人移动构件快速定位方法。首先根据YOLO目标检测模型设计深度卷积神经网络结构，根据PASCAL VOC数据格式构建自己的数据集，并在该数据集上训练及测试模型，然后将工业摄像机采集得到的图像数据输入模型中进行标靶检测，记录标靶的类别和位置。分析标靶的颜色特征，并将标靶图像进行二值化，进一步计算出柔索并联机器人的精确位置。试验表明该方法能对图像中的目标进行准确分类和定位，定位误差在1°以内，图片处理帧率可达33帧，满足实时性要求，同时算法具有良好的准确性和有效性。
来源：2019年第3期
《机械工程学报》期刊编辑部
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