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發(fā)布時間：2021-09-09 20:07
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實驗內(nèi)容在真環(huán)境中，我們添加了一個UR5機械臂和一只機械手來實現(xiàn)主動探索的過程，并使用Kinect像機來獲取視覺數(shù)據(jù)。為了模擬一個雜亂的環(huán)境，我們在場景中添加了11個塊作為操作對象，并手動設(shè)計了幾個具有挑戰(zhàn)性的場景進行評估。實驗結(jié)果表明，我們的模型相比于隨機操作具有更優(yōu)越的改善環(huán)境的能力。我們的模型能在更少的操作數(shù)內(nèi)完成實驗任務(wù)，更快地完成改善操作環(huán)境的任務(wù)。在真實場景中，為了判斷經(jīng)過主動探索優(yōu)化后的AffordanceMap相比與只使用AffordanceMap相比是否能更好的完成抓取任務(wù)，我們分別使用兩種系統(tǒng)來完成實際的抓取任務(wù)，我們選取了四十種物品來構(gòu)造抓取場景測試兩種系統(tǒng)在抓取控制上的能力。真實實驗的評價指標(biāo)不同于模擬實驗，同時真實實驗對系統(tǒng)的評價也更加科學(xué)，有說服力。在實驗過程中，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)AffordanceMap大值處的物體不能被抓取時，機器人會重復(fù)這個操作，因為環(huán)境沒有改變，所以網(wǎng)絡(luò)輸出的抓取位置也不會改變。
因此，如果機器人連續(xù)3次在同一物體上發(fā)生故障，我們就將該次實驗定義為失敗，而如果機器人成功抓取場景中的前10個物體，我們就將該次實驗定義為成功。我們使用經(jīng)過主動探索優(yōu)化后的AffordanceMap與只使用AffordanceMap系統(tǒng)進行了20個不同場景的抓取實驗。記錄每次操作的結(jié)果。實驗結(jié)果表明，在主動探索優(yōu)化后，系統(tǒng)在抓取成功率和實驗成功率方面均表現(xiàn)得更好。與僅用AffordanceMap相比，增加主動探索降低了重復(fù)無效操作出現(xiàn)的可能性，使得系統(tǒng)對環(huán)境的適應(yīng)能力更強。主動探索前主動探索后4.結(jié)論在這項工作中，我們提出了一種新型的機器人抓取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括一個吸盤和一個平行手爪的復(fù)合機械手。同時，系統(tǒng)采用了基于DQN的主動探索方法，實現(xiàn)了在復(fù)雜環(huán)境下對目標(biāo)的智能抓取。通過機器人主動探索和改變環(huán)境，能夠得到一個更好的AffordanceMap。實驗結(jié)果說明，使用復(fù)合機械手進行抓取效率更高。
使用范圍：水杯、飲料杯、奶杯、方便面碗等紙容器生產(chǎn)環(huán)節(jié)的檢測。7、操作系統(tǒng)WindowsXP，電源220V，環(huán)境溫度0-50℃，環(huán)境濕度<90%8、圖像處理：匹配定位，特征區(qū)域自動搜索，相關(guān)尺寸測量，特征區(qū)域自動搜索。自主研發(fā)區(qū)域較淡成片污漬檢測、微小污漬檢測、底部接縫污漬檢測等算法。9、結(jié)果統(tǒng)計：對缺陷類型分別進行統(tǒng)計，界面顯示檢測總數(shù)、合格數(shù)、不合格數(shù)。二、紙容器視覺檢測系統(tǒng)技術(shù)特點：1、產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化，檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定。2、檢測速度快，在線檢測速度≥180個/每分鐘，并且可以長時間檢測。3、適用于各種規(guī)格型號的紙杯，奶杯，飲料杯紙碗等紙容器檢測。視覺檢測系統(tǒng)
中國是紅棗的主要出產(chǎn)國，紅棗作為我國的一個重要經(jīng)濟作物，對其進行質(zhì)量檢測和分級的要求越來越高，目前傳統(tǒng)的檢測分級手段主要有：1）手工分類：在國內(nèi)外具有成熟的分類方法，利用反轉(zhuǎn)分式和傳送帶式分級臺，這兩種方法是用肉眼區(qū)分，存在分級精度低，視覺疲勞，分級效率低的問題，造成了紅棗及其他農(nóng)產(chǎn)品分級銷售困難和出口困難等問題。2）機械化分級：大小分級機及重量分級機，這種方法只能根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的大小和重量分級。尺寸分級機的工作原理一般是利用孔、間隙等方式來判斷水果大小，然后根據(jù)水果橫徑的大小進行分級。重量分級機是根據(jù)水果重量進行分級，應(yīng)用于紅棗等特殊果類時不能兼顧其表面裂縫、痕、霉變等重要特質(zhì)。3）光電分級:目前使用普遍的分選方法，它是利用農(nóng)產(chǎn)品表面對不同波長范圍內(nèi)的光的吸收和反射來分析其顏色特征，從而決定水果的質(zhì)量等級。按照光的波段范圍來分，可分為可見光檢測和近紅外檢測。但是這個方法僅僅對果蔬的表面顏色特征進行判斷，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不適合紅棗或其他果蔬品質(zhì)面檢測的需要。
