基于深度学习的牙刷姿态识别方法

摘要：

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.

关键词：牙刷分拣、姿态识别、几何矩、深度学习、残差网络模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：298-302