面向类内包装物品的细粒度抓取检测方法

本发明公开了面向类内包装物品的细粒度抓取检测方法，属于机器人目标物体抓取方法技术领域，包括两个部分；细粒度目标的检测：采用Mask R‑CNN作为基础框架，进行细粒度特征提取和学习，构建FGM R‑CNN目标检测框架，对类内目标物体进行分类；目标物体抓取检测部分：针对目标检测物体，将识别出的单体图片作为输入信息，利用检测框大小计算出被抓取物体的中心点坐标，将单个目标检测物的RGB‑D图片输入CNN优化网络框架，直接生成出中心点的抓取姿态信息，包含抓取宽度以及抓取角度，生成像素点的抓取矩形。本发明的方法解决了现有技术针对相似物体的抓取检测识别不准以及抓取矩形框的位置识别精度较低的问题。