基于深度学习框架的装配机器人零件实时检测方法

摘要

针对工业生产线上装配机器人在粘连、堆叠、光照变化及环境因素干扰等复杂条件下零件检测率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于改进YOLOv3深度学习框架的零件实时检测方法.在基础特征提取网络Darknet-53的每个残差网络后嵌入CFE模块,构建融合CFE模块和Darknet-53的深度特征提取网络CFE-Darknet53,建立YOLOv3深度学习框架下基于CFE-Darknet53的零件实时检测模型,提升检测网络在复杂环境下特征提取能力;设计一种改进K-means算法来预测边界框,通过对零件数据集进行聚类分析,选取最优的锚框个数和尺寸,进一步提高检测准确性.实验结果表明:在复杂条件下,改进算法对相似度很高的多类零件检测准确率能达到91.6％以上,相比YOLOv3算法提升了近10％以上;检测时间为43 ms,在视频传输帧率(24帧/s)下实现了零件实时准确检测.