摘要
本申请涉及机器学习技术领域,具体涉及基于机器学习的智能分拣方法及系统,方法包括:通过工业相机对待分拣物品进行图像采集处理,生成包含物品轮廓分布信息的原始图像数据集合,并对原始图像数据集合进行多维度形态学分析处理,得到待分拣物品的形态学特征集合;调用特征提取网络对形态学特征集合进行多层级特征提取处理,得到目标物品特征向量;将目标物品特征向量输入目标分类决策模型,生成待分拣物品的类别归属决策结果,基于类别归属决策结果生成分拣决策指令,分拣决策指令用于指示分拣机器人对待分拣物品执行分拣操作;基于分拣决策指令控制分拣机器人中的机械臂执行分拣操作,将待分拣物品转移至目标分拣区域对应的物流容器中。
技术关键词
智能分拣方法
形态学特征
分拣机器人
决策
原始图像数据
特征提取网络
物流容器
标识符
密度分布特征
机械臂
指令
规划
分类准确率
初始轮廓
监测压力传感器
纹理特征分析
系统为您推荐了相关专利信息
回归树模型
智能辅助诊断
样本
分类特征值
特征选择
动态负载均衡方法
基站
反射面
服务质量需求
信道
系统构建方法
空间数据管理
农业信息查询
空间数据库技术
可视化功能
温度智能监测系统
决策
分布特征
温度监测模块
发动机部件结构