基于改进YOLOv5的皮革抓取点识别及定位OACSTPCD
Grab Point Identification and Localization of Leather based on Improved YOLOv5
为实现机器人对皮革抓取点的精确定位,文章通过改进YOLOv5算法,引入coordinate attention注意力机制到Backbone层中,用Focal-EIOU Loss对CIOU Loss进行替换来设置不同梯度,从而实现了对皮革抓取点快速精准的识别和定位.利用目标边界框回归公式获取皮革抓点的定位坐标,经过坐标系转换获得待抓取点的三维坐标,采用Intel RealSense D435i深度相机对皮革抓取点进行定位实验.实验结果表明:与Fas…查看全部>>
In order to achieve precise localization of leather grasping points by robots,this study proposed an improved approach based on the YOLOv5 algorithm.The methodology involved the integration of the coordinate attention mechanism into the Backbone layer and the replacement of the CIOU Loss with the Focal-EIOU Loss to enable different gradients and enhance the rapid and accurate recognition and localization of leather grasping points.The positioning coordinates…查看全部>>
金光;任工昌;桓源;洪杰
陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021
计算机与自动化
皮革抓取点定位机器视觉YOLOv5CA注意力机制
leathergrab point positioningmachine visionYOLOv5coordinate attention
《皮革科学与工程》 2024 (1)
32-40,9
陕西省重点研发计划资助项目(2022GY-250)西安市科技计划项目(23ZDCYJSGG0016-2022)
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