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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种智能制造货架存储方法及环绕式货架机构，在机械臂上集成摄像头和深度传感器，结合卷积神经网络和强化学习算法进行目标识别和定位，环绕式货架机构包括货架模块和机械臂模块；所述货架模块底部设置有货架底座，所述货架底座上放置有机械臂模块。本发明实现了对货物的自动识别和精准定位，提高了抓取的准确性和效率，减少了人为干预的需求。
主权项：1.一种智能制造货架存储方法，在机械臂上集成摄像头和深度传感器，结合卷积神经网络和强化学习算法进行目标识别和定位，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：在机械臂上安装高分辨率摄像头和深度传感器，用于捕获货物的详细视觉和深度信息，具体的，进行大规模数据收集，包括不同类型、大小和形状的货物图片及其对应的深度信息；每个货物应在不同的光照和背景条件下拍摄，以增强模型的泛化能力；步骤二：对捕获的图像进行标准化处理，包括缩放、裁剪和归一化，以适配卷积神经网络的输入需求；对图像中的货物进行标注，确定其边界框位置，用于后续的目标检测训练；步骤三：选择ResNet架构用于特征提取：应用DQN方法，让模型通过与环境的交互学习如何最有效地识别和定位目标；使用GPU加速的深度学习框架进行模型训练，输入图像数据和对应的标注信息，进行端到端的学习；步骤四：训练完成的模型部署到机械臂控制系统中，实时处理摄像头和深度传感器数据；在实际操作环境中进行测试，评估模型在各种情况下的识别和定位准确性，优化参数以提高效率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种智能制造货架存储方法及环绕式货架机构
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