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申请/专利权人：山东大学;山东省工业技术研究院
摘要：本发明属于装配控制技术领域，提供了基于tph‑yolov5深度学习的FPC‑BTB接口检测定位方法及系统，该方法包括基于含FPC‑BTB的手机背板图像和训练后的tph‑yolov5模型检测得到BTB插孔的中心像素点坐标；其中，所述tph‑yolov5模型的构建过程包括：在原有yolov5三个预测头的基础上加入了变压器预测头，该预测头由低电平和高分辨率的特征图生成，同时用卷积注意模块和变压器编码器替代原始yolov5框架中的部分卷积块和CSP瓶颈块；将BTB插孔的中心像素点坐标进行坐标系转化得到目标区域机械臂基坐标系下的坐标；根据目标区域机械臂基坐标系下的坐标控制机械臂末端到达该点执行相应的移动装配操作，弥补了BTB接口检测和FPC自动装配方面的空白。
主权项：1.基于tph-yolov5深度学习的FPC-BTB接口检测定位方法，其特征在于，包括如下步骤：获取含FPC-BTB的手机背板图像；基于含FPC-BTB的手机背板图像和训练后的tph-yolov5模型检测得到BTB插孔的中心像素点坐标；其中，所述tph-yolov5模型的构建过程包括：在原有yolov5三个预测头的基础上加入了变压器预测头，该预测头由低电平和高分辨率的特征图生成，同时用卷积注意模块和变压器编码器替代原始yolov5框架中的部分卷积块和CSP瓶颈块；将BTB插孔的中心像素点坐标进行坐标系转化得到目标区域机械臂基坐标系下的坐标；根据目标区域机械臂基坐标系下的坐标控制机械臂末端到达该点执行相应的移动装配操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 山东省工业技术研究院 基于tph-yolov5深度学习的FPC-BTB接口检测定位方法及系统
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