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申请/专利权人：中科航宇(北京)自动化工程技术有限公司

摘要：本发明提供了一种基于深度视觉识别的摘钩机器人控制方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待摘钩设备的图像数据信息和位置数据信息，所述第二信息包括摘钩机器人的位置数据信息；基于第一信息和第二信息进行三维模型的构建和特征提取，得到待摘钩设备的三维模型和特征信息。在此基础上，基于这些信息构建多个运行路线和摘钩方案，并利用神经网络进行优化选择，最终得到最优的运行路线和摘钩方案。这种方法通过多层次的数据处理和优化，确保了摘钩操作的高精度和高效率。

主权项：1.一种基于深度视觉识别的摘钩机器人控制方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括待摘钩设备的图像数据信息和位置数据信息，所述第二信息包括摘钩机器人的位置数据信息；将所述第一信息和第二信息发送至三维构建模型进行三维模型构建，得到待摘钩设备的三维模型；将所述待摘钩设备的三维模型和待摘钩设备的图像数据信息发送至特征提取模块进行特征提取，得到待摘钩设备的特征信息；基于所述待摘钩设备的特征信息、待摘钩设备的三维模型和第二信息构建得到摘钩机器人的至少两个运行路线和至少两个摘钩方案；将所有的摘钩机器人的运行路线和摘钩方案发送至神经网络进行优化选择，得到最优的摘钩机器人的运行路线和摘钩方案；基于所述最优的摘钩机器人的运行路线和摘钩方案对待摘钩设备的进行摘钩处理；其中，基于所述待摘钩设备的特征信息、构建好的待摘钩设备的三维模型和第二信息构建得到摘钩机器人的至少两个运行路线和至少两个摘钩方案，包括：基于预设的历史摘钩机器人运行路线和历史摘钩机器人的位置信息发送至预设的BP神经网络模型进行摘钩机器人运行路线预测，其中，将预测结果与预设的历史摘钩机器人运行路线进行匹配度计算，并基于梯度下降算法和计算得到的匹配度对BP神经网络的权重和偏置信息进行调整，得到训练后的BP神经网络模型；将所述第二信息发送至训练后的BP神经网络模型预测得到至少两个时间段的摘钩机器人运行路线信息；将所述历史摘钩机器人运行路线进行数据异常标记处理，其中，将历史摘钩机器人运行路线信息与预设的异常运行记录信息进行结合，确定历史摘钩机器人运行路线上的异常位置，并将所述异常位置标记在所述历史摘钩机器人运行路线上，得到标记了异常位置的历史摘钩机器人运行路线；根据所述标记了异常位置的历史摘钩机器人运行路线进行时间序列建模处理，并采用异常点检测算法识别异常位置出现的时间段，进而得到所有时间段的历史摘钩机器人运行路线上的异常位置；基于预测得到的所有时间段的摘钩机器人运行路线信息和异常位置进行结合得到至少两条的摘钩机器人运行路线，并基于所述待摘钩设备的特征信息、待摘钩设备和所有的摘钩机器人运行路线构建得到摘钩机器人的摘钩方案；其中，将预测结果与预设的历史摘钩机器人运行路线进行匹配度计算的匹配度计算公式，包括： 其中，所述A表示所述预测结果和所述预设的历史摘钩机器人运行路线的匹配度值，所述n表示预测结果的数量,Cij表示预测结果i中的路线被划分为可使用路线j的数量；Wij表示预设的历史摘钩机器人运行路线i与可使用路线j之间的余弦相似度。

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