一种基于深度学习的套膜硬条盒拆垛方法

本发明提供一种基于深度学习的套膜硬条盒拆垛方法，涉及硬条盒拆垛技术领域，包括以下步骤：获取套膜硬条盒的图像数据；通过检测模型从图像数据中分割出硬条盒所在的像素区域；将像素区域转换为硬条盒对应的三维坐标数据；根据硬条盒的三维数据定位出硬条盒的中心点坐标值；根据硬条盒的中心点坐标值完成硬条盒拆垛。本发明采用YOLOv8模型对套膜硬条盒精确识别，从图像信息中分割出硬条盒所在的像素区域，将像素区域转换为硬条盒对应的三维坐标数据，定位出中心点坐标值，这样套膜硬条盒拆垛效果更好，有效提高拆垛成功率。