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摘要：本发明涉及视觉识别技术领域，具体涉及一种散乱物料的叠料识别方法，能够获取物料传送带的图像，将所述图像输入至预先训练的识别模型；利用所述识别模型对所述图像中的物料进行识别推理，得到预测出的最上方物料的置信度、对应定位正矩形框和蒙版图像。可以理解的是，本发明示出的技术方案，采用深度学习实例分割为主体算法，实现对散乱来料下堆叠物料最上方及无堆叠物料的有效识别定位，能够使得识别率及定位精度大幅提高，准确判断出堆叠物料位置，进而在应用中使流水线机械臂正确抓取物料。
主权项：1.一种散乱物料的叠料识别方法，其特征在于，包括：获取物料传送带的图像，将所述图像输入至预先训练的识别模型；利用所述识别模型对所述图像中的物料进行识别推理，得到预测出的最上方物料的置信度、对应定位正矩形框和蒙版图像；所述识别模型的训练，包括：获取若干张物料传送带的图像，对所述图像进行最上方物料轮廓标注和无堆叠情况的物料轮廓标注，得出标注后图像的数据集；将所述数据集分配为训练集和验证集，利用所述训练集和验证集进行实例分割算法的模型训练；所述实例分割算法的特征提取骨干部分最后两个卷积层替换成可变形卷积；所述实例分割算法的分割头额外添加一层转置卷积。
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百度查询： 辰星(天津)自动化设备有限公司 一种散乱物料的叠料识别方法、设备及存储介质
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