摘要
本发明公开了一种基于RTMDet算法的可回收垃圾识别分拣系统及其识别性能的方法;属于机器人、机器视觉和人工智能技术领域,操作步骤:构建可回收垃圾的摄像和机器人分拣装置;分拣出数据制作标签数据;扩充训练数据,设计数据增强算法提高算法图像识别能力;使用旋转检测算法识别可回收物体的类别;计算相邻帧之间的相似性;将检测到的物体信息发送至工业机器人,引导夹爪实现物体的抓取。本发明通过使用随机裁切算法、亮度调整算法及直方图均衡化算法改善实际场景中光线分布不均问题,实现对可回收垃圾的识别检测,并且获得被检测物体的旋转角度、位姿等信息,发送至工业机器人,完成对可回收物体的抓取。
技术关键词
识别分拣系统
工业机器人
工业相机
直方图均衡方法
物体
深度学习算法
数据集扩充方法
制作标签
直方图均衡化算法
控制图像亮度
工控机
深度学习模型训练
垃圾分拣装置
图像增强算法
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