本發(fā)明涉及工業(yè)機器人識別，尤其涉及基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法。
背景技術：
1、工業(yè)機器人視覺，相當于為工業(yè)機器人裝上了“眼睛”，讓他們能夠清晰地不知疲倦的看到物體，發(fā)揮人眼檢查檢測的功能，這在高度自動化的大規(guī)模生產(chǎn)中非常重要，機器視覺系統(tǒng)可以通過機器視覺產(chǎn)品即圖像攝取裝置，將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，然后圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作；
2、目前常用的工業(yè)機器人3d視覺識別方法中的3d視覺技術通過攝像頭、傳感器等設備獲取物體的三維信息，包括形狀、尺寸、位置等，然后再通過計算機處理系統(tǒng)從這些數(shù)據(jù)中提取有用特征信息，并進行分類與識別，但是由于這些數(shù)據(jù)量較多，且數(shù)據(jù)特征相似較多，通過常規(guī)的計算機處理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行處理時，數(shù)據(jù)處理的效率與精準度受到限制，為此本申請?zhí)岢鲆环N基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是為了解決背景技術中提出的現(xiàn)有技術中存在的缺點，而提出的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法。
2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：
3、基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，包括以下步驟：
4、步驟一、進行數(shù)據(jù)采集與預處理；
5、步驟二、進行數(shù)據(jù)特征進行提取；
6、步驟三、深度學習模型的選擇與構(gòu)建；
7、步驟四、進行模型的訓練與優(yōu)化；
8、步驟五、進行模型的評估與選擇；
9、步驟六、進行模型的部署與應用；
10、步驟七、進行模型的持續(xù)改進與維護。
11、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟一包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)增強；具體步驟是先要對數(shù)據(jù)進行采集，再對數(shù)據(jù)進行預處理，然后再對數(shù)據(jù)進行增強。
12、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟二包括特征設計與深度學習特征提??；具體步驟是在深度學習之前先進行3d特征設計，然后再使用深度學習模型對深度學習特征進行提取。
13、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟三包括模型選擇與模型構(gòu)建；具體步驟是先根據(jù)任務需求和數(shù)據(jù)特性，選擇合適的深度學習模型架構(gòu)，然后在選定的模型架構(gòu)基礎上，構(gòu)建具體的深度學習模型。
14、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟四包括損失函數(shù)設計、數(shù)據(jù)劃分、訓練過程、驗證與調(diào)優(yōu)；具體步驟是先設計合適的損失函數(shù)來衡量模型預測結(jié)果與實際標簽之間的差異，再將預處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，再使用預處理后的3d數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，再驗證集上評估模型的性能，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)。
15、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟五包括評估指標、測試過程與模型選擇；具體步驟是先使用驗證集或測試集評估模型的性能，再使用測試集數(shù)據(jù)對模型進行測試，評估模橫型的泛化能力和實際識別效果，而后再根據(jù)評估結(jié)果選擇性能最佳的模型作為最終使用的模型。
16、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟六包括模型部署、系統(tǒng)集成與現(xiàn)場測試調(diào)優(yōu)，具體步驟是先將訓練好的模型導出成適合工業(yè)機器人使用的格式并部署到工業(yè)機器人的視覺識別系統(tǒng)中形成3d視覺識別模塊，再將3d視覺識別模塊與工業(yè)機器人的其他系統(tǒng)集成在一起進行工作，然后在實際工作環(huán)境中對系統(tǒng)進行測試，并根據(jù)測試結(jié)果進行必要的調(diào)優(yōu)和調(diào)整。
17、作為本發(fā)明方法中進一步的，步驟七：數(shù)據(jù)收集和反饋、模型優(yōu)化與系統(tǒng)維護，具體步驟是先在實際運行過程中不斷收集新的3d數(shù)據(jù)，再根據(jù)實際應用中的數(shù)據(jù)反饋和性能評估結(jié)果，對模型進行進一步的優(yōu)化和調(diào)整，以提高識別精度和泛化能力，最后需要定期對系統(tǒng)進行維護和保養(yǎng)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和長期可靠性。
18、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果為：
19、基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法是一種先進的工業(yè)自動化技術，它結(jié)合了深度學習算法和3d視覺技術，從數(shù)據(jù)采集到模型部署與應用，再到持續(xù)改進與維護，形成了一個閉環(huán)的系統(tǒng)，能夠捕捉周圍環(huán)境的三維信息，生成深度圖、點云等數(shù)據(jù)，利用深度學習算法能夠自動從這些數(shù)據(jù)中快速準確的提取有用的特征，并進行分類和識別，通過不斷的優(yōu)化和改進，可以提高工業(yè)機器人的視覺識別能力，使工業(yè)機器人能夠更精準、更靈活地執(zhí)行各種任務，滿足實際應用的需求。
1.基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟一包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)增強；具體步驟是先要對數(shù)據(jù)進行采集，再對數(shù)據(jù)進行預處理，然后再對數(shù)據(jù)進行增強。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟二包括特征設計與深度學習特征提?。痪唧w步驟是在深度學習之前先進行3d特征設計，然后再使用深度學習模型對深度學習特征進行提取。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟三包括模型選擇與模型構(gòu)建；具體步驟是先根據(jù)任務需求和數(shù)據(jù)特性，選擇合適的深度學習模型架構(gòu)，然后在選定的模型架構(gòu)基礎上，構(gòu)建具體的深度學習模型。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟四包括損失函數(shù)設計、數(shù)據(jù)劃分、訓練過程、驗證與調(diào)優(yōu)；具體步驟是先設計合適的損失函數(shù)來衡量模型預測結(jié)果與實際標簽之間的差異，再將預處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，再使用預處理后的3d數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，再驗證集上評估模型的性能，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)。
6.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟五包括評估指標、測試過程與模型選擇；具體步驟是先使用驗證集或測試集評估模型的性能，再使用測試集數(shù)據(jù)對模型進行測試，評估模橫型的泛化能力和實際識別效果，而后再根據(jù)評估結(jié)果選擇性能最佳的模型作為最終使用的模型。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟六包括模型部署、系統(tǒng)集成與現(xiàn)場測試調(diào)優(yōu)，具體步驟是先將訓練好的模型導出成適合工業(yè)機器人使用的格式并部署到工業(yè)機器人的視覺識別系統(tǒng)中形成3d視覺識別模塊，再將3d視覺識別模塊與工業(yè)機器人的其他系統(tǒng)集成在一起進行工作，然后在實際工作環(huán)境中對系統(tǒng)進行測試，并根據(jù)測試結(jié)果進行必要的調(diào)優(yōu)和調(diào)整。
8.根據(jù)權利要求1所述的基于深度學習的工業(yè)機器人3d視覺識別方法，其特征在于，步驟七：數(shù)據(jù)收集和反饋、模型優(yōu)化與系統(tǒng)維護，具體步驟是先在實際運行過程中不斷收集新的3d數(shù)據(jù)，再根據(jù)實際應用中的數(shù)據(jù)反饋和性能評估結(jié)果，對模型進行進一步的優(yōu)化和調(diào)整，以提高識別精度和泛化能力，最后需要定期對系統(tǒng)進行維護和保養(yǎng)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和長期可靠性。