基于Mask R-CNN的零件抓取检测算法

摘要

针对工业中存在的散乱堆叠零件抓取回收困难的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的改进目标检测算法。首先通过在特征提取网络中融入平衡特征金字塔思想,改进了损失函数并在网络模型的输出层增加抓取角度预测分支,结合深度相机参数化表示零件抓取问题,最后通过该方法建立数据集进行了网络训练实现了对机器人目标检测方法的优化,验证了该算法的可行性。