为了解决曲轴瓦盖人工上料效率低下、易出错的难题,研究了基于注意力机制的曲轴瓦盖上料机器人视觉定位和检测方法,实现自动上料.针对图像特征不明显,在Faster R-CNN的特征提取网络引入注意力机制,将曲轴瓦盖图像不同位置的权重映射到特征通道,使深度学习模型能够更多地关注曲轴瓦盖的边缘和中心语义信息.为进一步提高定位精度,本文还改进了候选框生成方法和损失函数.实验结果表明,与传统机器学习方法及经典深度学习目标检测模型相比,检测速度达0.419 s,定位精度最优(IOU和GIOU分别为0.941 3和0.940 9).该方法还具有良好的鲁棒性.现场测试表明,该方法引导上料机器人抓取和放置曲轴瓦盖组的成功率达95.14％,提升了发动机装配生产线的效率.
视觉引导机器人 注意力机制 目标检测 深度学习